基于多信息融合的无源定位算法

为了综合利用各种观测信息,提高目标定位精度,提出了根据测量目标方位角,来波相位差变化率和多普勒频率变化率等多种信息,进行融合卡尔曼滤波(EKF)的无源定位算法。此算法显著提高了目标跟踪定位的收敛速度和精度。在对其定位原理和算法进行分析讨论后,进一步通过计算机仿真结果验证了这种算法的有效性。     

基于多普勒频率与距离和的目标定位

针对无源探测系统,提出一种基于多普勒频率与距离和测量的目标定位算法。建立无源探测系统中探测定位的数学模型与基于多普勒频率测量的计算关系,给出目标位置的求解过程和模糊解的处理方法。仿真实验中利用STK建模工具构建了典型的场景,并分析了算法的定位精确度。实验证明,利用对目标多普勒频率与距离和的测量对目标进行定位的算法是有效的。     

欺骗干扰信号中多普勒频率变化率测量技术研究

对欺骗干扰源进行单站无源定位与跟踪的一个关键技术就是能否实现多普勒频率变化率的高精度测量.受限于干扰源的运动速度,多普勒频率变化率信息一般都非常微弱.本文提出了一种基于Morlet小波变换的高精度多普勒频率变化率估计方法,通过对欺骗干扰信号的小波变换系数自相关,增强了多普勒频率变化率信息,消除了相位模糊.计算机仿真研究表明在一般无源观测条件下多普勒频率变化率的估计均方误差能逼近CRLB.     

对频率跳变辐射源的单站无源定位算法

放宽约束条件后的单站无源定位是一个值得研究的问题。本文利用方位角和频率观测信息,提出了一种对存在频率跳变和频率漂移固定辐射源的单站无源定位方法,给出了定位原理、定位误差的CRLB界以及基于最大似然估计的定位算法,并进行了计算机仿真,仿真结果证明了该定位方法的有效性。     

利用多普勒信息的无源相干定位技术

利用多普勒频率信息的第三方辐射源对动目标的无源相干定位技术，可获得高精度无模糊等优越的系统性能。在噪声环境中对动目标定位技术通常要求从系统的可观测性，估计性能，定位算法等方面时系统进行描述。文章基于两发一收的T^2／R无源相干定位系统。只利用多普勒频率信息时动目标进行状态估计，分析了系统的Cramer-Rao Bound（CRB）性能，并采用最大似然的估计算法对动目标进行定位。通过在数值单次与统计意义（Monte Carlo）上的仿真实验表明，利用多普勒频率信息的无源相干定位技术是可靠有效的。     

固定单站对三维运动辐射源无源定位算法及可观测性分析

实现固定单站对运动辐射源无源定位,传统的方法是测量TOA和DOA。本文将方位角变化率测量信息也引入该定位问题,提出了基于MGEKF(修正增益扩展卡尔曼滤波),对三维运动辐射源的无源定位跟踪算法。通过推导伪线性测量方程,本文进行了测量TOA和DOA对三维运动目标无源定位的可观测性分析。最后给出了计算机仿真结果。     

对运动目标的单站无源定位技术研究

实现对运动目标辐射源的单站无源定位是对新体制雷达对抗侦察系统的基本要求.固定单站通过测量角度、角速度和多普勒频率变化率可实现对运动目标的无源定位,该方法对角速度特别敏感,测量精度要求很高.为此,提出了一种利用波达方向、相位差变化率、载波频率及多普勒频率变化率的单站无源定位方法,结合某地面雷达对抗侦察系统,分析了其定位原理、测距误差和可观测性,给出了单次测距的计算机仿真结果和结论.仿真研究表明,通过增加相位差变化率信息降低了对角速度的高精度测量要求.     

