基于时差累积的雷达信号分选方法

多站系统中,可将用于定位的时差信息用于信号分选.针对传统分选方法对于信号形式的适应能力不强的缺点,提出一种对雷达脉冲信号具有普适性的分选方法.方法通过设定两个侦察站,根据同一辐射源的脉冲到达两站的时差相同的原理分选信号.详细讨论时差累积结果中的虚假时差,探究真实时差和虚假时差的联系.最后采用递归思想检测、分选每个时差,逐步消除虚假时差,仿真结果表明该方法能够有效分选雷达脉冲信号,能较好解决制约雷达对抗情报获取的信号分选难题.     

面向DOA测量的多目标位置信息场定位法

现有无源有源测向定位理论均是针对单目标定位,无法对不可区分的多个同类辐射源定位,且传统的测向定位法存在虚假定位的缺点。针对以上问题,提出了一种基于DOA测量的多目标位置信息场定位法。该方法可以解决现有单目标定位无法解决的多目标定位问题,能够同时确定目标数目和多目标位置。仿真实验用三个观测站分别对两个和三个同类辐射源进行无源测向定位,结果说明该方法具有同时确定目标数目和多目标位置的优势,且能有效地解决传统测向定位法中存在虚假定位的问题。      

时频空域混叠脉冲串辐射源信号直接定位算法

当既定侦察区域存在多个数目未知且信号参数相似的脉冲串辐射源信号时,采用经典的多目标定位算法和直接定位算法(DPD)均无法对多个辐射源信号进行精确定位.该文提出了一种基于位置信息累积的脉冲串直接定位算法(L-DPD).算法采用多个运动侦察站对固定目标辐射源进行信号接收,充分利用脉冲串信号的位置信息并联合各脉冲的时延、频移...     

带诱饵雷达辐射源目标位置信息场成像定位算法

针对带诱饵雷达辐射源群定位问题,提出了一种基于目标位置信息场的成像定位算法。具体方法为:采用两侦察接收机接收观测区域内目标辐射源信号,直接利用采样数据,通过对侦察机2接收到信号进行傅里叶运算变换到频域,在频域进行时差补偿,然后对时差补偿后信号进行逆傅里叶运算变换到时域,在时域对信号进行多普勒频差补偿,再对时差和频差补偿后信号与侦察机1采样信号进行复共轭求和运算,得到位置信息增量函数,最后采用加权将不同时间片的位置信息增量函数关联起来,从而建立位置信息场。仿真实验表明,本文所提成像定位算法具有较高的定位精度和目标分辨率,为进一步识别重点目标雷达和诱饵雷达提供基础。      

基于时差序列的多机无源定位算法研究

多站时差序列定位法是一种针对脉冲辐射源的无源定位方法,它是利用短时间内获得的大量时差信息进行定位。文中基于时差序列的定位体制,提出了2个实用的多机定位算法。在目标脉冲波束扫过我方飞行编队的短时间内,将载机位置近似为常值,从而可以使用能够瞬时定位的两步加权最小二乘算法,当测量误差比较大时,采用最大似然法进一步提高定位精度。仿真结果表明,文中提出的基于时差序列的多机定位算法能够达到较高的定位精度,具有很好的工程实用价值。     

基于时差多参的单脉冲信号实时配对分选

现有的分选算法均或多或少地存在对复杂调制信号难以分选、分选正确率低、对低重频信号分选效果差以及实时性差等问题.本文针对以上问题,提出了一种基于多站时差和多参数信息联合的单脉冲信号实时分选方法.该方法首先引入时差窗,对多站接收到的脉冲信号进行粗配对,分别得到多个可能与主站单脉冲正确配对的"脉冲对"序列;然后,利用脉内多参数信息对"脉冲对"进行精确匹配,获得真实配对的"脉冲对",进而计算"脉冲对"对应的时差并得到"时差对"序列;最后,在误差容限内,依据时差的不变性,实现对单脉冲信号的实时分选.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法能够对复杂脉间和脉内调制信号、超低重频信号甚至单脉冲信号进行有效分选,具有较高的分选正确率和较好的分选实时性.     

