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。      

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。      

基于协方差加权的卡尔曼滤波融合跟踪算法

针对卡尔曼滤波融合跟踪对系统模型准确度和先验信息精度要求较高的问题,提出一种基于协方差加权的卡尔曼滤波融合方法,利用最小二乘准则作为误差加权的标准,使误差小的传感器加权因子大。基于此,再利用卡尔曼滤波融合,充分保留有用信息,抑制噪声干扰。在目标跟踪应用中,即使噪声统计信息未知且噪声互相关,利用该方法仍能够获得最小均方误差准则下的最优目标状态跟踪估计。     

一种基于TLS-STK方法的单站无源定位算法

文中研究了在存在有色量测噪声情况下的纯方位角单站无源定位问题,给出了一种新的基于总体最小二乘和强跟踪滤波器（TLS-STK）方法的无源定位滤波算法。该算法首先利用总体最小二乘算法进行无源定位,得到初步的目标位置和速度信息,再用这些信息来初始化强跟踪滤波器,最后运用强跟踪滤波器对后续测得的带有色噪声的方位角度值进行滤波,得到高精度的目标定位结果。经过仿真对比实验验证,该算法可较为有效地抑制色噪声的干扰,并具有定位精度高、收敛速度快的特点,能够较好地满足工程实际的应用要求。     

采用距离无偏估计的加权最小二乘定位算法

随着WiFi网络的广泛覆盖,基于接收信号强度的定位技术成为研究热点。针对已有基于接收信号强度定位算法定位性能不高的实际问题,提出一种基于距离无偏估计的加权最小二乘定位算法。该方法首先利用接收信号强度观测模型计算得到信号源与传感器之间距离的无偏估计量,然后根据距离计算公式建立方程组;接着把距离的无偏估计量代入方程组得到关于信号源位置的线性最小二乘模型,同时计算线性最小二乘模型中的噪声协方差矩阵;最后运用加权最小二乘方法计算得到信号源位置的估计量。该文对所提算法进行了充分的计算机仿真,仿真结果表明:在不同的定位环境下,所提算法的定位性能均优于传统加权最小二乘算法和最佳线性无偏估计算法。      

基于方位的无源相干定位中加权矩阵求解方法

针对多基地无源雷达中对单目标的定位问题,提出一种利用角度信息的加权最小二乘定位算法。设计了基于角度的目标定位模型,并根据不同的角度测量噪声设计了加权矩阵,进行了误差分析并推导了算法的Cramer-Rao界。仿真分析表明,本文算法优于同类算法,并且以3个接收站与一个外辐射源为例,给出了最佳位置配置建议。     

动基站时差定位技术研究

针对传统无源长基线时差探测系统的缺点,提出了一种全新的动基站时差测量系统,介绍了探测系统组成、定位公式及其求解。在信息存在冗余的前提条件下,研究了目标的最小二乘法定位方法,提出高度简化的加权最小二乘算法,与最小二乘法相比较,显著改善了目标的测量精度,且计算量相对较小,仿真结果证明了该算法的有效性。     

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。     

两种NLOS误差消除及TOA定位算法

在蜂窝网络定位中,由于NLOS环境造成的附加时延(NLOS误差)是导致定位精度下降的主要原因,本文将NLOS误差与系统测量误差合成的噪声分为均值部分和随机部分,利用卡尔曼滤波算法输出与噪声方差无关的特性,无需得到全部噪声方差的准确值,只利用系统测量噪声的方差,用卡尔曼滤波算法除随机部分,再根据噪声均值部分与移动台到基站距离的关系,提出了一种简单的最小二乘(LS)定位算法,或利用最优化方法进行定位;利用仿真实验得到滤波距离--误差先验信息,基于先验信息提出了第二种NLOS误差消除算法,再利用所提的最小二乘定位算法进行定位.仿真结果表明,本文提出的算法能够有效消除NLOS误差带来的影响,具有更高的定位精度与稳健性.     

