1、关的高斯白噪声向量，其滤波方程为其中式中，表示常值滤波增益矩阵，表示协方差矩阵。维纳滤波由于不适用于噪声为非平稳的随机过程，即瞬态过程，且要求获取半无限时间区间内所有观测数据的条件非常苛刻，这些都在定程度上限制了它的应用。卡尔曼滤波世纪年代，美国科学家提出了种能够估计动态系统状态的方法，后又称为卡尔曼滤波理论，这是种最优递推滤波方法。该滤波方法主要考虑了观测值以及被估计量的统计特性，当状态方程和测量方程都是线性方程时，最小均方误差状态估计可以通过对状态估计协方差阵的迹最小化来获得，其中状态模型噪声观测模型噪声以及后验概率密度函数都满足高斯分布。卡尔曼滤波模型如下所示其中，为维状态向量，是阶的状态转移矩阵，是维观测向量，是阶的量测。
2、下其中，是信号的传输速度，和是两个观测站的速度，和是辐射源与观测站的速度方向之间的夹角。运动观测站与辐射源的关系如图所示观测站观测站辐射源速度速度图运动观测站与辐射源的关系图所以，在的值已知时，可以通过频率测量值来估算出方位角，将若干个方位角联合起来可以估计出辐射源的位置。基本的跟踪滤波算法无源定位跟踪方法是将定位跟踪方法和定位跟踪算法相结合，它的实现过程可以分为两步首先利用现有的测量技术，获取尽可能多的辐射源的观测参数，根据这些参数信息来选择最合适的定位方法然后建立相应的观测模型，并由此万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文模型选择最合适有效的定位算法。本文的无源定位跟踪研究都是基于改进的测向交叉定位方法。本章接下来将分析和研究几种稳定性较好。
3、域中。系统的抗干扰能力强和作用距离远等优点也逐渐成为研究人员关注的焦点。构建定位跟踪系统，实现目标的无源探测与跟踪，对于提高系统的跟踪能力，具有十分重要的作用。本文围绕无源定位跟踪的若干关键问题进行了研究，主要包括双站系统对单目标定位跟踪多站系统对多目标的定位跟踪以及移动多传感器对多目标的定位跟踪问题。本文主要开展了如下的研究工作针对双站无源几何交叉定位精度较低的问题，给出了种基于无迹卡尔曼，滤波的双站单目标被动定位方法。该方法通过将传统的关于角度的量测方程进行变换，获得直接关于目标位置的量测方程，考虑到位置量测方程的非线性问题，因此采用无迹卡尔曼滤波算法来估计目标状态，从而实现了对目标的精确定位跟踪并且降低了目标丢失率。针对多站多目标定位跟踪中虚假点问题，提出了种基于预测判。
4、定和无迹卡尔曼滤波相结合的方法。该方法首先通过判断预测点到传感器与目标构成的传感器目标测向方程的最小距离，来选取传感器目标测向方程，然后以传感器目标测向方程的交点作为目标量测，再通过无迹卡尔曼滤波算法估计目标状态，从而降低了计算量，提高了定位精度。针对运动定位系统中多目标信息融合问题，提出了种基于支持度的估计融合方法。该方法通过将关于角度的量测方程进行系列方程变换，形成关于目标坐标位置的量测方程，然后利用关于距离的支持度进行非等权值融合，其中目标估计值到传感器目标测向方程的距离与支持度成反比关系，最后运用无迹卡尔曼滤波得到目标的估计状态，实现了移动多传感器对多目标快速有效的定位。关键词，无源定位和跟踪，预测判定，虚假点，支持度，移动多传感器万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文。
5、迹卡尔曼滤波以及最近新兴的粒子滤波，。在无源定位跟踪中，由于大部分都是非线性系统，涉及到大量数据的计算，但是随着计算机技术的发展，这问题得到很好的解决，卡尔曼滤波算法的优势也得以体现，因而越来越受到人们的广泛关注和高度重视。然而对于非线性系统，目前所用的滤波算法都是近似处理的，还没有找到套很好的滤波公式解决方案。本文关于目标的无源定位主要采用的是无迹卡尔曼滤波。维纳滤波世纪年代，美国科学家维纳为解决对空射击的控制问题提出了种常增益滤波方法，后被称为维纳滤波，它是种根据最小均方差准则求取最佳线性万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文滤波参数，并利用平稳随机过程的频谱特性和相关特性对混有噪声的信号进行滤波的方法。假设状态矩阵和测量矩阵都是常数矩阵，过程噪声和量测噪声为均值为零互不相。
6、为副站到辐射源的距离为和为主站与副站的距离差以及主站与副站的距离差，其中和就是我们所求的时间差，由得到的双曲线进行交叉获得的交点便是辐射源的位置。三个观测站经双曲线交叉定位得到两个交点，通过计算和误差分析去除其中的虚假点，得到辐射源的真实位置。测向时差定位法在二维平面上，测向时差定位方法的工作原理如图所示。无源定位系统包含个基站和个转发站，两站之间的距离是。基站有两个天线，个用来获取转发器的信号，同时测量同信号到达基站与天线的时间差，另个用来测量辐射源的方位角。转发器也有两个天线，个是用于接收辐射源信号的弱方向性天线，信号经过放大后由另个弱方向性天线转发给基站。基站转发站基站转发站辐射源图平面上测向时差定位示意图图运动平台上测向时差定位示意图式。