单站无源定位技术研究

介绍了单站无源定位的原理以及基于频率信息的多普勒频率变化率测量,针对单站无源定位中对目标跟踪这样一个典型的非线性滤波问题,阐述了利用修正协方差的扩展卡尔曼滤波算法。     

脉冲噪声环境下基于矩阵差分的远近场混合源定位

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分（COV-MD）的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分（FLOC-MD）和基于压缩变换协方差矩阵差分（CTC-MD）的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MUSIC谱峰搜索获得远场源信号的方位角估计,然后利用矩阵差分法实现远近场信号源的分离得到扩展的近场源分数低阶协方差矩阵（或压缩变换协方差矩阵）,最后在利用类旋转不变方法（ESPRIT-Like）估计得到的近场源方位角的基础上,再次利用一维MUSIC谱峰搜索获得近场源距离的估计。计算机仿真结果表明:CTC-MD算法和FLOC-MD算法在强脉冲和低信噪比情况下的估计性能都要明显优于COV-MD算法和其他基于二阶统计量的远近场混合源定位算法,同时CTC-MD算法的性能要好于FLOC-MD算法并且不依赖于脉冲噪声的先验信息。      

扩展卡尔曼滤波在无源定位中的应用研究

阐述了卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的原理和方法,建立了无源定位系统的状态模型和观测模型,推导了将非线性观测模型线性化,并利用EKF进行递推滤波估计的步骤和公式。通过计算机仿真,验证了运用EKF算法解决基于方位角及其变化率测量信息的无源定位方法,结果表明,运用EKF滤波算法,可以实现单观测站对运动目标的无源定位,初始状态估计误差对定位收敛的性能有较大影响。     

基于平方根UKF的新型单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱,收敛速度慢,定位精度差等问题,在此采用综合利用相位差变化率、多普勒变化率对目标进行定位的方法。在此基础上,将一种新的非线性算法即平方根UKF算法应用单站无源定位中,计算机仿真表明在不同的参数测量精度条件下,新算法稳定性更高,收敛速度更快,定位精度更高。     

基于外辐射源的单站无源定位改进算法

针对外辐射源无源定位系统实现快速和高精度定位的要求,提出了一种在测量到达角及时差信息的基础上,增加方位角变化率信息的单站无源定位算法。同时引入一种对非线性系统较好的滤波算法——修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,MGEKF能更好地解决量测模型非线性问题,滤波性能更好。计算机仿真结果也表明了此定位方法具有较好的定位跟踪精度和速度。     

快速扫描机载气象雷达多普勒解模糊算法

本文针对机载气象雷达前视快速扫描下的多普勒模糊问题,提出了两种多普勒解模糊算法：基于改进方位向波束形成算法和基于阻塞矩阵算法。基于改进方位向波束形成算法在传统的Capon波束形成的基础上,利用空间谱积分的方法对非期望信号协方差矩阵进行重构和对导向矢量进行估计,进一步提高了算法的鲁棒性,降低方位角估计误差;基于阻塞矩阵算法需要估计导向矢量,并利用导向矢量计算阻塞矩阵,将接收信号进行多普勒模糊相消预处理,阻塞每个多普勒频点的模糊多普勒分量,以达到解模糊的目的。通过仿真实验证明,两种方法均可以有效地恢复信号的多普勒信息,其中基于阻塞矩阵算法与基于改进方位向波束形成算法相比,有更优良的性能,并有更小的运算量。     

一种利用相位差变化率的机载单站无源定位方法

利用空频域信息的无源定位对角速度测量要求较高,分析相位差变化率模型可知相 位差变化率对角速度具有明显的放大作用,将其应用于机载单站无源定位,建立新的无源测 距模型并进行误差分析。仿真实验表明：该方法减小了参数测量难度,定位误差主要受相位 差变化率和频率变化率影响,并随载机和目标相对速度的增大而减小,与原方法相比具有更 好的定位精度。     

基于方位的无源相干定位中加权矩阵求解方法

针对多基地无源雷达中对单目标的定位问题,提出一种利用角度信息的加权最小二乘定位算法。设计了基于角度的目标定位模型,并根据不同的角度测量噪声设计了加权矩阵,进行了误差分析并推导了算法的Cramer-Rao界。仿真分析表明,本文算法优于同类算法,并且以3个接收站与一个外辐射源为例,给出了最佳位置配置建议。