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一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法随着现代社会的技术复杂化，各个领域的研究都不断地往前推进着。
例如，实时的跟踪目标的技术已经在民用、军用和国际安全领域中发挥了重要作用。
其中，单站纯方位目标跟踪技术是实时跟踪的重要手段，可以将目标的三维定位过程分解为单站下的两维定位任务，这种定位模式得到了广泛的应用。
针对单站纯方位目标跟踪任务，最小二乘递推（LSR）法是一种有效的解决方案，它可以在特定的计算环境中对跟踪目标的位置和速度进行实时估计。
本文主要介绍LSR法，并针对单站纯方位目标跟踪的某些特点，进一步提出一种新的方法，改进现有的LSR法。
LSR法是一种递推算法，可以在给定的传感器数据流中实时重建目标位置，该算法利用一组传感器观测值，按照最小二乘原则（LS）对跟踪目标的运动进行估计。
具体而言，该算法首先根据已有的观测值给出状态估计，然后在下一时刻将其转化为新的状态估计。
值得一提的是，该算法只需要通过较低的计算负荷即可完成实时的跟踪，具有较强的实时性和准确性。
然而，由于LSR法采用的是完全无信息模型，因此其在实际应用时存在一定的局限性。
例如，跟踪目标在某些情况下可能会有异常移动，这时LSR法可能会产生比较大的误差，从而影响跟踪的准确性。
为了解决这一问题，本文提出了一种新的LSR方法，考虑了跟踪目标的异常移动情况，并引入了一个专门的约束函数，以减少跟踪目标的异常移动。
该方法的核心在于计算一个异常检测参数，该参数用于衡量跟踪目标在某一时刻的状态是否存在异常移动。
为了实现这一目标，首先将跟踪目标的速度状态分解为速度轨迹和残差，然后以观测值和残差为输入，计算准则函数，从而对跟踪目标的异常移动状态进行检测。
实验表明，该方法可以有效地检测出目标异常移动的情况，而且并不需要增加计算负荷。
因此，本文提出的LSR方法能够在保证跟踪准确性的同时，有效地改善单站纯方位目标跟踪技术的性能。
综上所述，本文研究了一种新的最小二乘递推方法，用于解决单站纯方位目标跟踪的问题，并且该算法被证明可有效检测异常移动情况，从而改善了跟踪精度。
不完全量测下的水下纯方位系统目标跟踪算法丁薇;李银伢【摘要】针对观测器探测概率小于1的不完全量测情况下的水下纯方位系统的目标跟踪问题,提出了不完全量测下的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法.首先,建立不完全量测情况下的水下纯方位目标跟踪数学模型;其次,在数据出现不完全量测时,采用前一次的更新值对缺失数据进行弥补并完成滤波;最后,采用最优理论性能下界(CRLB)和均方根误差(RMSE)这两种评价准则对此算法进行评估.仿真实验结果表明:在不完全量测下的水下纯方位系统的目标跟踪问题中,所提出的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法在保证预期跟踪精度的前提下,具有较高的实时性.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)004【总页数】4页(P1106-1109)【关键词】不完全量测;纯方位目标跟踪;扩展卡尔曼滤波;最优理论性能下界;均方根误差【作者】丁薇;李银伢【作者单位】南京理工大学自动化学院,南京210094;南京理工大学自动化学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP2710 引言纯方位目标定位与跟踪是最经典的被动式无源定位跟踪技术，具有作用距离远、抗干扰能力强、隐蔽性好等优点，在无线电探测、红外、被动声呐等领域有着广阔的应用背景［1-4］。
其中一项重要的分支是水下纯方位目标运动分析(Bearings-Only Target Motion Analysis，BOTMA)。
BOTMA 模型具有非线性，常用的最小二乘、卡尔曼等线性滤波算法难以直接推广应用。
Stansfield 等［5］提出的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，EKF)估计方法将非线性问题转化为线性问题，拓宽了卡尔曼滤波的适用范围;但其将非线性函数泰勒展开式的高阶项全部忽略，可能导致较大的误差。
