基于双波段红外辐射信息的机载无源定位算法

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针对纯方位被动定位跟踪技术收敛时间偏长无法满足空战要求的问题,通过增加观测方程的测量信息,提出了一种基于双波段红外无源辐射信息的被动定位算法,建立了双波段融合定位的数学模型,给出了相应的卡尔曼滤波方程,然后对模型进行了仿真验证。该方法在传统被动定位测量方程中增加了红外光谱辐射信息,提高了无源定位的收敛速度和精度。此外,由于改进数学模型把长波段红外辐射信息增加到测量方程中,提高了机载红外搜索跟踪系统在目标前半球进行跟踪的能力,非常有利于飞机实现对空中目标的全向探测。 Aiming at the problem that the convergence time of Passive Positioning and Tracking Technology with pure azimuth can not meet the requirement of air combat, a passive positioning algorithm based on dual-band infrared passive radiation information is proposed by increasing the measurement information of observation equation. Mathematical model, the corresponding Kalman filter equation is given, and then the model is verified by simulation. The method adds infrared spectral radiation information to the traditional passive positioning measurement equation, which improves the convergence speed and precision of passive localization. In addition, since the improved mathematical model adds the long-wave infrared radiation information to the measurement equation and improves the ability of the airborne infrared search and tracking system to track in the front hemisphere, it is very beneficial for the aircraft to achieve omni-directional detection of air targets.
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