TDOA和FDOA联合定位技术研究

本文研究在双星定位系统中，采用基于二阶统计量的CAF-SOS算法，同时快速估计TDDA(到达时间差)和FDOA(到达频率差)；为减少噪声相关对估计的影响，进一步研究了高阶统计量的CAF-FOS算法。通过仿真分析，表明CAF-SOS和CAF-FOS算法可实时的、并能够同时估计TDOA／FDOA。     

基于正则化约束总体最小二乘的TDOA/FDOA无源定位方法

目前在基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的多站无源定位模型中,噪声的干扰、接收站和目标位置的不合理分布以及接收站的个数均会对定位模型中的系数矩阵造成影响,因此在实际的求解过程中系数矩阵可能会出现病态的问题,这在很大程度上会对定位结果产生影响.为了进一步在系数矩阵出现病态的情况下确保定位精度,提出了一种基...     

双机TDOA/DD无源定位方法

利用辐射源信号到达两架飞机的时差(TDOA)与微分多普勒(DD)的组合TDOA/DD对该辐射源进行无源定位,给出了定位算法,推导了定位误差解析表达式。按等时差与等微分多普勒曲线表达式绘制了双机TDOA/DD定位的双曲线与微分多普勒曲线。用定位误差解析表达式,对TDOA/DD定位与测向定位的误差进行了分析和对比,显示了TDOA/DD定位方法的优良性能。     

一种LOS环境下的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/电波到达角(TDOA/AOA)数据融合定位算法。利用TDOA定位算法和AOA定位算法分别估算移动台(MS)位置,然后利用数据融合方法确定MS位置。仿真结果表明,本文算法在视距(LOS)环境下有较高的定位精度,性能优于TDOA定位算法和AOA定位算法。     

天基无源定位与现代小卫星技术

介绍了基于现代小卫星技术的天基无源定位系统几个主要技术层次——单星定位、双星定位、编队飞行、卫星星座；论述了各个技术层次的基本概念、特点和关键技术。详细分析了适合我国国情的双星无源定位方案，该方案依靠2颗同轨小卫星，采用到达时间延迟／到达频率延迟(TDOA／FDOA)定位方式，实现对辐射源的实时、精确定位，数值计算结果进一步揭示了定位精度与TDOA／FDOA测量精度的关系；具体研究了卫星编队飞行的天基干涉仪应用方式的可实现性，认为应当通过对TDOA或FDOA的测量实现基于卫星编队飞行的无源定位。     

基于角度和时差的单站多外辐射源融合定位方法

针对利用单个观测站接收多个外辐射源信号对静态目标的定位问题,提出了一种基于融合的定位方法。首先依据单个外辐射源,建立时差和到达角的观测方程;然后构建测量误差的概率密度函数,利用最大似然估计得到目标位置的解析解;最后利用最大似然方法将依据单个外辐射源得到的目标位置进行融合,得到目标位置的融合解。仿真结果表明,文章多外辐射源融合定位的克拉美罗界(Cramer Rao lower bound,CRLB)低于单外辐射源定位,联合角度(direction of arrival,DOA)和时差(time difference of arrival,TDOA)定位的CRLB低于仅利用时差定位,且文章算法的定位误差逼近CRLB。系统几何精度因子(geometric dilution of precision,GDOP)图表明,影响定位精度的主要因素是测量误差、目标的位置和辐射源个数及位置。     

无线网络中基于到达时间和的球面相交定位算法

低复杂度的可靠无线定位算法是未来物联网的重要应用技术,获得了持续的关注.其中基于到达时间差(TDOA)的两次最大似然算法性能可靠但复杂度较高,因此这里研究了一种新的无线定位算法以解决这一矛盾.该算法采用球面相交(SX)原理,基于到达时间和(TSOA)展开推导,所获得的定位方法具有较低复杂度并可提供可靠的位置估计.算法验证采用门特卡罗仿真,结果表明:笔者所提出算法在不同移动台位置处均具有较高估计精度,且性能逼近甚至超越复杂度较高的TDOA最大似然算法.     

一种多参考接收站下的时差定位算法

提出了一种基于多参考接收站的到达时间差无源定位新算法．首先将复杂的非线性时差定位方程组转化为一组关于辐射源位置的伪线性方程,运用加权最小二乘估计对伪线性方程组进行初始求解;然后利用初始解中各分量之间的相关性,通过加权最小二乘估计进一步求解得到一组改进的辐射源位置估计; 最后取这组估计值的平均值得到辐射源位置的最终估计．仿真结果表明,该算法对近场和远场辐射源均具有较高的定位精度．     

基于到达时间差的无线传感器网络质心定位算法

通过将到达时间差(TDOA)方法与质心定位算法相结合,提出一种基于加权处理的质心混合定位算法。该算法利用TDOA和几种经典的求解双曲线方程组解的定位算法,得到了网络中待求节点的位置,作为质心算法的坐标,并用锚节点与未知节点间的距离作为约束来调整节点的位置,从而减小定位结果与真实值之间的误差。最后通过数值仿真证明了本文算法的有效性。     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

