面向时变观测噪声的无人机光电系统对地目标的无源定位方法

来源：机器人杂志2025年第3期北京时间：

作者：闫啸家, 孙世岩, 胡清平, 应文健, 石章松

摘要：针对无人机光电系统在多目标无源定位中面临的时变观测噪声问题，提出一种联合自适应扩展卡尔曼滤波（JAEKF）算法来实现对地面目标的无源地理定位。该算法采用3级递阶处理架构：第1级构建经典扩展卡尔曼滤波框架，实现目标地理坐标的基线估计，有效抑制静态观测噪声干扰；第2级通过动态残差协方差矩阵的实时分析，自适应调节观测模型中预测值与测量值的权重分配；第3级设计时变遗忘因子的调节机制，使观测协方差的预测值能够自适应无人机飞行姿态的变化，形成双重自适应补偿体系。仿真实验和实测飞行实验表明，在时变噪声的条件下，所提算法对多个目标的平均定位精度为14.69 m，误差范围为1.87~5.21 m，表明该算法具有精度高、稳定性强和实时性好的特点。

关键词：无源目标定位, 齐次坐标转换, 无人机光电平台, 卡尔曼滤波