基于约束总体最小二乘的单站DOA/TDOA联合误差校正与定位算法

多基外辐射源雷达定位系统受系统偏差影响较大。该文针对多基外辐射源雷达到达角度(DOA)和到达时差(TDOA)联合定位系统,提出一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位和误差校正算法。首先引入辅助变量,将DOA和TDOA非线性观测方程进行线性化处理。考虑伪线性化后定位方程中噪声矩阵各分量统计相关特性,将无源定位与误差校正联合优化问题建立为CTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解。在此基础上,考虑辅助变量与目标位置的关联性,设计关联最小二乘算法改进目标位置估计值,采用后验迭代方法进一步提高系统偏差估计精度。最后推导了算法的理论误差。仿真结果表明：该算法能够有效地估计目标位置和系统偏差。     

联合角度和时差的单站无源相干定位加权最小二乘算法

针对利用单个观测站接收多个外辐射源信号从而实现对目标定位的单站无源相干定位问题, 该文提出了一种联合角度和时差的加权最小二乘定位算法。首先, 将角度和时差的观测方程线性化处理, 考虑方程中的各项误差, 将定位问题建立为加权最小二乘模型。然后利用迭代方法对模型求解。最后, 对算法的定位性能进行了理论分析。仿真结果表明, 不同于仅时差定位方法至少需要3个外辐射源才能定位, 联合角度和时差定位方法仅需一个外辐射源即可定位, 且在同样数量外辐射源条件下估计精度高于仅时差定位;算法的均方误差低于最小二乘算法, 在时差测量噪声较大时定位精度仍然能逼近克拉美罗界。此外, 对系统几何精度因子图的分析表明, 目标及辐射源的位置对定位精度也有重要影响。      

基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法

针对利用单站外辐射源的目标无源定位问题,该文提出一种联合到达角度和时差信息的正则化约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法。首先,将非线性的到达角度和时差的观测方程进行线性化处理,分析了方程系数矩阵可能出现的病态问题,将定位问题建立为RCTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解,从而得到目标位置估计。最后,推导了算法的理论误差,并按照均方误差最小的原则推导了正则化参数的最优值。仿真结果表明,算法的定位精度和鲁棒性均优于约束总体最小二乘(CTLS)算法。此外,对系统几何精度因子图的分析表明,目标及外辐射源的位置对定位精度也有影响。     

基于DOA-TDOA-FDOA的单站无源相干定位代数解

针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题,该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法.首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过引入辅助参数,将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式,并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计;而后在第2步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程,并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计.推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界.理论分析和仿真结果表明,算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界.     

基于DOA-TDOA-FDOA的单站无源相干定位代数解

针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题,该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法.首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过引入辅助参数,将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式,并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计;而后在第2步加...     

基于双基地距离的多站多外辐射源无源定位算法

针对利用多个外辐射源和多个接收站的无源雷达目标定位场景,提出了一种利用三步加权最小二乘的双基地距离（Bistatic Range,BR）定位问题代数解.首先,在第一步加权最小二乘估计中,通过引入多个辅助参数,将BR观测方程线性化,并得到目标位置粗估计;在后两步加权最小二乘估计中利用辅助参数与目标位置参数的约束关系来提高目标位置的估计精度.对算法理论误差分析表明,其定位精度可以达到克拉美罗界.蒙特卡罗仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法.     

基于外辐射源雷达系统的目标定位算法

基于外辐射源的单站无源定位系统实际相当于收发分置的双基雷达,具有反侦察、抗干扰、反隐身和防反辐射导弹等潜在优势,因此利用外辐射源信号对目标进行无源定位和跟踪是目前国际上比较热门的一个研究课题。提出了一种基于外辐射源的单站无源定位系统的目标定位算法,借助信号到达的时间差和方位信息,对空中目标进行定位,并进行算法的推导、精度的分析,通过仿真验证了此定位算法的有效性。     

基于约束总体最小二乘方法的到达时差到达频差无源定位算法

两步加权最小二乘方法(two-stage WLS)是求解TDOA/FDOA无源定位问题的经典线性方法,但也存在着定位偏差和均方误差对测量噪声的适应能力较差的缺点。该文根据TDOA/FDOA的伪线性定位方程组特点,将其建立为一种带约束条件的约束总体最小二乘(CTLS)模型,并采用拉格朗日乘子法求解带约束条件的CTLS问题,建立了几种最小二乘类定位方法的统一解,从而将约束加权最小二乘(CWLS)定位解和约束最小二乘(CLS)定位解变为该文CTLS定位解的特例。仿真表明,该文方法比两步加权最小二乘方法具有更低的均方误差,并能够有效减小定位偏差,因而具有更好的测量噪声适应能力。     

基于线性校正的时差定位算法

在分析传统时差定位算法优缺点的基础上,提出了一种新的线性校正时差定位算法。该算法首先根据方程误差非零均值的特点,对原始线性方程进行了修正,并在无约束条件下得到用户位置和距离的初始估计值,然后在初始位置估计值处对估计量进行了线性近似,并对原始的方程误差代价函数进行了等价替换,最后利用加权最小二乘方法得到了校正后的目标位置估计。仿真实验证明了本算法的有效性。     

