交互式多模型算法改进的纯方位机动目标跟踪

本文主要探讨的是"基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪"这一主题，针对无源纯方位跟踪中遇到的机动目标跟踪问题，提出了一种创新的解决方案。传统的纯方位跟踪往往受到非线性观测模型的限制，这可能导致计算复杂性和精度下降，特别是在处理目标机动时。为了解决这些问题，研究人员利用了伪量测变换估计器（PLE），这种方法能够有效地将非线性的观测模型线性化，从而简化计算过程，避免了繁琐的雅可比矩阵求导。 在机动目标跟踪中，实时调整模型匹配概率是关键，这有助于滤波器更好地适应状态变化，提高跟踪性能。作者强调了算法在动态环境中通过调整概率权重，能够及时响应目标机动，确保跟踪的准确性。此外，算法还特别关注观测噪声的影响，通过实时修正噪声协方差矩阵，有效地抑制了目标远离传感器阵列时观测噪声对定位精度的负面影响。 为了验证新算法的有效性，文中将它与更传统的MGEKF（蒙特卡洛粒子滤波器）进行了对比实验。通过Monte Carlo仿真，结果清晰地显示出基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪算法在性能上的优势，尤其是在处理机动性、精度和鲁棒性方面具有显著改进。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于交互式多模型（IMM）的纯方位跟踪策略，通过引入伪线性方法和动态调整模型匹配概率，显著提升了在无源环境中的目标跟踪能力。这一研究成果对于无源目标跟踪技术的发展具有重要的理论和实际价值。