彈載或機(jī)載無源雷達(dá)具有系統(tǒng)簡單、作用距離遠(yuǎn)、隱蔽性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域,例如導(dǎo)彈在遠(yuǎn)距離導(dǎo)引時(shí)需要對地面慢速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離純方位定位或跟蹤。受地球曲率及不規(guī)則地形的影響,觀測站相對于地面目標(biāo)的高度信息未知,此時(shí)利用傳統(tǒng)單站純方位定位與跟蹤方法所得到的估計(jì)結(jié)果存在較大誤差。本文針對相對高度未知的單站純方位目標(biāo)定位與跟蹤問題展開研究,分別提出基于加權(quán)工具變量的擴(kuò)維目標(biāo)定位算法和基于狀態(tài)相關(guān)的擴(kuò)展卡爾曼目標(biāo)跟蹤算法。具體的研究內(nèi)容如下:1.對傳統(tǒng)典型的單站純方位地面慢速目標(biāo)定位與跟蹤算法進(jìn)行了梳理,并進(jìn)行了算法性能分析和比較,為觀測站相對地面慢速目標(biāo)高度未知的純方位定位與跟蹤算法研究奠定基礎(chǔ)。2.針對相對高度未知條件下的單站純方位地面慢速目標(biāo)定位問題,提出一種基于加權(quán)工具變量的擴(kuò)維目標(biāo)定位算法。首先,通過對高度變化過程進(jìn)行建模,將傳統(tǒng)的地面二維目標(biāo)位置估計(jì)轉(zhuǎn)化為四維參數(shù)估計(jì)問題;然后,結(jié)合方位角和俯仰角測量方程,構(gòu)造新的擴(kuò)維偽線性測量方程;最后,分別提出加權(quán)工具變量和兩步加權(quán)工具變量算法獲得目標(biāo)位置、觀測站與目標(biāo)相對高度及其變化率的估計(jì)值。仿真結(jié)果表明:在不同測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 單站純方位定位與跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 單站純方位定位方法
        1.2.2 單站純方位跟蹤算法
    1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章 相對高度已知條件下的單站純方位目標(biāo)定位
    2.1 引言
    2.2 單站純方位目標(biāo)定位
        2.2.1 目標(biāo)定位模型
        2.2.2 可觀測性分析
    2.3 單站純方位目標(biāo)定位方法
        2.3.1 基于偽線性最小二乘目標(biāo)定位方法
        2.3.2 基于工具變量的目標(biāo)定位方法
        2.3.3 基于加權(quán)工具變量的目標(biāo)定位方法
        2.3.4 目標(biāo)定位誤差的Cramér-Rao下界
    2.4 單站純方位目標(biāo)跟蹤算法
        2.4.1 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤方法
        2.4.2 目標(biāo)跟蹤誤差的Cramér-Rao下界
    2.5 仿真比較與分析
        2.5.1 目標(biāo)定位仿真
        2.5.2 目標(biāo)跟蹤仿真
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于加權(quán)工具變量的擴(kuò)維目標(biāo)定位算法
    3.1 引言
    3.2 相對高度未知條件下的單站純方位目標(biāo)定位模型
    3.3 基于加權(quán)工具變量的純方位目標(biāo)定位方法
        3.3.1 工具變量偽線性最小二乘估計(jì)
        3.3.2 加權(quán)工具變量算法偽線性最小二乘估計(jì)
    3.4 基于兩步加權(quán)工具變量的純方位目標(biāo)定位方法
        3.4.1 第一步加權(quán)工具變量估計(jì)
        3.4.2 第二步加權(quán)工具變量估計(jì)
    3.5 性能分析
    3.6 仿真與分析
        3.6.1 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差0.5π/180時(shí)目標(biāo)定位分析
        3.6.2 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差2π/180時(shí)目標(biāo)定位分析
        3.6.3 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差5π/180時(shí)目標(biāo)定位分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于狀態(tài)相關(guān)的擴(kuò)展卡爾曼目標(biāo)跟蹤算法
    4.1 引言
    4.2 相對高度未知條件下的單站純方位目標(biāo)跟蹤模型
    4.3 相對高度未知下的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
        4.3.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
        4.3.2 狀態(tài)相關(guān)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
    4.4 性能分析
    4.5 仿真分析
        4.5.1 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差0.5π/180時(shí)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)
        4.5.2 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差2π/180時(shí)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)
        4.5.3 測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差5π/180時(shí)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 主要研究工作和取得的成果
    5.2 下一步工作及展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]飛行器超低空飛行制導(dǎo)控制技術(shù)發(fā)展研究[J]. 魏東輝,程進(jìn),陳萬春.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2019(01)
[5]低軌預(yù)警雙星對高超聲速飛行器定位性能研究[J]. 曾江輝,高永明,丁丹,林存寶,宋鑫.  軟件. 2018(08)
[6]海面慢速弱小目標(biāo)雷達(dá)探測技術(shù)研究[J]. 朱文濤.  科技視界. 2018(22)
[7]基于Gauss-Newton和UKF結(jié)合的微小衛(wèi)星姿態(tài)確定算法[J]. 康國華,范凱,周瓊峰,梁爾濤.  中國空間科學(xué)技術(shù). 2018(02)
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[10]基于雙陣純方位的水下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)分析研究[J]. 吳旭,杜選民,周勝增.  艦船科學(xué)技術(shù). 2017(09)

博士論文
[1]機(jī)載無源定位技術(shù)與跟蹤算法研究[D]. 劉學(xué).哈爾濱工程大學(xué) 2012
[2]空中觀測平臺(tái)對海面慢速目標(biāo)單站無源定位跟蹤及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 單月暉.中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2002

碩士論文
[1]機(jī)載單站被動(dòng)定位方法與跟蹤算法的研究[D]. 裴畔.中北大學(xué) 2017
[2]海面慢速目標(biāo)機(jī)載單站快速高精度無源定位技術(shù)[D]. 徐鉑韜.電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3548637