单站被动目标观测角优化模型的建立与仿真研究.pdf

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1、DOh10．3969／j．issn．1009-9492．2015．07．029单站被动目标观测角优化模型的建立与仿真研究袁俊华，年福耿，宋岑，余升，刘李楠(海军蚌埠士官学校，安徽蚌埠233012)摘要：针对单站定位理论模型对方位角的测量精度要求较高，现有测量技术很难达到，提出从改进观测角误差着手，建立目标观测角函数优化模型。利用函数拟合和卡尔曼滤波算法对观测值进行预处理，有效的减小观测系统误差对定位的影响。仿真结果表明该模型具有较好的收敛性，在方位估算精度为0．5。时，被动定位能与主动方式媲美。该结果对水下运动目标被动定位的研究具有重要的参考价

2、值。关键词：单站被动目标定位；观测角优化；函数拟合；卡尔曼滤波中图分类号：TN953文献标识码：A文章编号：1009—9492(2015)07—0096—04TheOptimizationModelofEstablishmentandSimulationStudyabouttheObservationAngleofSingleStationPassiveTargetYUANJun-hua，NIANFu—geng，SONGCen，YUSheng，LIULi—nan(BengbuNavalPettyOfficerAcademy，Bengbu2330

3、12，China)Abstract：Accordingtothetheoreticalmodelofsinglestationlocation，requiredhighmeasuringaccuracyofazimuth，andthatpoorapplicationperformance，thepaperproposedtousethefunctionrelationbetweendistanceandazimuthanglebetweentwotargets，andestablishedtheoptimizationmodeloftarget

4、observationangle，sothatreducedtheinfluenceofobservationsystemerroronthelocation．Simulationresultsindicatethatthepassivetrackingperformancecanbeequivalenttotheactivetrackingperformanceattheazimuthestimationaccuracyof0．5。．Keywords：singlestationpassivetargetpositioning；observat

5、ionangleoptimization；functionfitting；Caimanfilter0引言位理论模型反复检验后发现，方位角的微小误差会单站被动目标定位是指利用一个观测平台对导致预测目标与实际位置相差甚远。为此提出利用目标进行被动或无源定位的技术。由于仅依靠一两目标间距离与方位角的函数关系，建立单站被动个观测平台所能获得的信息量有限，单站被动目目标观测角优化的模型，以减小观测系统误差对定标定位实现难度相对较大。但与主动或有源探测位的影响。最后通过两种预处理方法对比及仿真，定位系统相比，被动定位系统具有作用距离远、验证了该模型较传统的

6、卡尔曼滤波算法更有效。隐蔽接收、不易被对方发觉等优点。在越来越强1问题描述调武器系统实施隐蔽攻击和硬杀伤的趋势下，采假定目标和观测平台都在同一平面上，目标用被动方式工作的无源定位作为定位方法发展的沿直线匀速运动，其在水平和竖直方向的分速度主流和对现有定位系统的完善，正越来越受到人们为v，，发现时初始坐标为。，)，观测平台的重视u。目前国内外的主要成果是针对固定或者的初始坐标为。，y。)，在某个时刻t，目标位于匀速目标研究跟踪系统观测平台的轨迹优化问题和(，)，观测平台位于(Xi,Y)，目标的观测方位角定位方法n一1。而针对观测平台实际运动中受到

7、的f正北方向为0。，顺时针为正)为卢(1,2，⋯n)，约束条件及观测角优化考虑较少。本文在对单站定如图1收稿日期：2015—04—22匿歪丑袁俊华等：单站被动目标观测角优化模型的建立与仿真研究本文使用优化的角度信息=1,2，⋯n)对目2模型建立与求解标的运动参数进行估计。为保证无源单站的可观由于每个点的方位差各不相同，为了找到目测性，观测站必须做一定的机动航行1，本文采用标的真实轨迹，利用最小二乘法，求出使方位差匀速直线折往返运动模式，每3分钟观测一次，dl的平方和最小的，Yo，，，便可建立单站定位在单程运动期间，至少观测4次。的理论模型如下：

8、由假设目标作匀速运动，其在任一时刻t的y=min∑运动方程为：=1X~=Xo+v(t一其中x(1)lri—u—v一t0)Xl—sinfil‘Yl+si