基于無源時差定位的機動目標跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著電子科學技術的不斷發(fā)展，對目標跟蹤的需求也不斷的增加。目標跟蹤技術已經普遍應用于軍事領域和民用領域，無源定位與跟蹤具有隱蔽性好等優(yōu)點得到廣泛的研究和關注，TDOA是一種常見的無源定位技術，由于其擁有定位精度高，組網能力強，抗打擊能力強等優(yōu)點，目前已得到了廣泛的應用。本文將無源時差定位技術與機動目標跟蹤算法相結合，研究了基于無源時差定位的機動目標跟蹤問題。
　　在無源時差定位跟蹤系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)方程是非線性的，因此該跟蹤算法主要

2、解決非線性濾波問題,已有交互式多模型擴展卡爾曼濾波（IMM-EKF）和交互式多模型無跡卡爾曼濾波（IMM-UKF）應用其中，且 IMM-UKF跟蹤精度較高。但實際上目標會受到非常復雜的非高斯噪聲干擾，上述兩種算法無法解決非高斯噪聲干擾。針對上述問題，本文將交互式多模型粒子濾波應用于基于無源時差定位的機動目標跟蹤中，并通過MATLAB仿真試驗比較，驗證了交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的優(yōu)越性。
　　所用模型個數(shù)越多，交互式多模型

3、（IMM）算法的跟蹤性能越優(yōu)越。但是，當模型個數(shù)過多時，跟蹤的精度也會因為過多不必要模型之間的過度競爭而下降。針對這個問題，論文進一步改進交互式多模型算法，給出了基于擴展維特比算法的模塊化交互式多模型算法（ Modular Interacting Multiple Model Based on Extended Viterbi Algorithm,即MIMMEV），有效地解決了上述問題，對雷達機動目標定位跟蹤問題具有一定的實際應用價值。