Julier 等［6］提出基于无迹变换 (Unscented Transformation，UT)的无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)并用于非线性滤波，该算法适用于任意非线性模型，实现简单;但是UKF 对数值计算误差较为敏感，同时每次时间更新都要计算状态协方差阵的平方根，使得计算开销较大。
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法随着复杂环境下动态目标定位成为重要研究课题，以最小二乘（LS）算法为基础的跟踪算法已经被广泛应用于所研究的目标的精准跟踪中。
单站纯方位目标跟踪是当前探测技术应用的一种重要形式，但目标跟踪精度存在较大的影响因素。
为了解决作为单站纯方位目标跟踪估值中存在的问题，本文提出一种基于最小二乘滑动窗口递推估计方法（LSWI）。
为了提高目标跟踪的精度，该方法利用最小二乘滑动窗口（LSWW）方法来估计目标状态。
采用状态空间模型来描述目标的动态行为，其中包括目标的状态向量和过程噪声，并通过对模型的最小二乘拟合来实现目标的跟踪。
此外，该方法也采用模型预测作为滑动窗口中的估计技术，以提高目标跟踪的精度和实时性。
仿真验证结果表明，与传统的LSWW方法相比，本文提出的LSWI方法在误差和运行时间方面均有显著改善，表明基于最小二乘滑动窗口的递推估计方法在实际应用中具有良好的精确性和实时性。
单站纯方位目标跟踪是探测技术实际应用的一种重要形式，其中只使用一个传感器的测量结果，探测态势的相对位置，省去了选取第二个传感器的费用，同时也可以简化本质上的解决问题的方案。
目标跟踪是一种重要的目标探测技术，它把目标从初始探测阶段跟踪至其移动过程中，从而获取其动态态势信息。
目标跟踪中，使用最小二乘（LS）算法的方法可以准确估计目标的状态，并且节省了存储空间的消耗，简化了计算，提高了实时性。
一般情况下，LS算法可以准确估计目标的状态，但在初始阶段时，LS算法估计误差较大，导致跟踪精度较差。
因此，为了解决单站纯方位目标跟踪中的问题，本文提出一种基于最小二乘滑动窗口递推估计（LSWI）方法。
此外，为了提高跟踪精度，该方法利用最小二乘滑动窗口（LSWW）方法来估计目标状态。
LSWI方法的实现中，首先使用状态空间模型来描述目标的动态行为，其中包括目标的状态向量和过程噪声，并通过对模型的最小二乘拟合来实现目标的跟踪。
多站纯方位无源定位算法研究进展一、本文概述随着现代战争环境的日趋复杂，对目标进行精确的无源定位已成为军事和民用领域的重要需求。
多站纯方位无源定位算法，作为一种不依赖于直接观测目标距离，仅通过多个观测站测得的目标方位角信息来确定目标位置的方法，近年来受到了广泛关注。
该方法具有隐蔽性好、抗干扰能力强、设备成本低等优点，在雷达、声呐、无线电侦测等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在综述多站纯方位无源定位算法的研究进展，通过梳理国内外相关文献和研究成果，分析不同算法的原理、优缺点及适用范围，探讨算法性能评估方法和实际应用中的关键问题。
本文还将关注最新研究成果和技术趋势，为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。
本文首先简要介绍了无源定位技术的发展背景和纯方位定位的基本原理，然后重点分析了多站纯方位无源定位算法的主要研究内容和方法，包括基于几何关系的定位算法、基于优化理论的定位算法以及基于技术的定位算法等。
在此基础上，本文还将讨论算法性能评估的常用指标和方法，以及实际应用中需要解决的关键问题，如观测误差、多径效应、目标运动等。
通过本文的综述和分析，希望能够为相关领域的研究人员和实践者提供全面的信息和深入的理解，推动多站纯方位无源定位算法的研究和应用发展。
二、多站纯方位无源定位基本原理多站纯方位无源定位算法，是一种利用多个观测站对目标进行纯方位测量的定位方法。
所谓“纯方位”，指的是在定位过程中，仅利用目标相对于观测站的方向信息，而不依赖距离或其他类型的测量数据。
多站则指的是使用多个观测站对目标进行协同观测，以获取更全面、更精确的定位信息。
数据采集：各个观测站通过自身的传感器设备，如雷达、声呐等，捕获目标发出的信号或反射的信号，从而确定目标相对于观测站的方位角。
