
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文檔簡介
1、近年來,隨著無人機(jī)應(yīng)用的普及,各類無人機(jī)飛行事故與隱患增多,迫切需要對(duì)無人機(jī)進(jìn)行定位與跟蹤。無人機(jī)體型小,速度慢,主動(dòng)雷達(dá)難以檢測。故本文基于到達(dá)時(shí)間差對(duì)其進(jìn)行無源的定位及跟蹤方法研究。
在城市環(huán)境下,多徑效應(yīng)較明顯,傳統(tǒng)的到達(dá)時(shí)間差估計(jì)的精度下降,影響定位算法的精度。而無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)可視為一個(gè)馬爾科夫過程,可用目標(biāo)跟蹤算法提取出目標(biāo)位置的方式來實(shí)現(xiàn)定位。因此,本文將貝葉斯目標(biāo)跟蹤框架應(yīng)用到輻射源定位問題研究中。同時(shí),傳統(tǒng)的定位
2、方法難以應(yīng)對(duì)時(shí)變的目標(biāo)數(shù)。故本文研究基于隨機(jī)有限集的目標(biāo)跟蹤算法,并在貝葉斯框架下對(duì)多個(gè)無人機(jī)目標(biāo)定位與跟蹤。此外,針對(duì)城市多徑環(huán)境,可以對(duì)量測中的多徑信息加以有效利用。此時(shí),相當(dāng)于增加了等效基站,增強(qiáng)了待測目標(biāo)的可觀測性。
本文首先介紹了傳統(tǒng)的基于到達(dá)時(shí)間差的無源定位方法和貝葉斯目標(biāo)跟蹤的基本原理與隨機(jī)有限集理論?;诖?,討論了經(jīng)典的概率假設(shè)密度濾波算法,該算法可對(duì)多個(gè)時(shí)變目標(biāo)進(jìn)行有效的跟蹤,可通過聚類算法從其概率假設(shè)密度中
3、估計(jì)出目標(biāo)位置。之后論了多檢測及多觀測站情形下的概率假設(shè)密度濾波算法。
本文將傳統(tǒng)的概率假設(shè)密度濾波擴(kuò)展為多檢測概率假設(shè)密度濾波,利用多徑效應(yīng)引起的“干擾信息”,對(duì)無人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行定位與跟蹤。針對(duì)時(shí)差方程的非線性,基礎(chǔ)基于粒子濾波的實(shí)現(xiàn)算法。該算法與經(jīng)典的概率假設(shè)密度濾波在預(yù)測步驟相一致,但在更新步驟中存在多檢測的情況,沒有量測與觀測模型的關(guān)聯(lián)先驗(yàn)。因此需要對(duì)真實(shí)狀態(tài)與量測的所有可能的關(guān)聯(lián)組合進(jìn)行枚舉。
本文討論了無人
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