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针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法。在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置。校验台测试信号验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值。 相似文献
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分析了低轨双星时/频差定位体制中的定位误差分布情况,研究了基于参考站的误差校正算法,最后分析了参考信号时/频差测量误差、参考站站址误差以及参考站位置等因素对定位误差的影响,并对不同条件下参考站对定位误差的校正作用开展了计算机仿真试验.该研究从数学上揭示了参考站对系统定位误差的校正原理,可为实际系统中参考站的建设提供理论... 相似文献
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针对低轨双星系统对窄带辐射源无源定位的应用场景,基于双星观测到的辐射源到达频率差,提出了一种多次频差测量联合估计辐射源位置的方法.详细描述了算法原理、算法处理步骤,并通过计算机仿真分析了信号频率、频差测量误差、观测时长等因素对定位精度的影响.仿真分析表明,在观测时间大于20 s、频差测量精度0.1 Hz时,该方法定位精... 相似文献
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双星无源定位系统对地海面雷达辐射进行定位时,存在脉冲信号频差参数提取的模糊问题。提出了一种基于虚拟双星的双时差粗定位方法,可有效解决频差测量的模糊,再结合时差/频差联合定位方法,分析了双星系统对雷达辐射源无源定位的可行性,给出了一些有用的结论。 相似文献
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高低轨卫星联合定位研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从卫星地面终端定位的发展来看,整合现有卫星资源,将低轨星和高轨星联合起来形成一种新型星座组合是将来的一种发展趋势。依据现有定位体制的原理和特征,提出了高低联合双星时差频差定位、高低联合三星时差定位两种新颖的高低轨联合定位方法,提供了详细的理论依据和仿真结果,说明了高低联合定位在定位误差、误差分布等方面的优势,分析了一高两低和两高一低组合的性能差异,为卫星地面终端定位技术的发展提供理论支撑。 相似文献
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在三星时差定位系统单颗卫星故障情况下,系统降级使用场景中面临双星定位需求。文中提出一种基于时间积累关联的双星定位解决方案,并针对复杂的空间双曲面与地球椭球模型的交会求解问题,给出基于牛顿迭代算法的求解过程。研究表明,该方法收敛速度快,精度可自定义,不仅适合故障模式下双星定位,也适合通用的星地单边时差定位。 相似文献
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介绍了一种新的基于频谱分析的脉冲重复频率估计方法,该算法先对雷达侦察信号TOA序列插值,然后采样进行FFT计算得到频谱,最后对其频谱进行加权等处理得到PRF估计值。并分析了该算法的采样点数和频率分辨率之间的关系。通过在各种信号环境下与直方图统计法及PRI变换法仿真结果比较,证明该算法原理简单、实用,能适用于各种复杂信号环境。 相似文献
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频率是雷达脉内信号的主要特征参数,也是影响雷达识别的关键参数之一。过零判别检测法是一种简单实用的脉内常规脉冲信号频率快速计算方法,但受噪声影响较大,限制了该方法在精确分析中的应用。针对现有技术在实际应用中过零点辨别困难的问题,提出了一种基于一元线性回归分析、对噪声及干扰抑制能力强并能有效提高脉内常规脉冲信号频率准确度的脉内常规脉冲信号频率计算方法。 相似文献
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跳频信号时频分析的一种新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用魏格纳-威尔变换等非线性时频分析方法,对跳频信号进行时频分析存在交叉项干扰的问题.为提高对跳频信号进行时频分析的准确度,提出一种新的时频分析方法.对跳频信号首先进行奇异点的检测,根据奇异点的位置将跳频信号划分为不同的单载频信号,然后利用非线性时频分析方法对单载频信号进行逐个处理,最后将得到的多个单载频信号的时频关系按跳频规律进行组合,进而得到完整的跳频信号时频关系.仿真验证了新方法可有效抑制交叉项,准确可行. 相似文献
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提出了一种基于频域的雷达脉冲信号分选方法,新方法打破了以往主分选算法CDIF、SDIF、变换等只考虑分选的局限性,考虑从RF角度进行分选,并综合AOA、PW、PRI等信息进行辅助分析。在仿真试验中,对于复杂雷达信号环境使用新方法进行逐层分选,并依照平面变换技术在RF-TOA平面上显示分选结果,可明显看到新方法能实现对多种PRI调制和RF调制相交叠的情况进行分选,并且算法简单易于实现。 相似文献
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针对低信噪比下雷达辐射源信号分类,首先提出了基于高阶累积量和小波包变换相结合的特征提取方法,然后设计支持向量机分类器,并运用粒子群优化算法对分类器的参数进行寻优,最终实现对雷达辐射源信号的自动分类。仿真实验结果表明,在信噪比为-4dB时,6种雷达辐射源信号的平均识别率仍能达到93.83%,在低信噪比环境下取得了较为理想的分类效果。 相似文献
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