数据融合：各观测站将测得的方位角信息传输至数据处理中心，进行数据融合。
数据融合的目的是将多个观测站的信息结合起来，形成对目标位置的更全面、更准确的描述。
水声纯方位目标跟踪快速收敛算法在水下环境中，水声纯方位目标跟踪是一项重要的任务，涉及到水下机器人、水下测量设备、水下探测设备、水下通讯设备等领域。
传统的水声纯方位目标跟踪算法需要对多个声源进行频率扫描或者时域相关分析，复杂度较高，同时收敛速度较慢，无法应对实时性要求较高的情况。
因此，本文提出一种基于卡尔曼滤波的水声纯方位目标跟踪快速收敛算法，可以有效提高跟踪速度和精度。
首先，根据水声传输特点，利用两个或多个水声接收器接收目标声源的信号，并根据信号时延和波速计算目标声源的方位角和俯仰角。
然后，通过水声纯方位目标跟踪模型来描述目标声源的状态和运动轨迹，其中包括目标的位置、速度和加速度信息。
在模型中引入偏置误差，增加模型的鲁棒性和适应性，同时可以避免因为传感器噪声和数据处理误差引起的不良影响。
接着，采用卡尔曼滤波算法对目标声源状态进行估计和预测。
卡尔曼滤波算法基于系统的线性高斯动态方程和测量方程，可以通过递归的方式实时计算目标声源的状态和协方差矩阵，同时不断更新参数和优化估计结果。
在本算法中，卡尔曼滤波算法的状态向量包括目标声源的位置、速度和偏置误差，测量向量包括水声传感器测得的方位角和俯仰角。
卡尔曼滤波算法具有收敛速度快、精度高、鲁棒性好等特点，可以有效应对水下复杂环境和实时性要求。
最后，采用基于自适应加权平均的数据融合算法，将多个水声传感器获取的方位角和俯仰角进行加权平均，得到目标最终的方位角和俯仰角。
数据融合算法能够有效提高跟踪的精度和鲁棒性，同时避免传感器间距离和姿态差异带来的误差和偏差。
综上所述，基于卡尔曼滤波的水声纯方位目标跟踪快速收敛算法在水下环境中具有重要的应用价值，可以提高跟踪速度和精度，应用广泛。
为了探究基于卡尔曼滤波的水声纯方位目标跟踪快速收敛算法的实用性和性能表现，我们从实验数据入手，进行了相关的数据分析。
以下是实验数据的具体内容和分析结果：数据来源：针对不同深度（10m、20m、30m）、不同距离（100m、200m、300m）的目标声源，在水下环境中进行了多次实验，记录了水声传感器接收到的目标声源的方位角和俯仰角，以及跟踪算法输出的目标位置和速度信息。
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法在航天系统中，从天线接收到的信号可能来自相距相当远的目标，如空间站、卫星和飞行器。
因此，精确的目标跟踪是确保有效的信号接收的关键。
为了实现这一目的，多项式滤波方法和灰色预测方法在多年来已经得到了广泛的应用。
由于这些方法存在一定的缺陷，最小二乘递推（LSR）方法可以极大地改善目标跟踪性能。
本文基于单站纯方位系统，提出了一种基于最小二乘递推算法的目标跟踪方法。
该方法消除了经典最小二乘递推的限制，因此能够有效地定位目标。
作为一种应用于单站纯方位系统的跟踪方法，本文中的最小二乘递推算法，考虑到受到的距离的影响，可以有效地完成目标位置的估计，因此具有较高的定位精度。
为了评估该方法的有效性，本文使用真实数据进行实验，结果表明，与传统方法相比，本文所提出的最小二乘递推方法能够更好地定位目标，从而实现可靠且有效的信号接收。
首先，本文分析了目前针对纯定位任务的最小二乘递推方法，将其用于单站纯方位系统。
此外，为了使搜索定位更加准确，可以使用一种基于星座的方法来实现最小二乘递推的范围最大的变形。
这种方法可以提高最小二乘递推的收敛速度，使得对真实目标的定位更加强大，也能够更有效地抑制噪声的影响。
接下来，为了说明本文提出的最小二乘递推算法的有效性，在本文中，我们进行了几个实验，以评估该算法在定位任务中的性能。
模拟结果表明，在混合噪声环境下，本文提出的最小二乘递推算法能够有效地定位目标，实现可靠、高效的信号接收。
基于此，我们推测本文提出的算法是一种有效的单站纯方位目标跟踪方法。
最后，本文介绍了一种基于最小二乘递推的单站纯方位目标跟踪方法。
该方法考虑到接收到的距离对收敛速度的影响，以及能够抑制噪声影响的机制，可以实现对目标的可靠且有效的定位。
仿真实验表明，与经典最小二乘递推算法相比，本文提出的方法在准确率、稳定性以及抗噪声性能上具有显著优势。
