改进的单站无源定位方法

单站无源定位与跟踪(SOPLAT)技术逐渐成为定位跟踪领域的研究重点.在分析了各个观测量所包含的目标的运动信息的基础上,给出了一种结合角度变化率、相位差变化率、多普勒频率和多普勒频率变化率的单站无源定位方法.计算机仿真表明,该方法比目前已存在的定位算法具有更高的定位精度.     

基于多普勒频率变化率的单站无源测距方法

实现单站无源测距是新型单站无源定位系统的关键,由于定位要求距离远,隐蔽性强,并保证生存能力,通常采用质点运动学原理的测距方法。针对脉冲多普勒雷达的回波特性,为提高目标定位跟踪的精度,提出一种多普勒频率变化率的改进测距方法,用多脉冲相干积累算法提取多普勒频率变化率,辅以角度进行测距定位,并引入修正的协方差扩展卡尔曼滤波进行定位跟踪,从而减小多普勒频率变化率的估计误差。在Monte-Carlo上仿真结果表明,方法是有效和可行的,不仅能提高信噪比和跟踪收敛速度,而且在多普勒频率变化率的估计和定位跟踪上都能达到较高的精度,优于原有单站无源测距方法,有一定的工程应用前景。     

对机动目标分布式多站无源定位与跟踪

无源探测定位技术是电子对抗中的一个重要的研究领域.提出一种基于信息融合的分布式多站无源定位跟踪算法.由相位差变化率实现定位,引入序贯反馈式UKF滤波算法,以提高单站的定位精度,用多站无源侦测设备对空中单个机动目标进行分布式跟踪融合.计算机仿真表明:进行跟踪融合后的定位精度比单个观测站的定位精度有了较大的提高.完全满足导弹攻击要求.     

单站无源定位修正协方差卡尔曼滤波算法

研究飞行目标定位问题,为有效躲避敌方攻击,利用辐射源目标的DOA和TOA测量信息,在现有的单站无源定位技术的基础上,提出了新的针对有机动加速度目标的单站无源定位修正协方差自适应卡尔曼滤波算法(MVAKF).通过与伪线性自适应卡尔曼滤波算法(PLAKF)和克拉美-劳下限(CRLB)进行的计算机仿真分析比较,表明算法更接近...     

基于改进扩展卡尔曼滤波的单站无源定位算法

为了提高单站无源定位精度,降低定位误差,针对扩展卡尔曼滤波算法存在的不足,提出一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的单站无源定位方法。首先通过采集目标的相关信息,构建单站无源定位数学模型,然后利用改进扩展卡尔曼滤波算法目标位置进行估计,最后采用数据进行仿真对比实验。结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波算法,改进扩展卡尔曼滤波提高了目标定位的精度,削弱异常误差对位置估值的影响。     

基于外辐射源的单站无源定位跟踪算法

基于外辐射源的无源定位系统是以电视或调频广播的发射机等作为其辐射源的,具有反侦察、抗干扰,反隐身、抗反辐射导弹等优势.根据基于外辐射源进行定位的特点,提出了一种在利用常用观测量方位角、俯仰角及时差信息的基础上,增加角度变化率信息的单站无源定位与跟踪方法.计算机仿真结果表明,该定位方法具有较好的定位精度和定位速度,具有很大的实用价值.     

基于RFID技术的无源定位算法

当前射频识别(radio frequency identification,RFID)跟踪定位算法主要在有源条件下,使用有源标签进行实验,并且针对室内静态物体.不仅成本开销较大,而且算法复杂度较高,计算时间较长,不适合在移动条件下的应用.针对这一问题,在到达时间(time of arrival,TOA)算法基础上,引入无源标签参考系,提出一种无源定位算法,适用于对移动目标跟踪经.仿真实验比较表明,该算法在运算时间、精确度上都有所提高,具有很好的实用性.     

