【摘 要】
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针对日益复杂的被动探测定位需求,如何在不同的被动定位模式中,利用不同的观测量,对目标辐射源的位置状态信息进行估计,实现实时定位和跟踪愈发重要。本文以此为研究目标,开展相应的理论与仿真研究。本文完成工作概括如下:1、在时差定位中,首先针对实际应用中可能出现时差数据缺失的问题,研究了多种数据填补方法,并进行对比仿真分析,仿真结果表明最小二乘曲线递推拟合法填补的数据误差较小。在获得完整时差观测数据的基础
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针对日益复杂的被动探测定位需求,如何在不同的被动定位模式中,利用不同的观测量,对目标辐射源的位置状态信息进行估计,实现实时定位和跟踪愈发重要。本文以此为研究目标,开展相应的理论与仿真研究。本文完成工作概括如下:1、在时差定位中,首先针对实际应用中可能出现时差数据缺失的问题,研究了多种数据填补方法,并进行对比仿真分析,仿真结果表明最小二乘曲线递推拟合法填补的数据误差较小。在获得完整时差观测数据的基础上,分别研究了最小二乘（Least Square,LS）算法、递推最小二乘（Recursive Least Square,RLS）跟踪滤波算法、标准卡尔曼滤波（Kalman Filtering,KF）跟踪算法的跟踪性能,得出了RLS算法和KF算法跟踪性能较优的结论。最后,针对机动辐射源目标时差定位跟踪问题,结合交互多模型（Interacting Multiple Model,IMM）,研究了RLS-IMM算法和KF-IMM算法,并对它们的跟踪性能进行仿真对比,仿真结果表明IMM算法可以有效提高定位精度。2、在测向交汇定位中,分别以双站测向交汇定位和三站测向交汇定位为应用背景,研究并对比分析了RLS算法、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filtering,UKF）算法、简化无迹卡尔曼滤波（Simplified Unscented Kalman Filtering,SUKF）算法的跟踪滤波性能。仿真结果表明,在计算量可接受范围内,UKF算法有较好的滤波跟踪性能。基于UKF-IMM算法,并进一步研究了使用自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filtering,AUKF）算法以应对观测噪声时变条件下的目标辐射源跟踪问题,仿真结果表明,该方法可以有效提高定位精度。3、在时差-方向组合定位中,通过仿真对比了直接滤波跟踪定位、定位后滤波平滑这两种处理方式的性能优劣。然后,使用UKF算法结合最小二乘数据填补法、IMM算法,对实际观测数据进行处理,获得了较好的定位跟踪精度。
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