基于分布式信息融合的多传感器目标定位算法

发布时间：2022-02-05 03:34

　　针对单平台多传感器目标跟踪定位中的状态信息融合问题,以主/被动雷达为研究对象,基于分布式信息融合结构,首先分别探究了在主动和被动雷达探测条件下几种常用的非线性滤波算法的性能;然后选择对应性能最佳的方法,结合带反馈的协方差交叉融合（CI）算法,在考虑主/被动雷达正常工作和主动雷达在不同时间被干扰的情况下,进行了目标状态的融合。仿真结果表明,主/被动雷达正常工作条件下,利用信息融合算法得到的状态估计优于依赖单一雷达观测信息的目标状态估计。主动雷达在独自跟踪滤波收敛后被有源干扰时,基于信息融合方法得到的目标状态估计比仅依赖被动雷达量测信息得到的状态估计更稳定,且精度更高。 

【文章来源】：指挥控制与仿真. 2020,42(02)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

主/被动雷达信息融合总体结构

如图2、3所示,当观测信息为角度和距离时,粒子滤波的收敛性最佳,五阶容积卡尔曼滤波具有相对较好的滤波稳定性和估计精度。中心差分卡尔曼滤波在仿真运行后期也表现出了较好的滤波精度,但是其前期的滤波性能较差。除粒子滤波外,其他滤波器随着仿真时间增长,它们滤波精度的差别越来越小。综上,在后面进行主/被动雷达数据融合时,将采用五阶容积卡尔曼滤波对主动雷达的观测信息进行单独滤波处理。图3 目标位置的均方根误差(图2部分放大图)

目标位置的均方根误差(图2部分放大图)

【参考文献】：
期刊论文
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[3]主/被动雷达复合制导设备模拟方法研究[J]. 刘富强.  舰船电子对抗. 2016(02)
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本文编号：3614483