7、的跟踪滤波算法，对于测量数据是在噪声条件下获得的情况，通过采用滤波方法可以实现对目标运动状态的最优估算结果。无源定位与跟踪过程中对滤波算法选择也会影响最终的跟踪效果，在该系统中采用的滤波算法可以分为两种种是批处理方法，它在实现的过程中需要将测量数据集合在起，其中这些测量数据是以时间顺序排列的，然后对其进行估计，因此数据存储量大且实时性较差。典型的批处理方法有伪线性估计法和最大似然估计法。另种是序列滤波方法，以卡尔曼滤波算法为代表，它不需要存储先前的测量数据，由于其能够将每次取得的参数近似实时地作为滤波器的输入进行计算，因而具有数据存储量小，模型简单的特点。具有代表性的有扩展卡尔曼滤波算法无迹卡尔曼滤波算法，。滤波是跟踪系统最基本的要素，高斯维纳卡尔曼等人在估计当前和预测未来时。
8、中，为电波传播速度。根据余弦定理可得由此可以推导得如图所示，若转发站位于运动的平台上，则它与参考方向的夹角和万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文与基站之间的距离需要用设备进行实时测量。若采用应答机，则有其中，为基站和转发站之间信号的单程传播时间。多普勒频率法多普勒频率法主要利用测量电磁波到达信号的频率，在这个频率中提取关于多普勒频率值信息，通过这些信息得到目标的运动状态，这个多普勒频率值准确地反映了距离的变化，在定条件下可以求解出来，从而可以估算出目标的位置。多普勒频率法也存在着定位速度慢精度较低的缺点。在忽略噪声的情况下，假设两个观测站上的接收机获得的频率测量值分别为，下标表示两台接收机和，发射频率为，多普勒频率差法定义如。
9、刻目标的运动状态这方面做出了重要的贡献，奠定了坚实的理论基础。滤波方法的发展主要经历了以下几个阶段确定性参数计算最小二乘法及其推广维纳滤波及其推广卡尔曼滤波及其变体非线性滤波应用。确定性参数依赖于基本几何原理进行求解最小二乘法是种在动态系统存在误差以及获取的测量参数不准确的情况下进行的数据处理方法维纳滤波是种用于定常系统中，利用最小均方误差准则对存在着测量误差的函数进行数据处理的方法卡尔曼滤波，在线性时变系统内推广了维纳滤波的结果，同时给出了系统可观性可控性的概念和适合计算机计算的递推滤波方法。自世纪年代提出卡尔曼滤波理论以来，许多学者在此基础上进行了深入的研究并对其实现进步的推广和扩展。其中发展应用最为广泛的是扩展卡尔曼滤波，此外还有将无迹变换，和标准卡尔曼滤波算法相结合的。
10、矩阵，是维均值为零的高斯白噪声序列，是维量测噪声，且为满足均值为零的高斯白噪声，且和之间相互独立与初始状态无关，则有其算法流程为假定初始状态的期望值与协方差为ˆˆˆ根据初始状态期望计算步预测值万方数据硕士学位论文题目多目标无源定位跟踪方法研究研究生丁树宇专业控制理论与控制工程指导教师文成林教授刘伟峰副教授完成日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文多目标无源定位跟踪方法研究研究生丁树宇指导教师文成林教授刘伟峰副教授年月日万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品。
11、状论文的主要工作本章小结第章无源定位跟踪的基本原理引言测向交叉定位法时差定位法接收个未知位置的目标辐射源信号来进行定位，而罗兰导航系统确定自身的位置则是通过对三个位置已知的观测站信号来实现。在平面内，辐射源的信号到达两个观测站的时间差确定了对双曲线，这对双曲线以两个观测站为焦点，以两个观测站的连线为基线，将多个双曲线相交便得到了目标辐射源的位置。假设三个观测站的位置坐标分别为目标辐射源的位置为目标的信号到达三个观测站的时间分别为，如图所示图时差定位示意图根据各点之间的关系，得到如下所示的方程组万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文式中，为光速，和为观测时差转换来的距离差。假设为主站，则主站到辐射源的距离为副站到辐射源的距离。
12、或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要电子支援措施，系统因其本身具有良好隐蔽性的特点，被广泛的应用于军事领域和民用领。
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绘本故事：小熊不刷牙 编号18060