基于空频域信息的固定单站无源定位技术研究

针对固定单站无源定位必须实现快速定位跟踪的要求,提出一种基于空频域信息的定位方法。对该方法的定位误差进行分析,得到影响该方法定位误差的各因素,以及这些因素对定位误差的影响程度。仿真实验结果表明,该方法受角速度测量误差影响最大,受多普勒频率测量误差和运动辐射源的速度影响较大,受频率测量误差影响较小。     

室内WiFi定位技术的多参数优化研究

基于WiFi的室内定位技术受天线数量和频道带宽影响,存在定位精度低和跟踪易失败的问题。为此,提出一种多参数室内无源定位技术。通过几何关系解释包括到达角、飞行时间和多普勒频移在内的参数,利用参数模型量化用户运动和信道状态信息间的关系,将多参数估计问题表示为最大似然估计问题,使用广义期望最大化算法将错误的原始参数细化到一定范围内,最终输出目标位置。实验结果表明,该技术平均定位误差为0.7 m,相较于时间与空间信号模型、指纹定位、空间域建模等现有的无源定位技术具有更好的定位精度和稳定性。     

基于UKF滤波的测向定位算法及性能分析

基于传统的The Unscented Kalman Filter(UKF)滤波算法,提出了一种新的改良后的UKF滤波算法.该算法直接选用动态模型中的状态变量,并增加一个再抽样过程,使得计算量更小,实现更简单.将改良后的UKF滤波算法应用到单站无源定位的测向法中,得到优于The extended Kalman Filter(EKF)滤波的定位效果,大大提高了定位精度.计算机仿真实验表明,应用该改进后的UKF算法比以往EKF类算法在滤波性能上有明显的提高.但是由于测向法自身的局限性,即使应用改良后的UKF滤波,当方位角逐渐增大时,测向法的定位效果仍然会严重恶化.因此,所提出的新UKF算法适合在非线性估计等问题中广泛应用,但对于单站无源定位,则应探究更优越的定位算法来代替测向法.     

Structural total least squares algorithm for locating multiple disjoint sources based on AOA/TOA/FOA in the presence of system error

Single-station passive localization technology avoids the complex time synchronization and information exchange between multiple observatories, and is increasingly important in electronic warfare. Based on a single moving station localization system, a new method with high localization precision and numerical stability is proposed when the measurements from multiple disjoint sources are subject to the same station position and velocity displacement. According to the available measurements including the angle-of-arrival (AOA), time-of-arrival (TOA), and frequency-of-arrival (FOA), the corresponding pseudo linear equations are deduced. Based on this, a structural total least squares (STLS) optimization model is developed and the inverse iteration algorithm is used to obtain the stationary target location. The localization performance of the STLS localization algorithm is derived, and it is strictly proved that the theoretical performance of the STLS method is consistent with that of the constrained total least squares method under first-order error analysis, both of which can achieve the Cramér-Rao lower bound accuracy. Simulation results show the validity of the theoretical derivation and superiority of the new algorithm.     

利用TDOA方法实现单站机动无源定位

传统的到达时间差定位法（TDOA）一般需要至少一个探测站点和两个辅助站才能达到定位目的,而只用单站就能实现TDOA无源定位的理论尚未有人探讨.该文就本着这一思路探讨了在机动单站的情况下,如何利用TDOA方法实现精确的无源定位,并推导了已知定位舰具体信息情况下获取几何精度衰减因子（GDOP）的计算公式,根据推出的公式写出了获取GDOP的等高线图的计算机实现软件流程,并在计算机上根据相应数据进行了仿真.通过对获得的GDOP的等高线仿真图和数据的观察分析,得出了相应的结论,同时也提出了改善定位精度的建议.     

基于对数似然估计的目标定位跟踪新方法

为避免无源定位中的迭代运算,本文针对多站测角无源定位非线性观测方程,提出利用对数似然估计将其进行伪线性化处理,从而实现目标位置的闭式解算. 首先,在基于二维测角观测量的前提下,提出利用对数似然估计法将非线性观测方程转化为伪线性观测方程的数学模型,并推导出用于目标定位算法的闭式解. 接着,利用“当前”统计机动模型和卡尔曼滤波,实现对目标的精确跟踪定位. 并通过仿真实验验证该闭式解的渐近最优性,从而验证文中理论的有效性.     

