为了提高小型无人机无源目标定位的精度,设计了一种新的目标定位算法.首先确定目标定位过程中的坐标转换关系并推导出视轴角的计算模型;然后,利用光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,提出了对同一目标点多次测量的目标定位框架,建立了系统状态方程和测量方程,考虑到测量方程的非线性,将无迹卡尔曼滤波应用于目标位置估计;最后,针对加性高斯白噪声的非线性目标定位系统,推导出理论上的定位误差的克拉美-罗下限.仿真结果表明,该算法具有较高的目标定位精度,滤波器估计误差均方差已逼近非线性系统的克拉美-罗下限.现场试验结果表明,在离地面约1 000 m的空中,无人机对地面目标定位精度可达8.1 m.该算法易于部署,可操作性强,具有较大的实用价值.
小型无人机 无源目标定位 无迹卡尔曼滤波 克拉美-罗下限