基于两级最大似然寻优的纯方位目标运动分析

摘要

目标运动分析(Target Motion Analysis,TMA)是一种利用运动平台对目标进行被动定位的重要方法.其中,纯方位目标运动分析由于只需要利用目标的方位信息,在国防领域具有更加广泛的实际应用,尤以二维空间中的目标TMA最为典型.传统的TMA包括基于最小二乘的TMA算法、基于最大似然的TMA算法、基于扩展卡尔曼滤波的TMA算法等.其中,基于最小二乘的TMA算法由于难以消除方程组的非线性,是一种有偏估计;基于最大似然的TMA算法需要通过梯度迭代寻找峰值,初值和步长选择不当容易导致算法发散;而基于扩展卡尔曼滤波的算法性能和收敛性同样受初值选择的影响很大.