简介：单站无源定位系统的测量噪声中如果出现野值，会影响滤波器的估计精度和稳定性，严重时还会导致滤波器发散。针对这一问题，基于Bayes定理并结合归一化受污染正态模型，提出了一种抗野值鲁棒容积卡尔曼滤波算法。该算法采用球面径向积分原则直接计算非线性函数的均值和方差，并对测量误差建立一个归一化的受污染正态模型，然后根据野值出现的后验概率来自适应调整测量预测残差的方差阵。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明，该算法可以较好地抑制测量噪声中的离散或成片连续野值的不利影响，具有较强的鲁棒性。

简介：通过合并多输入多输出（MIM（））和无源相干定位（PCL）雷达的两种思想，可以同时获取近期开始研究的这两种雷达的优势。虽然在发射机和接收机中使用多个天线，即采用机会照射可提供目标的空间分集，但最重要的一点是雷达可对截击机进行隐蔽探测。但是，当单频网络（SFN）发射机用作非协作发射机时也会产生一些问题。这种情况下，在接收机中无法辨别出多发射机探测多目标返回的信号。因此，为了获取MIM0雷达的分集增益和定位目标，有必要开发一项技术将接收机中的每个回波分配至发射机和目标。在以前的工作中已经提出这一技术，该文通过智能化算法改进来提升这项技术。

简介：针对状态一状态动态关联算法关联精度差，计算量大等缺点，提出了基于状态一量测动态关联的多目标只测角无源跟踪算法。该算法在航迹起始后，将目标状态估计直接与下一时刻由静态量测一量测数据关联确定的S元量测进行关联，利用二维分配算法得出关联对后，通过不敏卡尔曼滤波算法对关联出的方位角集合进行非线性滤波从而实现对与之关联目标的状态更新。仿真结果表明所提多目标跟踪算法能有效关联不同时刻源于同一目标的S元量测从而实现多目标跟踪且适合目标数目变化的情况，具有较好的工程应用前景。