冯国强， 李战武， 柳 毅

(1.空军工程大学工程学院，西安 710038; 2.光电控制技术重点实验室，河南洛阳 471009)

0 引言

机载红外搜索跟踪(Infrared Search and Track，IRST)系统是一类重要的无源探测系统，通过热点跟踪方式对目标进行探测跟踪，与机载雷达系统相比，具有隐蔽性好、抗干扰能力强等优点。通常，机载IRST系统仅能提供目标的方位角及俯仰角信息，但无法提供目标的距离信息，也就无法真正地实现无源定位。这样，如何实现机载IRST系统被动测距的研究课题就被提了出来［1］。

被动测距是讨论如何利用角度观测值估算距离的问题。其主要思想是采用滤波算法从获得的目标角度信息中实时准确地估计目标的距离信息。为了满足实际工程需要，提高距离估计精度和实时性，设计合适的滤波算法是被动测距的关键［2－3］。由于缺乏距离信息，直角坐标系下机载IRST系统观测方程的非线性性质决定了被动测距必须采用非线性滤波方法。传统的非线性滤波方法是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filer，EKF)［4］，但在扩展卡尔曼滤波方法中，由于对非线性函数的一阶线性化，使得解析的状态分布在此过程中不可避免地引入了线性化误差，降低了滤波精度甚至导致滤波器不稳定。为了改善对非线性问题的滤波效果，Julier等人提出了无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filtering，UKF)方法［5］，它是对非线性系统的概率密度函数进行近似，而不是对系统非线性函数进行近似，因此避免引入线性化误差，且不需要计算Jacobi矩阵，比EKF算法具有更好的稳定性及跟踪精度。……