分布式干扰机对组网雷达的无源定位

 利用测向——交叉定位法对组网雷达中的辐射源进行无源定位时,来自不同辐射源的信号交织在一起,形成两类虚假定位.为消除这些虚假定位,根据分布式干扰机的特点提出了一种新的定位算法:首先利用各干扰机中进行的初级信号分选和融合中心进行的融合分选识别去除第一类虚假定位;然后利用分选识别数据采用多点源定位方法对组网雷达进行定位.仿真试验结果证明,分布式干扰机对组网雷达的无源定位方法是一种有效的定位方法.     

三星时差定位系统的多时差联合定位方法

辐射源的定位精度是无源被动定位系统重要的性能指标,如何提高定位精度也是一直被关注的重点问题。在三星时差定位系统中,由于时差的测量精度有限,单脉冲时差定位的精度受到限制。为了提高辐射源定位精度,该文提出一种多时差联合定位方法,即综合利用多个脉冲的时差进行定位。该方法首先计算每个脉冲到达时刻的三星位置,然后联立所有脉冲的时差方程及地球方程,利用非线性最小二乘方法估计辐射源的位置。仿真结果表明该方法能够提高辐射源的定位精度,是一种定位精度比较高的、稳定而有效的定位方法。      

一种基于冗余基线的时差定位去模糊方法

多站时差定位系统对高重频脉冲模式辐射源会出现定位模糊甚至无法定位,严重影响了侦察定位系统的功能实现。论述了无源时差定位原理,指出脉冲重复间隔小于定位基线时间窗是造成时差定位模糊的主要原因,从而提出通过增加定位副站,基于冗余基线方法实现辐射源的定位,得出增加冗余基线方法能实现定位去模糊,有效改善时差定位系统的目标模式的适应性。     

基于虚拟参考站的同步三星时差定位系统广域差分校正算法

星历误差是导致同步三星时差定位系统定位误差的主要因素,该文针对传统差分校正算法在远离参考站区域对星历误差校正精度差的问题,提出一种基于虚拟参考站(VRS)的广域差分校正算法。首先证明两参考信号时差的差分残差近似为两参考站连线方向的线性函数;然后利用已有参考站的位置信息和参考信号的时差观测值,在目标辐射源位置处通过线性拟合构造一个VRS;最后将目标辐射源与VRS的时差观测值进行差分,从而实现对星历误差的高精度校正。仿真结果表明,相比传统差分校正算法,该方法可大范围消除星历误差对同步三星时差定位系统定位精度的影响,且定位精度可逼近CRLB。     

基于时差信息的超视距目标定位与跟踪

本文对超视距目标定位与跟踪问题进行了研究,并给出了一种把主动跟踪技术和无源时差定位技术结合起来对超视距目标进行侦测的新方法.该方法的定位系统由地面站和空中站组成,地面站上的无源侦收设备测得经空中站转发(或反射)的目标信号到达时间差,同时地面站上的主动雷达对空中站进行精密定位,计算出目标信号在这段距离上的传播时间,进而可获得目标信号到达空中站的时间差,此时就相当于在空中站的位置对目标进行超视距侦测,利用时差定位技术就可估计目标的位置信息.通过仿真分析可看出,利用本文的方法可对超视距目标进行良好的定位与跟踪.     

基于TDOA的网络化定位系统自适应站点优选算法

网络化无源多点时差定位系统具有部署灵活、易于扩展及无电磁辐射等特点,特别适合航天发射场等大规模场所的部署,实现对低空机动目标的定位。但当网络站点数量较多时,对所有站点进行信号采集传输将造成大量能量及网络资源的浪费。针对不同站点数量和站点位置对定位精度产生的影响,结合当前各站点无人机信号识别结果,提出了一种自适应站点优选算法,该算法基于Cramer-Rao界均值最小化原则,利用K均值聚类算法动态调整当前目标定位空间,可在密集部署的传感器站点中快速选择出符合定位要求的站点集。仿真结果表明,提出的自适应站点优选算法可有效提高网络定位精度。     

