不完全量测下水下纯方位目标跟踪算法：扩展卡尔曼滤波应用

"这篇研究论文探讨了在不完全量测条件下，如何利用水下纯方位系统进行目标跟踪的问题。文章由丁薇和李银伢共同撰写，他们分别专注于水下目标跟踪算法和纯方位目标运动分析领域。该研究受到国家自然科学基金和江苏省自然科学基金的支持。" 不完全量测下的水下纯方位系统目标跟踪算法是解决水下监测系统在无法获取全面目标信息时，如何有效地估算和追踪目标位置的技术。在水下环境中，由于信号传播的复杂性和干扰因素，传感器可能无法每次都能成功检测到目标，即存在不完全量测的情况。为应对这一挑战，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的目标跟踪算法。 扩展卡尔曼滤波是一种用于非线性系统的状态估计方法，它通过线性化非线性模型来逼近实际系统，从而实现动态更新和预测。在不完全量测的情况下，该算法的关键在于处理数据缺失。当数据丢失时，EKF会依赖于上一时刻的更新值来填补缺失信息，保证滤波过程的连续性。 论文首先建立了不完全量测条件下的水下纯方位目标跟踪数学模型，该模型考虑了量测概率低于1的情况。然后，在遇到不完全量测时，通过EKF更新规则，用上一时刻的估计值来补偿当前缺失的数据，完成滤波步骤。最后，为了评估算法的性能，论文采用了最优理论性能下界(CRLB)和均方根误差(RMSE)两种评价标准。CRLB提供了一个理论上的最优估计误差下限，而RMSE则衡量了实际跟踪误差的平均程度。 仿真实验的结果证明，提出的EKF目标跟踪算法在保持预期跟踪精度的同时，具有较高的实时性。这表明，即使在不完全量测的水下环境中，该算法也能有效地追踪目标，并且能够快速适应和调整，以适应不断变化的测量条件。 关键词涉及的领域包括不完全量测处理、纯方位目标跟踪技术、扩展卡尔曼滤波的运用以及误差评估指标。这篇论文对于水下导航、监控和军事应用等领域具有重要的理论和实践价值，有助于提升在复杂水下环境中的目标识别和跟踪能力。