考虑载机位置误差的CLS多机无源定位算法

多机无源定位中存在载机位置误差却不予考虑时必然会降低目标的定位跟踪精度。为了解决存在载机位置误差情况下的定位问题,提出了一种考虑载机位置误差的约束最小二乘（CLS）多机无源定位算法。该算法对伪线性观测方程中由于测量误差和载机位置误差而导致的增广系数矩阵的误差协方差阵进行约束,并对伪线性观测方程的误差进行约束最小二乘处理,最终转化为对一组矩阵束的广义特征分解问题。仿真结果表明,相对于最小二乘（LS）算法和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法具有更快的收敛速度和较高的定位精度,并且受载机位置误差影响小,在观测噪声比较大时仍能保持良好的定位性能。      

基于合成孔径阵列的雷达辐射源被动定位技术研究

本文引入被动合成孔径天线阵列新概念,将不同时间位于不同飞行位置的同一接收机视为合成孔径天线阵元,充分利用小型飞行器的空间运动特性及雷达脉冲信号的周期旋转特性,给出雷达辐射源信号虚拟到达时间差精确估计方法,并给出基于虚拟到达时间差的雷达辐射源被动定位方程构建方法及闭式求解算法,以实现雷达辐射源的快速可靠定位.计算机仿真验证了所提算法性能,并证明本文算法针对搜索警戒雷达等脉冲规律稳定的雷达辐射源具有较高的定位实用价值.     

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。     

基于TDOA与GROA的信号源被动定位偏差消除技术

本文针对Ho提出的基于TDOA（Time Difference of Arrival）与GROA（Gain Ratio of Arrival）信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.     

基于特征矢量的NLOS误差检测的定位算法

最小二乘估计算法常用于基于测距的源定位,然而,当移动基站与基站间呈非视距(Non Line of Sight, NLOS)路径时,最小二乘估计算法无法提供理想的定位精度。为了克服此问题,研究人员提出多类算法识别并消除NLOS误差。然而,现存的算法存在高运行时间的开销问题。为此,提出基于特征矢量的NLOS误差检测的定位 (Eigenvector-Based NLOS Error Identification Localization, E-NIL) 算法。E-NIL算法先利用基于测距数据的统计特性识别NLOS误差,然后,将NLOS误差看成确定加性噪声项,再利用误差函数与它的特征矢量间的互相关,寻找NLOS误差值。最后,再删除这些NLOS项,并依据这些无NLOS误差的数据估计移动基站的位置。实验数据表明,提出的E-NIL算法在定位精度和复杂度方面优于同类算法。     

基于TDOAs与GROAs的多信号源被动定位

为提高感知节点位置模糊条件下多目标被动定位结果精度,提出基于TDOAs与GROAs的混合定位代数闭式解算法,该算法联合估计未知信号源位置与带误差感知节点位置,利用TDOAs与GROAs所包含的相同感知节点位置误差信息提升定位精度,并推导得到基于TDOAs与GROAs多目标混合定位的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果表明,所提算法能较好的达到CRLB,并且GROAs信息的引入给多目标定位精度带来明显性能提升.     

分时多频外辐射源雷达发射站定位方法

分时多频(Time-Division-Multifrequency)数字电视外辐射源雷达以分时切换方式轮流接收来自多个发射站的目标反射信号从而提高探测性能。但在实际应用中发射站位置往往不能预先获得而需要现场实时测量,为了解决这个问题,本文建立多发单收外辐射源雷达目标定位模型并结合时间对齐后多个收发对的目标量测,得到发射站位置存在偏差情况下的目标状态,从而构造出以发射站坐标偏差为参数的伪量测方程;通过扩展卡尔曼滤波处理求解所求参数,并通过牛顿迭代法以补偿线性化所带来的误差,从而得到发射站精确位置。仿真结果与分析表明,此方法可以有效地对发射站进行定位,且收敛速度较快。     

传感器位置误差情况下基于多维标度分析的时差定位算法

传统时差定位方法一般是在假设传感器位置信息准确已知的前提下进行的.然而在实际情形中,传感器位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响对目标的定位精度.针对这一问题,提出了一种传感器位置误差情况下的多维标度时差定位算法.首先利用传感器位置和时差构造对称标量积矩阵,然后利用子空间理论建立关于目标位置的伪线性方程,最后通过设计加权矩阵来减少传感器位置误差对目标定位精度的影响.采用一阶小噪声扰动理论求出了目标位置估计的偏差及协方差矩阵,并通过仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于概率的无源定位技术研究

无源定位技术具有良好的“四抗”能力,成为了电子对抗最重要的技术之一。介绍了基于概率无源定位的基本原理和算法,并和基于几何的定位方法作了比较,说明了其优点。同时引进了利用kalman滤波对目标轨迹平滑的方法,讨论了基于概率定位的误差描述方式和特点。     

三站时差频差定位精度分析

利用辐射源信号到达多个平台的到达时差信号和到达频差信号对辐射源进行定位,建立定位模型并计算几何精度因子(GDOP)。基于三站定位的平均处理方法,计算出GDOP 的合理区间。仿真结果表明:在GDOP 的合理区间,三站定位精度明显优于双站定位精度。     

基于小生境遗传算法的雷达组网误差配准

多传感器信息融合须进行误差配准。传统的误差配准技术采用RTQC、最小二乘法或极大似然估计法,将非线性方程进行线性化,而线性化过程会引入误差。给出了一种基于小生境遗传算法的误差配准算法,该方法在采用基于ECEF坐标系的误差配准技术的基础上,克服了将非线性方程线性化带来的误差,并在传统遗传算法的基础上引入小生境技术,提高了遗传算法全局寻优能力、收敛速度以及系统误差估计结果的精度。最后,将该方法与基于ECEF坐标系的最小二乘法及传统遗传算法进行了比较,仿真实验结果验证了算法的有效性。