高轨双星辐射源跟踪高斯和-容积kalman滤波算法

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1、高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法收稿日期:2015-XX-XX基金项目:国家自然科学青年基金(61304264,61305017),江苏省自然科学基金(BK20140166)作者简介:李曦(1990-),男,江苏南京人,博士研究生,Email:lx_njgc@163.com;杨乐(通信作者),男,副教授,博士后,硕士生导师,Email:le.yang.le@gmail.com;郭福成,男,教授,博士,博士生导师,Email:gfcly75@gmail.com李曦1,杨乐1,2,郭福成2

2、,刘洋2,张敏2(1.江南大学物联网工程学院,江苏无锡,214122;2.国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙,410073)摘要:高轨双星通过测量信号的到达时差、频差和到达高轨星的多普勒频移,可跟踪沿地球表面运动且载频已知的辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。

3、针对5CKF,提出了新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,提高了跟踪精度同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。关键词高斯和;5阶容积Kalman滤波;辐射源跟踪;非线性滤波;分裂与合并中图分类号:TN971文献标志码:A文章编号:15040030Gaussian-SumBased5th-OrderCubatureKalmanFilterforSourceGeolocat

4、ionUsingDualGEOSatellitesLIXi1,YANGLe1,2,GUOFucheng2,LIUYang2,ZHANGMin2(1.SchoolofInternetofThings(IoT)Engineering,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu,214122P.R.China;2.SchoolofElectronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,Hun

5、an,410073P.R.China)Abstract:Theproblemofgeolocatingacruisinggroundsourcewithknownaltitudeandcarrierfrequencyusingtwogeostationary(GEO)satellitesisconsidered.Thesourcemotionparametersareidentifiedfromthesourcesignaltimedifferenceofarrival(TDOA),frequencydi

6、fferenceofarrival(FDOA)andDopplershiftobtainedatthetwoGEOsatellites.Totackletheinherenthighnonlinearity,aGaussian-sum(GS)based5th-ordercubatureKalmanfilter(5CKF),referredtoasGS-5CKF,isproposed.Itconsistsofmultipleparallel5CKFsandtheyareinitializedthroughp

7、artitioningthecandidatesourcepositionsdeterminedbytheTDOAmeasurementatthebeginningofthetrackingprocesswithrespecttothesourcelatitude.Anewnonlinearitymeasureisadvocated,onthebasisofwhichasplittingandmergingprocedureisdevelopedtofurtherenhancetheperformance

8、ofGS-5CKFwhilekeepingitscomputationalcomplexityfixed.Simulationresultsshowthatcomparedwiththetrackingalgorithmusingasingle5CKFaswellastheGS-3CKFmethoddevelopedinliterature,thenewlyproposedGS-5CKFtechniqueexhibitshig

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