1、無源定位與跟蹤是多傳感器數(shù)據(jù)融合的一個重要研究內(nèi)容，無源定位跟蹤系統(tǒng)因具有抗干擾、抗低空突防、抗反輻射導(dǎo)彈、反隱身等優(yōu)點，所以在現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭中扮演著至關(guān)重要的角色，同時，其在航海、航空、等民用領(lǐng)域也發(fā)揮著重要作用。本文針對無源定位跟蹤系統(tǒng)中的相關(guān)問題進行了仔細(xì)地研究。首先，對于多站定位跟蹤系統(tǒng)中，針對傳感器觀測噪聲未知會影響定位跟蹤精度的問題，研究了最小二乘自適應(yīng)卡爾曼濾波算法；其次，針對野值會影響濾波精度問題，研究了基于新息似然的野值

2、的檢測與剔除方法。以上研究為無源定位跟蹤的工程應(yīng)用提供了理論和方法支撐。取得的主要研究成果如下：
　　1.研究了多站無源定位跟蹤系統(tǒng)的基本理論。首先簡單介紹了多站無源定位的建模。其次介紹了幾種常見的目標(biāo)運動模型，包括針對直線運動的勻速運動模型以及勻加速運動模型，以及針對機動目標(biāo)的Singer模型、當(dāng)前統(tǒng)計模型和轉(zhuǎn)彎模型；最后詳細(xì)研究了經(jīng)典的濾波算法，包括針對線性的卡爾曼濾波、以及非線性的擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波和粒子濾波。<

3、br>　　2.針對多站無源定位跟蹤系統(tǒng)中傳感器觀測噪聲協(xié)方差未知的問題，研究了最小二乘自適應(yīng)卡爾曼濾波。該算法結(jié)合測向多站交叉定位與變分貝葉斯卡爾曼濾波，最終聯(lián)合估計目標(biāo)的狀態(tài)以及觀測噪聲協(xié)方差。首先利用最小二乘法對目標(biāo)進行測向多站交叉定位，并把其作為卡爾曼濾波的偽量測；同時針對系統(tǒng)中傳感器觀測噪聲協(xié)方差未知的問題，將變分貝葉斯引入卡爾曼濾波中，通過變分貝葉斯卡爾曼濾波聯(lián)合估計目標(biāo)的狀態(tài)以及觀測噪聲協(xié)方差。很好地解決了無源定位跟蹤系統(tǒng)中

4、傳感器觀測噪聲未知將會影響定位跟蹤性能的問題，有效地提高了定位跟蹤精度。
　　3.針對無源定位跟蹤中野值的出現(xiàn)會降低濾波的可靠性和穩(wěn)定性問題，研究了一種基于似然的野值檢測與剔除方法。首先通過理論分析的角度研究了野值的出現(xiàn)對于定位跟蹤精度的影響；接著重點介紹了三種基于新息的野值檢測與剔除的方法，幾種方法對于也值得檢測與剔除都具有很好的效果；最后針對野值問題，結(jié)合新息似然的概念，研究了針對野值檢測與剔除的新息似然法。該算法基于卡爾曼濾