基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪.pdf

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1、第22卷第1期鱼雷技术Vb1．22No．12014年2月TORPED0I'ECHN0LOGYFeb．2014基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪尚进，李亚安，蔚婧，李晓花(西北工业大学航海学院，陕西西安，710072)摘要：测量方程的非线性是纯方位角跟踪研究的难点。为了解决传统伪线性估计结果存在严重有偏性这一问题，提了一种基于伪线性估计的无偏估计方法，即在伪线性方程中利用约束最小二乘估计，它不需要对初始值进行假设，且收敛效果良好。采用序贯滤波方法对估计量作批处理滤波以减少运算量，提高了运算效率。仿真结果表明，利用该方法得到的估计量在高

2、斯噪声下能很好地逼近理想状态，且收敛速度较快，比扩展卡尔曼滤波具有更好的跟踪精度及收敛速度，在目标高速运动时仍能保持较好的跟踪效果。关键词：纯方位；伪线性估计；约束最小二乘；序贯算法；无偏估计中图分类号：TJ630．34文献标识码：A文章编号：1673—1948(2014)01．0020—06UnbiasedLeastSquareEstimationforBearings-OnlyTargetTrackingBasedonSequentialAlgorthmSHANGJin，LIYa—an，YUJing，LIXiao-hua(Collegeo

3、fMarineEngineering，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xian710072，China)Abstract：Bearings-onlytargettrackingattemptstoobtainatargettrajectoryonlybasedonbearingsmeasurements．Thisproblemisdifficultbecausethemeasurementequationsarenonlinearlyrelatedtothetargetparameters．Thepse

4、udolin-earestimationprovidesalinearizedmeasurementsequation，howevertheestimationresultisseverelybiased．Inordertodealwiththisproblem，thispaperproposesanunbiasedestimationmethodwithgoodconvergenceproperty，inwhichconstraintleastsquaresminimizationisappliedtothepseudolinearesti

5、mationwithoutassuminginitialvalues．These—quentialfilteringalgorithmisemployedforbatchprocessingoftheestimator，thustheestimationaccuracyisimprovedandthecomputationisreduced．Simulationresultshowsthattheproposedalgorithmgetshighertrackingaccuracyandfasterconvergencespeedthanth

6、eextendedKalmanfilter，theobtainedestimatorapproachestheperfectstateintheconditionofGaussiannoiserapidlyandkeepssteadywhenthetargetismovingatahighspeed．Keywords：bearings—only；pseudolinearestimation；constraintleastsquares；sequentialalgorithm；unbiasedestimation测量方程的非线性是纯方位角跟踪研

7、究的重点与O引言难点。Lindgern和Gong[1]提出伪线性估计(pseudo—纯方位目标跟踪(bearing．onlytracking，BOT)linearestimation，PLE)来解决这一问题，然而加在过去几十年中一直是研究的重点与难点[1-6]。了噪声的观测量会出现在测量矩阵中，从而导致BOT属于典型的被动跟踪，为目标跟踪领域的一严重的偏差【7】。个重要分支。它是在被动浸0量的情况下，仅仅利为克服偏差所带来的影响，Aidala和Hammel用目标的方位信息，估计目标运动参数的过程。提出了修正极坐标的纯方位目标跟踪【8】，结果显

8、收稿日期：2013．06—06；修回日期：2013．09．01．基金项目：国家自然科学基金(51179157)．作者简介：尚进(1989一)，男，在读硕士，主要研究