因此，本文提出的方法可以用于实现目标可靠、高效的跟踪定位。
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法在单站纯方位目标跟踪领域，定位和跟踪对象是一项具有挑战性的任务。
这里，最小二乘递推方法是一种可行的解决方案，它可以有效地跟踪目标，并能够预测目标的位置。
本文介绍了一种基于最小二乘递推方法的单站纯方位目标跟踪方法。
首先，我们在单站纯方位目标跟踪领域中对最小二乘递推方法进行了概述。
其次，我们介绍了本文提出的新方法的具体算法，并且给出了一些实验结果，其中模拟出的结果证明了本文提出的算法的有效性。
最后，我们在总结中指出了本文的一些局限性以及未来研究方向。
单站纯方位目标跟踪是一种领域，它可以帮助用户掌握和定位目标物。
由于大多数目标都在运动，所以定位并跟踪目标是一项具有挑战性的任务。
由于受到多种因素的影响，这一任务更加复杂，比如：天气条件的影响，地形等一系列的影响。
针对这些影响，技术人员发展出了一种可以定位和跟踪目标的有效方法，即最小二乘递推方法。
最小二乘递推方法是一种可以定位和跟踪目标的有效方法。
它可以被用来跟踪目标物，使用最小二乘法拟合出目标物的目标函数，并且可以有效地预测出目标物的位置。
最小二乘递推方法主要分为三个阶段：（1）建立参考函数；（2）基于参考函数建立目标函数；（3）最小二乘估计目标函数的参数值并预测目标的位置。
首先，建立参考函数。
参考函数是用来反映参照目标物的运动轨迹的函数，它可以给出目标物的位置数据。
在建立参考函数的过程中，根据参照目标物的位置信息，可以建立出一组拟合目标物运动轨迹的函数。
其次，基于参考函数建立目标函数。
目标函数是基于所获取的参照目标物的数据，利用最小二乘估计计算出来的，用来拟合待跟踪处目标物的运动轨迹的函数。
最后，最小二乘估计目标函数参数值并预测目标位置。
通过该步骤，可以获得目标函数的参数值，并用于预测目标位置，即可以实现目标的跟踪。
为了验证该算法的有效性，我们使用MATLAB编写了一个模拟实验，并在不同的情况下测试了其实现跟踪效果，包括跟踪轨迹的误差、跟踪时间和定位精度等。
一种单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推方法近年来，随着新型移动设备的发展，移动目标跟踪技术也取得了飞跃性的进步。
随着先进的计算和传感技术的发展，无人机以及智能移动机器人应用越来越广泛，而跟踪技术对于其自主操作来说至关重要。
除了跟踪初拟设定的目标以外，跟踪技术还被用来估计目标的位置和运动状态，实现目标的边界框架，以及实现移动机器人与环境之间的交互。
当前，单站纯方位目标跟踪技术是目标跟踪中最为主流的技术之一，它可以不依赖其他技术而实现目标的相对定位。
本文的目的是研究并分析一种单站纯方位目标跟踪的最小二乘递推方法。
该方法只依赖一个跟踪点处的测量值，使最小二乘法应用于跟踪过程，以实现准确的跟踪。
四次递推方法被提出来求解本文中分析的最小二乘问题。
以人工数据和仿真实验数据为例，仿真结果表明，该方法具有良好的精度和准确性，可用于实时目标跟踪。
本文首先介绍了单站纯方位目标跟踪的背景，然后针对单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推问题，提出了一种最小二乘递推方法，并分析了该方法的优越性。
最后，以人工数据和仿真实验数据为例，仿真结果表明，该方法具有良好的精度和准确性，可用于实时目标跟踪。
第一部分介绍了单站纯方位目标跟踪的背景，即智能机器人和无人机等微型机器人的移动控制问题。
首先，简要介绍了目标跟踪技术的发展，然后概述了单站纯方位目标跟踪技术的特点，包括相对定位的概念，物理意义，以及与其他技术的比较。
第二部分针对单站纯方位目标跟踪中的最小二乘递推问题，提出一种最小二乘递推方法，该方法只依赖一个跟踪点处的测量值，使最小二乘法可以应用于目标跟踪中。
四次递推算法被提出来求解本文中分析的最小二乘问题。
该算法有效实现了单站纯方位目标跟踪系统，以期达到有效的跟踪精度以及较高的抗干扰能力，从而提高移动机器人的自主性和定位准确度。
第三部分以人工数据和仿真实验数据为例，仿真结果表明，该算法具有良好的精度和准确性，可用于实时目标跟踪。
仿真实验的结果表明，当跟踪点的测量误差小于2°时，该算法的跟踪精度有效保证。
