滤波初值对测向定位的影响及其消除方法

基于运动单站测向交叉定位中将滤波初值分成两类，该文从几何原理上解释了不同类型的滤波初值对定位结果的影响；提出了通过增加相位差观测量，利用相位差的变化率和方位角信息，将非线性系统转换成线性系统，再利用卡尔曼滤波来改善定位结果对滤波初值依赖性的方法。转换后的线性系统在利用卡尔曼滤波时，初始值可以根据以前的测量值得到。模拟仿真表明该方法能有效摆脱定位结果对滤波初值的依赖，且定位精度在2%以内。关  键  词  测向交叉定位;  卡尔曼滤波;  非线性滤波;  相位差变化率中图分类号  TN971.+3  文献标识码  AInfluence  and  Elimination  of  Algorithm  Initial  value  in  Bearing-Only  Passive  LocationLI  Shao-rong1，FU  Zhong1,2,  and  LIAO  Ping2(1.  School  of  Opt-oelectronic  Information,  University  of  Electronic  Science  and  Technology  of  China  Chengdu  610054;  2.  National  Electronic  Warfare  Laboratory  Chengdu  610036)Abstract  The  influence  of  two  kinds  of  algorithm  initial  values  on  results  in  bearing-only  passive  location  is  described  with  geometry  method.  Via  adding  the  difference  of  phase  as  a  new  measurement  vector,  converting  the  nonlinear  system  to  linear  system,  a  way  to  avoid  this  influence  is  proposed.  In  the  linear  system,  Kalman  filtering  (KF)  is  used,  and  the  initial  values  can  be  gotten  from  the  measured  values.  Simulations  show  that  this  way  can  eliminate  the  initial  value’s  influence,  and  the  relative  error  of  distance  is  less  than  2%.Key  words  bearing-only  location;  Kalman  filtering;  nonlinear  filtering;  phase  difference  rate  of  change基于运动单站的测向交叉定位，实质上是一个非线性滤波问题。为求得非线性问题的次优解，基于贝叶斯原理的滤波技术受到了广泛的应用，其中应用较多的有扩展卡尔曼滤波(EKF)[1-3]、Unscented卡尔曼滤波(UKF)[4-5]、粒子滤波(PF)[6-8]。这些滤波算法的收敛性对初值的选取有较强的依赖性。然而当初值满足算法收敛要求时，定位结果与真实位置可能还会有一定的误差。改善这种误差的有效方法之一是增加观测量，文献[9]提出了只利用相位差变化率对目标进行定位的方法。该方法的观测量为两个相位差，滤波模型为一非线性模型。它使用两个正交干涉仪，利用EKF算法，对初始值的依赖性有了一定的改善。本文在测向的基础上，增加了一个相位差，将非线性滤波模型转换成线性模型，利用卡尔曼滤波(KF)，摆脱了定位结果对滤波初值的依赖性。实际工程应用中，由于无法精确得到目标位置的先验信息，而使滤波初值有较大的误差，这可能导致定位结果出现较大的误差，甚至错误。本文提出了一种不需要利用先验信息，能有效地降低滤波初值对定位结果的影响的方法。1  测向交叉定位测向交叉定位[10]的几何原理图如图1所示。5  总  结实际工程中，由于目标位置的先验信息无法及时获得，使测向交叉定位出现较大的误差，本文从根本上分析了产生这种误差的原因，并通过增加相位差观测量，将非线性滤波转换成线性滤波，不需要目标位置的先验信息就可对目标进行精确定位。