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无源定位跟踪系统是在自身不辐射任何信号的条件下,被动地接收辐射源的电磁波(包括可见光和红外线),测量其各项参数,隐蔽地确定辐射源的位置及运动状态。隐蔽的好处大大提高了定位跟踪系统的生存能力,同时还具有抗电子干扰能力较强,探测距离远,目标识别能力强的优点。其中定位是利用测量量的集合估计出固定目标的位置,跟踪不但要估计出目标的位置,而且还要估计出目标的速度、加速度等参量。根据系统的组成结构,无源定位跟踪系统大致可以分为:多站系统和单站系统。传统的多站系统需要各站之间同步工作并进行大量的数据传输,此外还需要对集中的数据进行融合处理。这不仅使定位系统变得复杂,也限制了系统的独立性和机动性。而单站系统恰好克服了这些缺点,其良好的机动性和独立性更能保证隐蔽地完成定位跟踪的任务。本论文的主要内容是围绕单站定位跟踪基本原理、单机动目标定位跟踪原理、多目标定位跟踪原理三个部分来展开讨论。首先简要介绍了单站定位跟踪技术的概况,然后介绍了一些目前主要使用的定位跟踪方法,并对单机动目标跟踪的基本原理做了一些简单阐述。研究了单站无源定位跟踪的基础,包括运动目标的模型,定位原理以及滤波算法。研究了几种不同的单机动目标跟踪定位跟踪模型,以及三类单机动目标跟踪中的自适应滤波算法。研究了单机动目标“当前”统计模型的均值与方差自适应跟踪算法。该方法不采用机动检测的方法,克服了机动检测类方法带来的延迟性,估计精度较高。同时介绍了“当前”统计模型的概率密度模型和自适应跟踪算法,结合UKF的滤波算法,在分析原理的同时,推导出了滤波方程,仿真实验中得到了较好的仿真结果和结论。研究了多目标跟踪的算法原理,采用贝叶斯方法中的“最近邻”方法仿真,实验结果充分证明了其有效性和简洁性,但这种方法因为原理的局限性,当滤波器工作在密集多回波环境中时,常常发生误跟和丢失目标的现象,今后还要对其进行不断的改进完善,同时还应该从更多角度更多方面研究多目标跟踪的理论方法。