多基准站GPS定位靶场测试方法研究

在靶场试验过程中,传统的单基准站由于基线长度的限制使其作用范围有限,从而超出一定距离后,差分精度随着大气误差相关性的减弱而明显受到影响;为了解决靶场GPS单频伪距差分定位距离远时精度下降问题,提出了多基准站GPS定位伪距差分定位方法;该方法深入分析伪距方程和伪距差分定位之间的关系;建立靶场基准站网络实时接收目标定位数据和基准站定位数据并实时传送到控制中心;利用基于距离的线性内差模型,设计多基准站数据处理算法和多基线测量数据加权处理方法,实时解算目标定位信息;测试结果表明,多基准站GPS定位伪距差分定位方法,能够有效地解决常规单基准站伪距差分定位精度随用户站与基准站距离增加而降低的问题,同时提高了测试精度。     

The structured total least squares algorithm research for passive location based on angle information

Based on the constrained total least squares (CTLS) passive location algorithm with bearing-only measurements, in this paper, the same passive location problem is transformed into the structured total least squares (STLS) problem. The solution of the STLS problem for passive location can be obtained using the inverse iteration method. It also expatiates that both the STLS algorithm and the CTLS algorithm have the same location mean squares error under certain condition. Finally, the article presents a kind of location and tracking algorithm for moving target by combining STLS location algorithm with Kalman filter (KF). The efficiency and superiority of the proposed algorithms can be confirmed by computer simulation results.     

遥测GPS/BD定位数据实时引导雷达局部组网技术

为满足靶场航落区外弹道测试以及关键段测试需求,利用弹载GPS/BD导航信息误差固定、不会随时间累加的特点,结合遥测地面站波速角宽的测试优势,提出一种利用遥测GPS/BD定位数据实时引导雷达局部组网技术。该方法首先对遥测地面站接收到的GPS/BD数据进行实时解算、坐标转换;然后通过指控网络将引导数据实时发送至雷达,实现遥测引导雷达。为保证整个传输过程数据可靠稳定,通过添加校验后再传输的方法,提高传输数据质量。通过实际应用,该方法可以稳定可靠的引导雷达完成测试任务。     

基于单次反射的井下单基站DOA和TOA定位方法

针对井下巷道单基站定位系统中无线信号受多径效应、非视距传播影响导致定位误差较大的问题,提出了一种基于单次反射的到达方向(DOA)和到达时间(TOA)的联合估计定位方法。该方法利用视距路径和多条单次反射路径的TOA估计值构建以基站原点和单次反射点为焦点的双曲线,利用DOA估计值构建直线,从而建立含有连续位置信息的二元多次估计方程组,通过计算直线与双曲线的交点得到移动目标的精确位置。仿真结果表明,该方法较视距直接定位方法的定位精度有较大提高,且当单次反射路径为3条时即可达到较高的定位精度。     

城市中运动目标无源定位多媒体仿真

研究了无源定位方法,以及单目标无源定位技术。设计了城市中运动日标无源定位仿真系统,绘制了城市中无源定位仿真系统流程图,并编制了有关程序。该无源定位仿真系统的特点是硬件设备少,造价低;信号传送点到点收发,受电磁波泄漏干扰的影响大为减少,不易造成误码,提高了工作的可靠性,相对于有源定位技术该系统的抗干扰能力较强;由于采用了牛顿迭代法,有效修正计算误差,所以定位精度商;能够满足各种运动目标的监控要求,整个系统具有较高的性能价格比,尤其适用于民用,具有广阔的应用前景。     

被动传感器快速数据关联算法研究

多站测向交叉定位法是无源定位方法中应用较多的一种,但该方法易产生大量虚假定位点。针对这个问题,提出了一种新的快速数据关联算法,即首先采用粗关联排除部分虚假点,再利用三维分配算法进行细关联,求出近似最优解。该算法可以快速削减候选关联集合的数目,并可简化关联代价的计算。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地排除虚假定位点。