郭梦春，骆吉安

(杭州电子科技大学自动化学院，浙江 杭州 310018)

0 引 言

基于时延和多普勒频移的被动辐射源状态估计广泛应用于雷达、声纳、卫星定位和导航等领域，接收站利用自身的位置以及接收到的辐射源信号实时解算出目标的位置和速度等状态参数[1]。传统两步跟踪算法首先估计中间参数，然后解算中间参数构成的观测方程从而获得目标的跟踪轨迹，如到达角(Angle of Arrival, AOA)[2-3]、到达时间(Time of Arrival, TOA)[4-5]、到达时间差(Time Difference of Arrival, TDOA)[6-7]、多普勒频移[8-9]和到达频率差(Frequency Difference of Arrival, FDOA)[10]等是常见的中间参数估计方法在两步法中的应用。但是，两步法在参数估计阶段忽略了观测站之间的联系性，损失了部分位置信息，同时引入的误差不断叠加累积，因此，两步跟踪算法是次优的。

目标直接跟踪算法省去中间参数估计步骤，直接使用固定或移动接收器截获的信号波形来跟踪移动发射器。文献[11]采用多普勒频率测量对匀速运动目标进行直接定位，但该方法仅适用于基于多普勒频移的定位机制，无法推广至AOA，TDOA等其他直接定位方法。文献[12]提出一种基于时延和多普勒频移的直接跟踪粒子滤波算法，在处理时延信息时采用向下取整的方式代替真实的时延信息，舍弃了小数部分并引入了量化误差，同时粒子滤波器的重要性重采样降低了粒子群的多样性，引入了粒子的贫化问题，影响其跟踪精度。为此，文献[13]在处理时延信息时，采用离散傅里叶变换和反变换，没有舍弃其小数部分，避免了量化误差的引入，提高了跟踪精度，但忽略了信号传播过程中衰减系数的估计，使用的粒子滤波器仍存在粒子贫化问题。……