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.     

基于约束加权最小二乘的时差频差联合定位算法

针对运动目标源定位问题,提出了一种基于约束加权最小二乘(Constrained Weighted Leas-tSquares,CWLS)的时差频差定位算法。该算法利用目标源到达多个接收站的时差和频差信息,对目标源的位置和速度进行估计。通过引入中间变量,将时差频差非线性方程转换成伪线性方程(中间变量与目标源位置和速度之间存在约束关系),再对此约束条件引入拉格朗日乘子技术,将此伪线性方程的求解转化为求条件极值问题,创造性地求解了此非线性定位方程,提高了定位精度,并能满足实时性和全局收敛要求。仿真实验表明,该算法在保持相近复杂度的同时,进一步提高了定位性能,优于两步加权最小二乘算法,在噪声较高时仍然能达到克拉美罗下限。     

误差校正下外辐射雷达无源定位算法

针对多基外辐射源雷达定位中存在系统误差的问题,提出了一种基于到达角度(DOA)与到达时差(TDOA)的外辐射源雷达无源定位和系统误差校正算法。首先,该方法引入辅助变量对非线性的DOA 和TDOA 量测方程进行线性化,利用迭代加权最小二乘算法得到对目标位置和系统误差的联合估计;然后,利用辅助变量与目标位置的关联性,设计了一种关联最小二乘算法对初始估计值进行改进;最后,通过后验迭代估计进一步提高目标定位精度。仿真结果表明该算法能够有效地估计系统误差和目标状态。     

观测站有位置误差的多维标度时频差定位算法

定位精度对观测站位置误差很敏感。论文针对观测站位置和速度有误差的情况,提出了一种加权多维标度时频差定位算法。该算法利用了多维标度定位通过特征结构和维度信息抑制噪声的优势,它将定位残差表示成测量误差和观测站位置误差的线性形式,然后通过加权最小二乘给出了目标位置和速度估计的闭式解。仿真结果表明,在小的测量误差和观测站位置误差时,该算法对目标位置和速度的估计能够达到克拉美劳下界。与两步加权最小二乘和约束总体最小二乘算法相比,该算法在测量噪声和观测站位置误差较大时有更高的定位精度。      

基于泰勒加权最小二乘算法的水下TDOA/FDOA联合定位方法

针对水下复杂的定位场景中,两阶段加权最小二乘算法因为忽视噪声平方项而造成的定位不精确问题,本文提出了一种基于泰勒加权最小二乘算法的水下到达时间差和到达频率差(Time difference of arrival and frequency difference of arrival, TDOA/FDOA)联合定位方法。该方法首先通过加权最小二乘算法求解目标粗估计位置和速度;然后通过求解TDOA/FDOA测量值的泰勒展开式构造定位误差方程,用迭代的方法不断更新目标估计位置和速度;最后,当定位误差足够小或达到最大迭代次数的时候,算法停止运行并输出目标估计位置和速度。仿真表明,在噪声方差小于10分贝时,本文算法的位置和速度估计的均方根误差能够接近或约等于克拉美罗下界。      

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。      

一种基于短合成孔径的双星干涉精确定位方法

双星TDOA/FDOA联合定位通过时差曲面和频差曲面进行定位,定位的精度受时差/频差测量精度的影响。针对精确测量时差/频差的需求,该文提出一种基于短合成孔径的双星干涉测量时差/频差的方法,利用一定长度的合成孔径提高测量精度。对于窄带信号,该方法有估计单星多普勒频率的能力,通过两颗卫星单独估计的结果得到频差;对于宽带信号,通过双星数据干涉可以获得频差的高精度估计。对于短期稳定的雷达信号,STK仿真数据的处理结果证实了该方法在大范围内可以实现1 km的定位精度。

     

