[发明专利]一种基于最大似然估计的目标被动定位方法

说明书

技术领域

本发明属于目标跟踪与目标定位技术领域，涉及一种目标被动定位方法，具体涉及一种基于最大似然估计的目标被动定位方法，该方法可以用于被动雷达和红外等传感器对目标的定位。

背景技术

被动传感器定位技术使用较为广泛，与主动定位技术相比，它具有隐蔽性强、不易被发现等特点，其典型的测量量包括偏转角和俯仰角等。

多个被动传感器获得不同的方位角，这些方位角所指示直线相互交汇于一点，该点就是目标的位置。由于在角度测量过程中存在误差，计算出的交汇点往往不止一个，为了获得更加精确的目标位置，在过去的研究过程中，人们提出了多种算法，并对这些算法进行分析对比。Gavish等人在“Gavish M.，Weiss A.J.Performance of analysis of bearing-only target location algorithms.IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems，1992，28(3)：817-827.”一文中对最大似然估计算法(Maximum Likelihood Estimate，MLE)和Stansfield算法性能进行了分析对比，指出Stansfield算法是有偏估计，最大似然估计算法优于Stansfield算法。Nardone等人在文献“Nardone S.C.，Lindgren A.G.，Gong K.F.Fundamental properties and performance of conventional bearings-only target motion analysis.IEEE Trans.on Automatic Control，1984，29(9)：775-787.”中针对伪线性估计(Pseudolinear Estimate，PLE)、修正辅助变量估计(Modified-Instrumental Variable estimate，MIV)和最大似然估计算法进行了分析对比。作者Dogangay等人在文献“Dogangay K.，Ibal G.Instrumental variable estimator for 3D bearings-only emitter localization.In Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligent Sensors，Sensor Networks and Information Processing(ISSNIP)，Melbourne，Australia，2005，63-68.”中提出了一种基于辅助变量估计算法(Instrumental Variable Estimate，IVE)的加权辅助变量估计算法(Weighted Instrumental Variable estimate，WIV)，该算法和最大似然估计算法性能相近，比正交向量估计算法(Orthogonal Vector Estimate，OVE)和伪线性估计算法性能好。在这些算法中，最大似然估计算法性能最好，然而该算法需要给出目标位置初值，如果给定的初值误差较大或计算过程中出现奇异矩阵，使得某些矩阵的逆矩阵不存在，算法就会发散。此时，不能获得有效的目标定位结果。为了能够获得不需要设定目标位置初值的目标定位算法，Bishop等人在文献“Bishop A.N.，Anderson B.D.O.，Fidan B.，Pathirana P.N.，Mao G.Q.Bearing-only localization using geometrically constrained optimization，IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems，2009，45(1)：308-320.”中提出了一种基于多被动传感器几何约束的估计算法，算法误差性能介于加权辅助变量估计和最大似然估计算法之间。然而，该算法时间复杂度很高，而且算法精度在现有算法中也不是最好的。陈金广等人在“陈金广，李洁，高新波.改进的基于几何约束的加权被动定位算法.光电工程，2010，37(2)：16-21.”一文中利用各传感器测量误差对上述算法进行了改进，在一定程度上提高了定位精度，然而定位结果仍然比最大似然定位算法结果要差。此外，陈金广等人在随后的文章“陈金广，李洁，高新波.基于最小化量测误差的被动定位算法.西安电子科技大学学报，2010，37(3)447-453.”中基于最小化量测误差准则提出了一种和Bishop结果性能类似的目标定位算法，存在的问题与Bishop的算法类似。因此，对不需要设定目标初始值的精确定位算法的研究很有必要。从上文分析已知，现有的目标定位算法中存在的问题是，无需设定目标初值和目标定位精度不高两者不能兼得。