基于联合双机MUSIC的多目标无源定位算法

在无源定位中,基于角度信息的双机协同定位方法具有参数少、精度高和灵活性好等优点。但在辐射源日益密集的战场环境中,对多个目标实施定位时,通常将双机观测到的信息分别匹配并联合方程求解每个目标的位置,容易出现匹配错误、定位模糊问题。本文提出了一种双站联合MUSIC角度估计算法,通过降维投影的方法减少了谱函数和谱峰搜索的计算量,可以获得同一目标测向线匹配结果,并获得更高的测角精度。在定位解算中,利用经典的最小二乘法解算目标位置。仿真结果表明,对慢速多目标,相比匹配测向法,本文所提算法具有更高的定位精度。      

多基站无源定位技术在区域定位网络中的应用

多站时差定位是一种较精确的定位方法，它通过处理三个或三个以上测量站采集的信号到达时间来对辐射源定位。文中论述了多站时差无源定位的基本原理，提出了以TDOA多基站小区无源定位系统为基础构建区域定位网络的方案。论述了时差双基无源定位的基本原理，以及小区定位系统的几何布站，地面观测站对空中平台的实时精确定位算法，同步技术，区域组网与越区切换等主要问题的实现方案。     

同轨双站宽带信号源位置点成像定位算法

针对已知高度宽带信号源的无源定位问题,借鉴SAR成像原理和直接定位法思想,提出一种利用到达差时间(TDOA)和到达频率(FDOA)信息的位置点成像无源定位算法。采样时将观测时间划分为快时间和慢时间,在快时间域估计TDOA,慢时间域估计FDOA。首先分析了同轨双站构型下距离差走动,然后利用观测区域中心位置对观测时间内各脉冲TDOA进行校正,再通过二维傅里叶变换得到TDOA和FDOA,并将联合估计得到TDOA和FDOA通过几何关系映射得到目标位置。仿真实验表明了本文算法的有效性,且不需要进行信号分选和参数配对,适用于观测不可区分多目标辐射源定位问题,具有高精度和超分辨特性。     

四站无解及模糊问题的增站处理方法

针对无源时差定位系统中存在系统误差和偶然误差而产生的定位模糊和无解的问题,在研究以伪逆法作为求解方法的四站定位基础上,依据不同布站形式其定位结果不同的事实,采用增加一个测量站的方法进行求解定位。对5个接收站接收到的目标信息时间差,采用主站循环的方式分别进行解算,对解算结果进行相关性分析、模糊值剔除,并对小于5个的正确解算值进行融合处理,最终得到目标的位置信息。通过对真实数据加上随机误差进行仿真试验验证,结果表明,该方法能够解决四站无解及定位模糊问题,同时提高了对目标辐射源的定位精度,并十分适用于工程实现。     

一种基于压缩感知的同频多辐射源数量估计及定位方法

本文提出了一种基于压缩感知的多辐射源数量估计及定位方法,能够较为准确地对未知的多个无线电辐射源的数量估计并定位.方法通过移动监测,在区域内部分位置上获取场强值.在对场强值进行预处理后,利用目标源的空间稀疏性,结合传播模型及压缩感知方法进行粗定位,用较少场强值重构计算出区域内未知同频辐射源数量.在此基础上进行二次定位确定辐射源的位置,提高了定位的准确度.通过对算法进行仿真与实验验证,证明了本文方法的有效性.     

基于分布式无人机监测的干扰源直接定位

目前大部分直接定位方法主要针对窄带信号,为此提出了一种基于分布式无人机 (UAV)平台的宽\窄带信号直接定位(DPD)方法。首先在频域对多个无人机平台的接收数据进行合成,基于多个频点建立和信源位置直接相关的代价函数;然后,将监测区域进行网格化处理得到目标信源的位置;最后,多无人机移动监测,并不断缩小监测区域,对多次定位结果聚类分析,得到最终定位结果。通过仿真验证,本方法的定位性能明显优于传统的定位方法。同时实测数据的处理结果表明,本文所提方法定位性能优于改进的到达时间差(TDOA)定位方法。