摘要: 无源被动探测以其隐蔽性优势受到广泛重视和研究，其探测结果一般为含噪含野值的方位量测值。在探测之后进行跟踪与定位可去除野值点、划分量测值批次、估计目标个数及目标位置。水下无人平台以其战略及成本方面等优势成为水下装备的研究热门，基于无... 展开 无源被动探测以其隐蔽性优势受到广泛重视和研究，其探测结果一般为含噪含野值的方位量测值。在探测之后进行跟踪与定位可去除野值点、划分量测值批次、估计目标个数及目标位置。水下无人平台以其战略及成本方面等优势成为水下装备的研究热门，基于无人平台被动探测的跟踪与定位技术因此逐渐被重视和关注。本文研究被动探测情况下的多目标跟踪与定位技术，分为跟踪和定位两部分内容，按照量测基阵个数，可以分为单基阵量测和多基阵量测。 以粒子滤波器为框架将多假设跟踪与卡尔曼滤波器组合，对数据关联过程所需的先验概率分布、似然函数分布及后验概率分布逐一进行分析，得到适用于目标个数已知情况的数据关联方法。并对目标方位变化规律及其所适用的运动模型进行研究。在数据关联中引入轨迹起始和轨迹终止机制，得到适用于动态目标个数的单基阵被动多目标跟踪方法。随后结合轨迹终止机制与状态滤波过程特点，将轨迹终止独立于数据关联进行，并基于此将跟踪方法推广至同一周期内量测值个数为零个或者多个的情况。在跟踪时依据已有估计，使用Rauch-Tung-Striebel-smoother（RTS）平滑器对跟踪结果进行平滑处理，提高跟踪精确度。 单基阵被动跟踪后需进行纯方位定位解算以估计目标位置，在分析单基阵可观测性的基础上，对一种渐进无偏的单基阵纯方位定位算法进行研究，并将跟踪与定位进行结合，得到单基阵量测情况下的被动多目标跟踪定位算法。多基阵跟踪需进行不同基阵间的目标批次融合，单基阵先跟踪后定位的方法较难应用于多基阵情况，一种可行的方法是将跟踪算法中的标准卡尔曼滤波器替换为扩展卡尔曼滤波器，获得非线性量测方程，并对数据关联的概率模型进行扩展，得到从多基阵方位量测直接估计并跟踪目标位置的多基阵被动多目标跟踪定位算法。在研究时，为便于对跟踪结果进行评价，研究过程引入多目标跟踪评价准则，实现对跟踪定位结果的量化评价。 收起