单站无源定位的EKF;UKF;MVEKF仿真及比较

资 源 简 介

单站无源定位的EKF;UKF;MVEKF仿真及比较

详 情 说 明

单站无源定位技术是电子对抗领域的重要研究方向，主要通过频域信息测量实现目标跟踪。本文针对该场景中三种典型滤波算法(EKF、UKF、MVEKF)的实现与性能进行详细分析。

在仿真建模方面，采用匀速直线运动模型作为目标运动轨迹，通过蒙特卡洛方法进行100次重复实验以确保统计可靠性。观测数据包含角度、角度变化率和多普勒频率变化率等关键参数，这些数据经过处理后可以推导出目标斜距。所有原始数据均保存在指定目录中供后续处理。

扩展卡尔曼滤波(EKF)作为基础算法，通过泰勒展开对非线性系统进行线性化近似。在实际应用中设定5%的相对位置误差作为发散阈值，超出该阈值的迭代结果将被剔除，最终以误差均方根(RMSE)作为主要性能指标。

改进的MVEKF算法在标准EKF基础上增加了迭代运算环节，理论上应具有更好的鲁棒性。但仿真结果显示，在强观测噪声环境下其性能反而劣于常规EKF，这说明算法改进需要针对具体应用场景进行调优。

无迹卡尔曼滤波(UKF)采用sigma点采样策略，避免了线性化误差，在三种算法中展现出最高的定位精度。不过这种精度提升是以增加计算复杂度为代价的，在实际系统中需要权衡精度与实时性要求。

综合比较表明，三种算法的定位精度排序为UKF最优，EKF次之，MVEKF相对最低。该结论为工程实践中滤波算法的选择提供了重要参考，特别是在计算资源允许的情况下，UKF应作为首选方案。需要注意的是，算法性能可能随具体应用场景而变化，实际部署时仍需进行充分的仿真验证。