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题名容积卡尔曼滤波在空间目标轨道确定中的应用
被引量：13
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作者
宁夏
叶春茂
杨健
沈彬
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机构
清华大学电子工程系
北京无线电测量研究所
国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心
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出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期26-34,共9页
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文摘
针对空间监视雷达的近地目标轨道确定问题,提出了基于容积卡尔曼滤波的精密轨道确定方法,与被广泛应用的扩展卡尔曼滤波方法相比,所提方法具有更高的定轨精度.同时,由于容积卡尔曼滤波在理论上具有严格的数学证明,其在处理空间目标复杂运动问题的过程中具有更好的数值稳定性.通过引入递推形式的后验克拉美罗界,分析了不同观测模型对定轨性能的影响.利用仿真数据进一步验证了所提出方法的有效性和分析的正确性.
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关键词
轨道确定
雷达观测
非线性系统
容积卡尔曼滤波
后验克拉美罗界
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Keywords
orbit determination
radar observation
nonlinear system
cubature Kalman filter
posterior Cramér-Rao lower bound
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分类号
V448.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪
被引量：11
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作者
刘钦
刘峥
谢荣
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期601-607,共7页
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基金
长江学者和创新团队发展计划(IRT0645)
中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202036)资助课题
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文摘
针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。
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关键词
防空雷达网
协同检测与跟踪
二值粒子群优化
后验克拉美罗界
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Keywords
Air-defense radar network
Collaborative detection and tracking
Binary Particle Swarm Optimization（BPSO）
Posterior Cram^r-Rao Lower Bound （PCRLB）
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分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于BLUE与PCRLB的快速雷达资源管理
被引量：1
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作者
罗静
赵婵娟
方明
汤继伟
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机构
上海航天电子技术研究所
上海机电工程研究所
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出处
《电讯技术》
北大核心
2021年第9期1117-1123,共7页
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文摘
为提高相控阵雷达资源管理的实时性,提出了一种基于最优线性无偏估计滤波(Best Linear Unbiased Estimation,BLUE)和后验克拉美罗界(Posterior Cramer-Rao Lower Bound,PCRLB)的快速雷达资源管理算法。首先,使用BLUE算法代替传统跟踪滤波算法,完成目标跟踪,并得到目标在直角坐标系下的状态估计;然后,快速计算得到PCRLB作为代价函数,形成雷达资源管理模型;最后,利用该模型对多目标进行波束和驻留时间的分配。仿真结果表明,该算法以BLUE方法进行跟踪滤波,避免了传统PCRLB计算中雅可比矩阵(Jacobian Matrix)的运算,在保持跟踪精度的同时大幅减少运算量;以两步资源管理算法完成对波束、驻留时间的联合管理,合理分配雷达资源。
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关键词
相控阵雷达
雷达资源管理
多目标跟踪
BLUE算法
后验克拉美罗界(PCRLB)
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Keywords
phased array radar
radar resource management
muti-targets tracking
best linear unbiased estimation(BLUE)algorithm
posterior Cramer-Rao lower bound(PCRLB)
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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