被动多站目标定位跟踪：最小二乘与卡尔曼滤波结合

"多静止站被动单目标定位跟踪算法 (2013年) - 高明全 - 黑龙江科技大学电气与控制工程学院" 本文主要探讨的是在不完全观测条件下，如何利用多静止站被动传感器进行单目标定位和跟踪的算法。在传统的定位方法中，如果仅依靠一个被动传感器，往往需要传感器本身进行机动以获取足够的观测信息。然而，通过多个静止的被动传感器协同工作，可以在不改变观测站位置的情况下实现目标的精确定位。 论文中提出的方法首先利用最小二乘法来估算目标的距离。最小二乘法是一种优化技术，通常用于寻找使所有观测数据误差平方和最小的解。在这种情况下，它被用来确定各个传感器方向线与目标位置之间的距离平方和最小的点。作者采用了不同于常规的最小二乘法的推导方法，尽管仍然基于最小二乘理论，但具有独特的实施方式。 随后，为了实现对目标的动态跟踪，论文将这种改进的最小二乘法与卡尔曼滤波相结合。卡尔曼滤波是一种在存在噪声和不确定性的情况下，用于估计系统状态的最优滤波器。它结合了系统的动态模型和传感器的观测信息，能够提供对目标状态（如位置、速度等）的最优估计。 在实际的仿真环境中，该方法被证明是有效的。通过这种方式，即使在传感器静止不动的情况下，也能有效地对目标进行定位和跟踪。这在实际应用中具有重要的价值，例如在军事监控、航空航天以及无线通信等领域，可以减少对设备移动的需求，降低部署和维护成本。 关键词涉及的领域包括：不完全观测条件下的定位、传感器的机动与静止状态、被动多传感器系统、最小二乘法的应用以及卡尔曼滤波在跟踪问题中的应用。论文的发表对于深入理解这些技术及其在实际问题中的应用提供了宝贵的参考。