单站无源定位初始估计误差大、可观测性弱,并且可以得到的观测量受限,对机动辐射源的单站被动定位一直是一个难题.针对单站无源定位以及机动跟踪的特点,为改善IMM(Interacting multiriple model)算法在单站无源定位中的性能,对IKF(Iterated Kalman Filter)进行改进,将改进的 IKF和IMM结合,提出基于迭代的IMM算法.该算法对IMM算法中模型滤波器的输出进行迭代运算,并在滤波迭代中引入交互,从而减小模型滤波误差,改善模型滤波融合效果.对本文方法和IMM方法的仿真比较表明,本文方法在出现大的估计误差时可以得到比IMM更好的跟踪性能.
机动跟踪 无源定位 交互多模型 多普勒频率