电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (8): 1989-1996.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.08.026

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基于TOA/TDOA的一致性正交容积卡尔曼跟踪算法

闫雷兵1,2, 陆音2, 张业荣2   

  1. 1. 河南工学院电子通信工程系, 河南新乡 453003;
    2. 南京邮电大学电子科学与工程学院, 江苏南京 210003
  • 收稿日期:2017-01-01 修回日期:2017-04-28 出版日期:2018-08-25 发布日期:2018-08-25
  • 作者简介:闫雷兵 男,1980年生于河南省南乐县.南京邮电大学在读博士生,讲师.主要研究方向为无线传感网络定位技术.E-mail:yleibing@126.com;陆音 男,1970年生于江苏省南京市.南京邮电大学副研究员,工学博士.主要研究方向为无线通信和物联网.E-mail:luyin@njupt.edu.cn;张业荣 男,1963年生于安徽省和县.南京邮电大学教授,博士生导师,工学博士.主要研究方向为电磁散射与成像、电波传播等.E-mail:zhangyr@njupt.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.61271236,No.61601245);东南大学毫米波国家重点实验室开放课题(No.K201724);中国博士后基金(No.2016M601693);南京邮电大学科研项目(No.NY213081)

Unified Orthogonal Cubature Kalman Tracking Algorithm Based on TOA/TDOA

YAN Lei-bing1,2, LU Yin2, ZHANG Ye-rong2   

  1. 1. Department of Electronics and Communication Engineering, Henan Institute of Technology, Xinxiang, Henan 453003, China;
    2. College of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu 210003, China
  • Received:2017-01-01 Revised:2017-04-28 Online:2018-08-25 Published:2018-08-25

摘要: 针对异构网络环境下目标跟踪系统中面临的非线性估计问题,提出了一种基于正交容积卡尔曼滤波的目标跟踪算法.文中算法首先引入一个附加变量来表示状态变量中的非线性项,设定自适应加权因子来调整不同信号输入系统的比重,然后利用数学手段融合两种信号为单一的状态变量,最后通过正交容积卡尔曼滤波来实现目标状态量的更新,从而实现对目标的定位与跟踪.仿真结果表明了文中算法的有效性,能够得到更高的定位与跟踪精度.

关键词: 目标跟踪, 异构网络, 正交容积卡尔曼滤波, 到达时间, 到达时间差

Abstract: In view of the nonlinear estimation problem of target tracking system under heterogeneous network environment,a unified orthogonal cubature Kalman target tracking(UOCKT)approach is proposed.The new approach introduce an additional variable to represent the nonlinear terms of the state variables,the adaptive weighting factor is set to adjust the specific gravity of the different signal input system,and then the two kinds of signals are merged into a single state variable by mathematical means,and finally through the orthogonal cubature Kalman filter(OCKF) to achieve the target state quantity update,so as to realize the positioning and tracking of the target.The simulation results show that the algorithm is effective and can get higher positioning and tracking accuracy.

Key words: target tracking, heterogeneous network, orthogonal cubature Kalman filter(OCKF), time of arrival(TOA), time difference of arrival(TDOA)

中图分类号: