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        基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的無(wú)源定位效果分析

        2012-06-23 06:42:06孟祥飛
        電子科技 2012年3期
        關(guān)鍵詞:狀態(tài)方程輻射源無(wú)源

        孟祥飛

        (西安電子科技大學(xué) 電子工程學(xué)院,陜西 西安 710071)

        卡爾曼濾波算法的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程均為線性方程,只能解決線性問(wèn)題,而無(wú)源定位和跟蹤處理通常是非線性問(wèn)題,但非線性濾波的方法還不成熟,目前應(yīng)用最多、最經(jīng)典的算法是擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。

        1 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法概述

        在無(wú)源定位目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,系統(tǒng)的狀態(tài)方程通常是采用直角坐標(biāo)來(lái)描述,因此系統(tǒng)的狀態(tài)方程為線性。而觀測(cè)器得到的是基于其自身為中心的極坐標(biāo)系數(shù)據(jù),因此系統(tǒng)的觀測(cè)方程是非線性狀態(tài)方程。文中采用直角坐標(biāo)和極坐標(biāo)構(gòu)成的混合坐標(biāo)系,狀態(tài)協(xié)方差矩陣和濾波增益的計(jì)算在直角坐標(biāo)系下完成,目標(biāo)信息的獲取在極坐標(biāo)系下完成[1],結(jié)合兩種坐標(biāo)系的優(yōu)點(diǎn),然后將非線性方程通過(guò)泰勒近似展開(kāi)式轉(zhuǎn)化為線性方程,從而完成遞推濾波。文中利用加速度和觀測(cè)噪聲信息,提出了一種9狀態(tài)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,狀態(tài)量為直角坐標(biāo)系下目標(biāo)的3個(gè)坐標(biāo)位置,3個(gè)速度,3個(gè)加速度,觀測(cè)量為傳感器的徑向距離、方位角和俯仰角。

        6維擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的推導(dǎo)過(guò)程見(jiàn)文獻(xiàn)[2],文中與其不同之處在于,狀態(tài)方程中增加了加速度的信息

        設(shè)狀態(tài)方程為

        觀測(cè)方程為

        其中,T是觀測(cè)周期。

        擴(kuò)展卡爾曼濾波將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)換為線性問(wèn)題的關(guān)鍵在于將觀測(cè)矩陣在(k+1/k)處進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)并忽略高階項(xiàng),僅保留一階項(xiàng)可得

        2 計(jì)算機(jī)仿真

        2.1 仿真條件

        輻射源脈沖周期T=1 ms,采樣脈沖數(shù)N=20,觀測(cè)站測(cè)量量為 r,θ,φ,輻射源觀測(cè)站位于坐標(biāo)原點(diǎn)[6-9],輻射源運(yùn)動(dòng)初始狀態(tài)的坐標(biāo)為 x=10000,y=10000,z=10000,W 表示系統(tǒng)狀態(tài)噪聲;Vr、Vθ和 Vφ表示量測(cè)噪聲;a表示輻射源加速度;V表示輻射源的運(yùn)動(dòng)速度。

        2.2 仿真結(jié)果

        由仿真結(jié)果圖1和圖3的對(duì)比及圖2和圖4的對(duì)比可以看出:狀態(tài)方程為9維時(shí)比為6維時(shí)收斂速度快,因?yàn)?維比6維多了3個(gè)加速度信息,觀測(cè)更精確,從而定位也更精確;由圖1和圖2的對(duì)比以及圖3和圖4的對(duì)比可以看出:狀態(tài)噪聲W的大小對(duì)收斂速度影響不明顯。因?yàn)檩椛湓吹某跏嘉恢?、速度和加速度都較大,而W相對(duì)其較小;由圖3和圖5的對(duì)比及圖3和圖6的對(duì)比中可以看出:初始觀測(cè)時(shí)的Vr、Vθ和Vφ越大,收斂速度越慢。因?yàn)橛^測(cè)量是徑向距離、方位角和俯仰角,而選用的誤差對(duì)觀測(cè)量會(huì)產(chǎn)生較大影響,故其對(duì)收斂速度的影響也較大;由圖3和圖7的對(duì)比及圖3和圖8的對(duì)比中可以看出:目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的加速度和速度越大,定位越不精確,收斂速度越慢[10-11]。

        從以上圖中還可以看出,加速度和速度的大小對(duì)收斂速度的影響比較明顯,從而對(duì)定位精度的影響也較大。根據(jù)理論分析和仿真結(jié)果可得:狀態(tài)方程為6維時(shí),Vr、Vθ和Vφ以及速度V對(duì)定位效果的影響與9維時(shí)類似[12]。

        3 結(jié)束語(yǔ)

        對(duì)基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的無(wú)源定位技術(shù)進(jìn)行了研究,將狀態(tài)方程由6維推廣至9維,理論分析和仿真結(jié)果表明,狀態(tài)方程為9維時(shí)比6維時(shí)的收斂速度更快,定位更精確。用目標(biāo)的徑向距離、方位角和俯仰角對(duì)運(yùn)動(dòng)輻射源進(jìn)行定位與跟蹤是一種有效的定位方法,其定位精度較高、收斂速度較快。隨著參數(shù)測(cè)量、計(jì)算機(jī)處理能力的提高以及定位跟蹤算法的改進(jìn),無(wú)源定位技術(shù)將向精度更高、速度更快的方向發(fā)展。

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