基于约束加权最小二乘的多站无源定位

针对传统加权最小二乘算法在噪声较大时会出现门限效应的问题。本文将约束加权最小二乘算法应用于多站无源定位,分别提出了基于多站时差定位的约束加权最小二乘算法以及基于时差频差联合定位的约束加权最小二乘算法。算法首先将非线性观测方程转化为两个伪线性方程,然后对伪线性方程加入限制条件,得到目标位置。仿真实验表明,与经典加权最小二乘算法及其改进算法相比,新算法在计算量增大不多的情况下扩展了适用范围,当噪声超过门限值时依然能获得较高的定位精度。新算法对噪声具有较强的鲁棒性,能有效克服门限效应带来的影响。      

一种线性校正到达时间差定位算法

针对到达时间差(TDOA)定位中出现的非线性估计问题,该文提出一种线性校正TDOA定位算法。首先将高度非线性的TDOA定位方程组转化为一组关于辐射源位置的伪线性方程,利用加权最小二乘(WLS)估计进行初始求解;然后在此基础上通过一阶泰勒级数展开把伪线性方程组转化为关于估计偏差的线性加权最小二乘问题并进行求解,分析了所提算法在测量误差较小时的有效性。最后提出了一种基于加权最小二乘估计的恒加速度运动辐射源的定位方法,相应的估计性能在测量误差较小时也接近克拉美罗界(CRLB)。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

考虑站址误差的稳健TDOA定位算法

针对现有定位算法非线性运算多,误差易传递,且存在缺秩矩阵,致使算法稳健性低、定位精度差的问题,本文提出一种站址误差条件下基于误差校正的时差定位算法。首先通过引入辅助变量伪线性化时差定位方程,并利用加权最小二乘初步估计目标位置;接着利用辅助变量与目标位置之间的非线性函数关系,构建并求解关于目标位置误差的定位方程,对目标位置初估值进行线性校正,最终得到更为精确的估计结果。理论性能分析表明在噪声较小时,所提算法能够达到克拉美罗下界,且相比于现有定位算法具有更高的定位精度和定位稳健性。仿真结果验证了所提算法具有更好的定位性能。     

基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法

该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低。     

一种基于半定松弛技术的TDOA-FDOA无源定位算法

在运动目标的无源定位场景下,闭式算法在低噪声情况下可以到达克拉美罗下界(CRLB),但是这些算法往往不能适应较大的测量噪声环境。针对目前闭式算法适应大噪声能力较差这一问题,该文联合到达时间差(TDOA)以及到达频率差(FDOA),提出一种基于半定松弛(SDR)技术的无源定位算法。该算法首先构建传统闭式解的伪线性方程,其次利用随机鲁棒最小二乘(SRLS)的思想以及目标参数与额外变量之间的非线性关系,将无源定位问题转化为了具有2次等式约束的最小二乘问题;随后,将半定松弛技术应用到这一问题上,约束最小二乘问题松弛为半定规划(SDP)问题,最后,借助优化工具箱可以有效地对目标参数进行求解。该文所提出的算法不需要初始值先验条件,仿真实验表明了所提算法的有效性。

     

基于目标高度先验信息的多站时差无源定位方法

该文针对利用多站到达时差观测量的辐射源目标定位问题,已知目标高度先验信息,提出一种基于加权最小二乘的闭式高精度定位方法。近距离场景下,可忽略地球曲率影响,此时目标高度信息可等效为目标的1维坐标。基于该条件,使用一种新的两步加权最小二乘算法实现对目标的定位解算。该算法不需要目标位置初始值估计,无需迭代运算,计算量较小。仿真表明：利用目标高度先验信息可有效提高对目标的定位精度;在观测量噪声为高斯噪声且功率较小时,算法定位性能可达到克拉美罗界。     

基于改进迭代扩展卡尔曼滤波的3星时频差测向融合动目标跟踪方法

针对传统3星时频差定位系统在未知高程情况下,对运动辐射源会产生由目标速度引发的定位误差的问题,该文提出一种利用主星的干涉仪测向信息的改进迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF),结合3星时差、频差信息的无源融合动目标跟踪新方法。首先,在坐标系转换的基础上建立了定位模型,并在此基础上利用改进的迭代扩展卡尔曼滤波算法对未知高程的运动目标进行跟踪。仿真结果表明,该方法无需获知目标的高程信息即可实现对运动辐射源的定位、跟踪和测速,且对目标的位置、速度估计性能有较大的提高。     