基于Chan算法的水下测控设备组网数据融合技术研究

依据水下测控设备组网系统的工作特点,为了有效挖掘现有测控设备的使用效能,构建高精度的综合性水下测控网络,该文提出基于Chan算法的水下测控设备组网集中式数据融合定位算法。该算法首先利用基于波达时间的加权最小二乘算法粗测目标位置,然后依据该目标位置和测量时延信息的关系,构造新的误差矢量,利用该误差矢量再次加权最小二乘估计解算目标位置。研究结果表明,该算法可实现多套水下测控设备的数据融合,可有效提高全域范围的定位精度,且精度高于纯基于波达时间的融合定位算法。     

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。     

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。      

Efficient closed-form solution for target localization using TDOA measurements in the presence of sensor position errors

An efficient solution for locating a target was proposed, which by using time difference of arrival (TDOA) measurements in the presence of random sensor position errors to increase the accuracy of estimation. The cause of position estimation errors in two-stage weighted least squares (TSWLS) method is analyzed to develop a simple and effective method for improving the localization performance. Specifically, the reference sensor is selected again and the coordinate system is rotated according to preliminary estimated target position by using TSWLS method, and the final position estimation of the target is obtained by using weighted least squares (WLS). The proposed approach exhibits a closed-form and is as efficient as TSWLS method. Simulation results show that the proposed approach yields low estimation bias and improved robustness with increasing sensor position errors and thus can easily achieve the Cramer-Rao lower bound (CRLB) easily and effectively improve the localization accuracy.     

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届,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。      

T/R-R高频地波雷达球面定位算法研究

T/R-R高频地波雷达可以对海面目标超视距探测,探测距离高达几百公里,因此由雷达量测量对目标定位应考虑地球曲率影响.本文分别给出了球面定位算法及其定位精度公式.应用加权最小二乘算法可实现目标精确定位.仿真分析了平面定位偏差、加权最小二乘球面定位GDOP.结果表明球面定位算法可消除定位偏差,加权最小二乘球面定位可提高目标定位精度.     

联合角度-时延-多普勒的分布式MIMO雷达运动目标定位代数解算法

对三维空间中联合角度、时延和多普勒频率的分布式MIMO雷达运动目标定位问题进行了研究,提出了一种新的目标位置和速度估计代数解算法。通过借助方位角和俯仰角测量,对时延和多普勒频率方程进行线性化处理,然后通过加权最小二乘解算目标的位置和速度。与现有基于多步骤加权最小二乘思想的定位算法相比,该算法无需引入冗余参数,仅需一步加权最小二乘即可实现目标定位,避免了步间误差传递,减少了定位所需的发射/接收单元数量,并且考虑了发射/接收单元位置-速度误差的影响,提高了算法对发射/接收单元位置-速度误差的稳健性。理论分析证明,该算法的定位误差可以达到克拉美罗界。仿真结果验证了该算法的有效性,以及相比于现有算法的优越性。     

一种新的分布式MIMO雷达系统运动目标定位代数解算法

该文针对分布式MIMO雷达系统中的运动目标定位问题,以双基地距离(BR)及其变化率(BRR)作为观测量,提出一种基于多步加权最小二乘的代数解算法。算法共需要3步加权最小二乘估计。首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过选取适当的辅助参数,将非线性的BR和BRR的观测方程进行伪线性化处理,从而得到目标位置和速度的粗略解;而后在后两步加权最小二乘估计中,利用目标位置参数和辅助参数之间的约束关系构建方程,从而得到目标位置和速度的精确估计。最后,推导了算法的理论误差,从理论上证明了算法可以达到克拉美罗界。在仿真实验中,将所提算法与现有算法进行了对比,验证了算法的优越性。     

基于时差序列的多机无源定位算法研究

多站时差序列定位法是一种针对脉冲辐射源的无源定位方法,它是利用短时间内获得的大量时差信息进行定位。文中基于时差序列的定位体制,提出了2个实用的多机定位算法。在目标脉冲波束扫过我方飞行编队的短时间内,将载机位置近似为常值,从而可以使用能够瞬时定位的两步加权最小二乘算法,当测量误差比较大时,采用最大似然法进一步提高定位精度。仿真结果表明,文中提出的基于时差序列的多机定位算法能够达到较高的定位精度,具有很好的工程实用价值。     

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。