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一种对三维固定辐射源的机载单站无源定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用了一种基于机载干涉仪坐标系的定位算法,可以利用干涉仪系统测量出的时差和相位差变化率对三维空间中的固定辐射源实现瞬时定位。针对测量误差较大的情况,指出应通过多次测量进行统计处理来提高定位精度,并引入了一种新的滤波估计算法UKF,最后给出了单次测量定位和多次测量滤波的仿真结果和结论。 相似文献
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针对多分量线性调频信号WVD(Wigner-Ville Distribution)检测中的交叉项问题,提出一种交叉项去除方法.利用自项和交叉项的频率特性,将WVD时频矩阵进行坐标旋转,在变换域上滤波去除交叉项.理论推导了矩阵旋转变换公式以及旋转后自项和交叉项的表达式,并且针对缓慢震荡的交叉项受滤波器性能限制不能完全去除的情况,提出能量加权的方法进行改进.仿真和实验结果验证,该方法不仅能够去除交叉项,且不会降低分辨率. 相似文献
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运动单站测角、角变化率无源定位中,观测方程和状态方程建立在不同坐标系中。本文引入一个坐标转换矩阵把状态向量在两个坐标系中的坐标联系起来,推导了坐标转换矩阵,计算出由平台姿态误差带来的坐标转换矩阵误差,并应用到跟踪滤波方程中,最后给出计算机仿真结果。 相似文献
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论文针对三站时差定位计算过程中,会出现多解及选解模糊的情况,对一种通过低空基准平台对海地面或近地目标进行探测定位的三站无源时差定位算法进行研究。基于高精度的WGS-84地球模型,提出建立一种基于空中基准站覆盖区域的局部参考坐标系。在该坐标系下,通过坐标变换和近似处理,降低了时差方程中目标点在三维直角坐标系下未知坐标的维数,从而可按照一般三个基准站计算二维坐标的定位算法完成对目标点的三维定位,求解与判断较为容易,保证了计算结果的稳定性。然后通过迭代运算,进一步提高计算结果的精度。通过坐标反变换(线性变换),可得到目标点在大地坐标系下的定位结果。仿真结果显示,对于我们所关心的目标区域,该算法因为避免了求解四次方程,并且运算过程中各坐标分量的几何意义明显,易于选解,从而解决了三站时差定位计算中常存在的定位模糊问题。该方法无需辅助其它测量信息(如测方位角等),仿真运算中不存在选解错误的情况,其定位精度满足应用需求。 相似文献
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一种工程中实用的WGS-84到BJ-54坐标系转换方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在规划设计等工程应用中经常使用GPS卫星定位系统来确定现状及规划线路,得到的是以大地坐标系为基础的WGS-84坐标系数据,而目前规划设计项目中普遍使用的又是以1954年北京坐标系为基础的坐标数据,因此必须给出WGS-84坐标转换到BJ-54坐标系的转换方法,本文对这两种坐标系转换模型进行了分析,并给出了在AutoCAD工程设计中的一个实用LSP描点程序,通过工程实践,得到了很好的工程效果. 相似文献
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传统的星载无源定位系统对空中辐射源定位求解通常采用假设高程的方法,高程假设误差将对定位跟踪精度造成较大影响。为实现未知高程运动辐射源的高精度定位跟踪,针对异轨三星构型的无源定位系统,提出了一种基于时差、频差和二维测向融合的迭代扩展卡尔曼滤波(Iterative Extended Kalman Filter, IEKF)跟踪方法。在WGS-84坐标系下建立了状态方程和观测方程,并采用IEKF方法对目标状态进行估计。仿真结果表明,该方法可对未知高程的运动目标进行高精度状态估计,典型仿真场景下的目标高程估计精度达到百米量级,相对于已有方法收敛时间更短,并且在卫星覆盖范围内具有更大的高精度定位跟踪区域。 相似文献
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GPS电子地图坐标转换算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
GPS车载导航系统现在已经运用得十分广泛,然而GPS采用的是WGS-84坐标系,目前我国的各类地图均采用54北京坐标或是80西安坐标,两者的差距可达0~120m.要使用各类电子导航装置就需要把WGS-84坐标转换到54北京坐标系下,并和电子地图中的像素点对应起来.本文主要介绍一种坐标转换算法,并且通过实测检验,证实算法效果良好. 相似文献
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研究了低轨道双星通过测量时差和频差对地面固定辐射源进行无源定位的问题。双星时差/频差定位算法是时差、频差单独定位公式和WGS-84地球椭球模型的结合,该算法通过迭代的方法提高了定位精度。文中结合定位误差算法和定位精度的GDOP算法,通过仿真、对比系统地分析了影响双星时差/频差定位系统定位精度的因素,分析结果对双星定位系统的应用具有借鉴意义。 相似文献
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在多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同定位地面固定辐射源的应用环境中,UAV编队中的各机利用携带的电子支援措施(Electronic Support Measurement, ESM)探测目标的方位角,并利用各观测机获取的辐射源入射角(arrival of angle,AOA)对目标实施协同定位。假设UAV所携带传感器设备测量精度相同,且测量误差服从正态分布,在此条件下,UAV编队的队形会对多机协同定位的精度产生影响。为了进一步研究编队队形与协同定位精度的关系,首先,利用两机的相对几何关系建立了基于AOA的双机定位模型,并在此基础上推导出基于测向交叉定位方法的多无人机协同定位误差模型;其次,基于该误差模型分别分析了观测机处于不同的观测点对定位误差模型的影响和不同的观测角组合对定位精度的影响,并给出UAV编队队形与定位误差关系的结论;最后,基于上述结论提出了基于测向交叉定位方法的多机数据融合优选定位数据对的优选函数,并利用该优选函数对多机协同定位方法进行了改进,仿真验证了改进算法的有效能。同时,本文得出的结论对于UAV机群的路径规划有一定的指导意义。 相似文献