基于DOA和TDOI的主瓣扫描辐射源定位方法

针对具有已知扫描周期特性的辐射源无源定位问题,该文提出一种基于主瓣到达角(DOA)和扫描截获时间差(TDOI)的联合定位体制。通过对其定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)推导,给出了联合定位体制的性能与DOA和信号截获时间(TOI)观测量的等效测角噪声功率比的关系。为了利用非线性联合观测量确定扫描辐射源的位置,通过将TDOI观测量转换成等效DOA观测量,给出一种加权伪线性最小二乘(WPLS)定位方法;为消除观测矩阵相关噪声导致的WPLS估计偏差,提出了一种加权辅助变量(WIV)定位方法,算法复杂度约为WPLS算法的2倍。仿真结果表明,WIV方法的定位误差在辐射源单个扫描周期内即可达到CRLB,定位性能与极大似然(ML)定位方法相当;随着观测次数的增多,WIV方法可以渐近达到无偏估计。     

基于TDOA与GROA的多运动站误差配准算法

针对多运动站无源定位过程中存在系统误差的问题,该文提出一种基于到达时差(TDOA)与到达增益比(GROA)最小二乘配准算法。该算法利用泰勒展开把非线性的量测方程线性化,利用最小二乘算法得到对目标状态和系统误差的联合估计,并考虑了量测噪声和站址误差的影响。同时推导了存在量测噪声、站址误差和系统误差时的克拉美罗下界(CRLB),并分析了系统误差对CRLB的影响。多种条件下的仿真表明,该算法对系统误差和目标状态的估计精度较高,说明了算法的有效性。     

基于TDOA/FDOA相位条纹的高精度GPS信号跟踪方法

针对传统GPS接收机跟踪环路结构复杂,以及在低信噪比(SNR)、高动态条件下跟踪性能较差的问题,该文提出一种基于相位条纹斜率检测的跟踪新方法。通过采用到达时差(TDOA)的频域相位测量伪码时延,到达频差(FDOA)的时域相位测量载波多普勒频偏。该方法降低了环路实现的复杂度,同时提高了跟踪精度。仿真结果验证了该方法的有效性和稳定性,在载噪比为32 dB-Hz时,相比传统方法,基于TDOA/FDOA相位条纹法的码相位测量精度提高了60%,载波多普勒测量精度提高了31%,且在高动态环境中也能实现精确跟踪,对改善GPS接收机跟踪性能具有研究意义。     

基于分簇传感网的RSSD/TDOA协同定位方法

针对基于能量有限的分簇传感网实现对非配合辐射源的高精确度无源定位问题,提出了一种适用于传感网的接收信号强度差fRSSD）定位方法,并在其相关性能分析基础上提出了以RSSD定位为辅、到达时间差（TDOA）定位为主的两轮协同定位方案,即以RSSD定位结果作为目标位置初估计,并根据各簇在该初估计位置处的TDOA定位CRB,选择部分预期定位精确度较高的簇参与进一步的TDOA定位,最后通过对这些簇定位结果的加权平均得到最终的目标位置估计。仿真结果表明,相比基于GDOP的簇选择标准和定位融合方法,提出的改进措施提高了定位精确度,而RSSD／TDOA协同定位方案在保证较高定位精确度的同时,有效地减轻了网络负载,延长了网络生命周期,具有较好的工程应用前景。     

利用单基站对三维运动目标定位与跟踪

该文提出了一种利用单个CDMA基站发射的导频序列对三维运动目标进行定位与跟踪的方法。首先,利用直达干扰信号与目标反射信号的多普勒频移的不同及伪随机序列自相关函数的特点抑制直达分量,估计相对时延;其次,用与Chan(1994)类似的方法初步估计目标位置;最后,根据目标在短时间内的运动可近似为匀速直线运动的特点来改善定位精度,并实现测速。仿真结果证明了该方法的有效性。