为进一步说明交叉定位产生的虚假定位点问题，图6展示了第2秒时交叉定位的结果，从图中可看出，存在一个明显的虚假定位点（红色圆圈所示），该点被输入卡尔曼滤波器后将影响跟踪性能。作为对照，本文所提方法避免了交叉定位的步骤，从而剔除了定位部分造成的误差，并避免了虚假定位问题。

图6   第2秒时的交叉定位结果Fig.6   The results of cross location at second 2

本节继续考虑信道通信受限的最坏情况，即所有信道都受到DoS干扰，丢包率均设为 ，进行100次蒙特卡罗实验，并统计均方误差。如图7中的方形虚蓝线所示，在通信受限的情况下，所提出的跟踪方法仍然可对干扰机进行跟踪，但是跟踪误差比通信未受限情况下的跟踪误差大，这是符合实际情况的，因为信道的丢包导致融合中心站难以获得一些URA 的角度测量信息，从而导致跟踪的结果变差。进一步地，考察不同程度通信受限情况下的跟踪性能，如图7所示，菱形虚黑线表示丢包率为0.2时的跟踪误差，方形虚蓝线表示丢包率为0.1时的跟踪误差。从图中可看出，通信受限的情况越严重，丢包率越大，其总体对应的跟踪误差也越大。

图7   信道通信受限场景下的跟踪性能Fig.7   Tracking performance under constrained communication case

 5 结 论 

本文针对无人侦察机的干扰源定位跟踪问题，提出了一种基于集贝叶斯滤波器的干扰源跟踪方法，同时，本文首次研究了通信受限情况下的干扰源定位跟踪问题，并采用所提出的跟踪方法进行了一体化建模和分析。仿真实验表明，所提出方法可实现对干扰源的跟踪定位，并适用于通信受限情况下的干扰源跟踪定位，在后续研究中，将进一步研究在其他通信受限干扰情况下（如虚假数据注入）的干扰源定位跟踪问题，并致力于本文所提方法的高效实现与性能改进。来源 《无人系统技术》 

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