纯方位目标运动分析的无偏最小二乘估计算法研究  

Study on Algorithm of Unbiased Least Square Estimator for Bearings-only Target Motion Analysis

作　　者：刘健[1,2] 刘忠[2] 

机构地区：[1]海军工程大学船舶与动力学院,武汉430033 [2]海军工程大学电子工程学院,武汉430033

出　　处：《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》2010年第2期262-265,327,共5页Journal of Wuhan University of Technology（Transportation Science & Engineering）

基　　金：国防预研项目资助(批准号:513040303)

摘　　要：纯方位目标运动分析中的最小二乘估计算法往往存在有偏问题,而卡尔曼滤波算法或辅助变量法又存在滤波初值问题,选取不当容易发散.为此提出了一种新的无偏最小二乘估计算法,它通过将状态变量扩维,利用求解矩阵对最小特征值所对应的特征向量的方法,求取目标的运动参数.仿真表明,ULSE算法能够渐进地逼近方差下限CRLB,并且其滤波精度有所增加.In the problem of bearings-only target motion analysis, the LSE algorithm always has a bi- ased estimation, while the EKF or MIV algorithm may be divergence if given improper initial value. An unbiased LSE algorithm is brought forward in this paper which obtains target＇s moving parameters using the generalized eigenvector of the pair matrixes that gives the minimum generalized eigenvalue thought augmenting the dimension of state variable. The Monte-Carlo simulation results demonstrate that the new ULSE algorithm can be approach to the Cramer-Rao Lower Bound （CRLB） asymptotical- ly and has a better filter performance in accuracy.

关 键 词：纯方位 目标运动分析 无偏 最小二乘估计 

分 类 号：TN911[电子电信—通信与信息系统]