一种简单有效的TDOA-FDOA-AOA目标定位闭式解

针对TDOA-FDOA-AOA联合定位中目标状态求解这一难题,提出了一种简单有效的闭式求解算法．首先根据几何关系,通过测量值变换,将与目标位置、速度高度非线性的时差、频差、角度测量方程转换为关于目标状态的线性函数,再利用加权最小二乘估计求得目标状态估计．性能分析及仿真结果证明了所提算法具有较好的定位性能．     

Iteration algorithm for joint TDOA＆FDOA location and its performance analysis

Based on the FDOA and TDOA united location of the radiative source using moving observations, an iterative algorithm which solves the location of the target is proposed, which overcomes the difficulty in solving FDOA and TDOA united location. The proposed algorithm sets the carrier frequency as the unknown parameter, and under the condition of omitting the higher order items, the measured time difference and frequency equations are used to figure out both of the target position and carrier frequency from the emitter in the iterative way. The location accuracy of the TDOA and FDOA united location algorithm is analyzed in detail; furthermore, elaborative simulation is given, which proves the accuracy and effectiveness of the theoretical analysis and provides TDOA and FDOA united location algorithm with theoretical foundation.     

到达时差和频差搜索算法的非线性约束最优化研究

基于复模糊函数的到达时差和到达频差无源定位方法研究较多,但实际工程应用往往受到估计精度和计算量的矛盾制约。通过研究复模糊函数的特性,并结合硬件代价受限的实际应用需求,对抽取因子、搜索步长等相关参数进行非线性最优化,提出了到达时差和到达频差的搜索优化算法。经过仿真验证,所提出的算法在不降低精度的条件下大大降低了运算量,缩短了运算时间。     

估计偏差修正扩展卡尔曼滤波新算法

针对扩展卡尔曼滤波跟踪器在非线性系统目标跟踪过程中容易发散这一难题,在时差频差测量体制下,提出了一种基于估计偏差修正的扩展卡尔曼滤波算法．首先利用加权最小二乘算法求解标准扩展卡尔曼滤波状态估计偏差并进行线性修正;然后重新计算观测矩阵并且再次进行滤波估计,以减小局部线性化截断误差对于观测矩阵的影响,提升目标状态跟踪精度．仿真结果证明了所提算法具有较好的目标跟踪性能．     

Iteration FDOA location algorithm and its performance analysis

For the FDOA location scene of locating the fixed radiation source with a moving observation station, an algorithm based on the iterative method is proposed, which can be used to solve the problem of calculating the target position in the FDOA location. The proposed algorithm includes two situations, one with the carrier frequency known, and the other with the carrier frequency unknown. In the condition of the known carrier frequency, the measured frequency difference equation is used to figure out the target position in an iterative way; in the case of the unknown frequency, the measured frequency difference equation is used to figure out both the target position and carrier frequency from the emitter in an iterative way. The location accuracy of the FDOA location algorithm is analyzed in detail, and furthermore, an elaborative simulation is given, which proves the accuracy and effectiveness of the theoretical analysis, and provides the FDOA location algorithm with a theoretical foundation.     

TDOA localization with linear-correction in the presence of sensor position errors

This paper considers the problem of locating a source using time difference of arrival(TDOA) measurements obtained at spatially distributed sensors in the presence of sensor position errors. A linear-correction TDOA localization algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed. The proposed method first converts nonlinear TDOA equations into pseudo-linear ones by introducing an intermediate variable and obtains the initial source position estimate using the WLS technique. Then a linear-correction method is applied to improve the initial localization result by estimating and subtracting its positioning error. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.     

利用TDOA和FDOA的单站多外辐射源目标定位算法

针对利用单个观测站接收多个外辐射源信号从而实现对运动目标定位的问题,以直达信号和目标回波信号之间的到达时差和频差为观测量,采用Taylor迭代方法,得到了目标位置和速度估计。迭代的初值由最小二乘方法得到。最后,推导了算法的克拉美罗界和理论误差。仿真结果表明,算法仅需1次迭代即可收敛至全局最优解;在一般测量误差条件下,算法的实际定位误差逼近克拉美罗界;对系统几何精度因子图的分析表明,目标及外辐射源位置也是影响定位精度的重要因素。     

基于多次观测的运动双站对运动目标时差/频差定位算法

提出了一种在观测站位置和运动速度带有误差的条件下,运动双站对匀速直线运动目标的时差/频差定位算法.该算法在不同时刻观测得到一组时差和频差测量方程,并将目标运动状态对其位置和速度的约束关系应用到方程中,通过联立求解方程组实现定位.推导了CRLB,并证明该算法收敛时性能可以达到CRLB,蒙特卡罗仿真验证了本文的理论分析结果.     

一种减小NLOS影响的TDOA/AOA数据融合定位算法

提出了到达时间差/到达角数据融合定位算法.利用RBF神经网络对到达时间差的测量值进行修正以减小非视距传播影响,然后利用到达时间差定位算法和到达角定位算法分别估算移动台位置,最后对到达时间差和到达角定位结果进行加权平均得到移动台位置.仿真结果表明该算法在郊区、一般市区和闹市区环境下均能够有效地提高定位精度和可靠性.