申正义,王晴晴,许 诚,张 勇

(1.空军预警学院预警模拟训练中心,湖北武汉430019;2.空军预警学院图书馆,湖北武汉430019)

0 引言

单站无源定位技术近年来已成为各军事强国的一个研究热点。仅利用单个固定观测站接收运动目标自身辐射的信号来估计其位置和运动状态的过程称为固定单站无源定位与跟踪。固定单站无源定位系统本身并不向外辐射电磁波,只需一个信号接收站,具有设备简单、受环境影响小、隐蔽性强和作用距离远等优点[1-3]。

利用空频域信息实现固定单站无源定位,是一种快速高精度的定位方法。但参数测量都带有误差,因此除了要有高精度的参数测量技术外,还需要研究高性能的跟踪滤波算法,以便最大限度地利用观测量提供的目标运动信息,同时也可减轻对参数测量技术的压力。固定单站无源定位目标跟踪是典型的非线性滤波过程,常见的算法主要是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)。EKF和UKF算法均存在滤波性能受初始误差影响较大、系统非线性非高斯特性较强时滤波性能会急剧下降的问题。然而,固定单站无源定位跟踪是一个典型的非线性状态估计问题,且在实际应用中根本不存在标准的高斯白噪声,粒子滤波(Particle Filter,PF)的出现为解决这一问题提供了有效方法。2000年以来,粒子滤波得到了快速发展,许多改进算法相继被提出。从改进重要密度函数选取的角度出发,文献[4]和文献[5]分别提出了扩展卡尔曼粒子滤波算法(Extended Kalman Particle Filter,EKPF)和无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter,UPF)算法。……