双/多机测角频差定位算法研究

对固定辐射源的快速高精度定位是机载无源定位系统的重要任务之一,而双/多机测角频差定位体制是实现该任务的一种新途径。针对该定位体制,提出了一种快速有效的定位解算方法,解决了单次观测条件下的定位问题。该方法首先基于各机测得的方位角、俯仰角,采用伪线性法粗略估计辐射源位置;然后以此为初始值,采用高斯-牛顿迭代法,综合利用频差、方位角及俯仰角信息,精确估计辐射源位置。在单次观测定位的基础上,引入了批处理加权最小二乘融合算法及序贯加权最小二乘融合算法,实现了多次观测定位结果的有效融合。最后,进行了计算机仿真,结果表明:本文给出的单次定位解算方法及多次定位融合算法具有良好的性能,当观测误差不太大且服从高斯分布时,它们对应的辐射源位置估计精度能够很好地逼近克拉美罗限。      

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。      

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WLSE-KF的传感器融合定位算法研究

多传感器融合在定位中的应用越来越广泛。在利用这些传感器进行定位的过程中,需要对其采集的数据进行融合。射频识别融合定位一般采用最小二乘法,然而,它可能使定位误差较大。文中提出了将最小二乘和卡尔曼滤波相结合的算法。该算法先利用加权最小二乘估计获得移动用户的初步位置,再利用扩展卡尔曼滤波进一步使定位精度得到提高。仿真结果表明该算法相比多种传统定位算法,误差减少,定位精度明显提高。     

基于虚拟参考站的同步三星时差定位系统广域差分校正算法

星历误差是导致同步三星时差定位系统定位误差的主要因素,该文针对传统差分校正算法在远离参考站区域对星历误差校正精度差的问题,提出一种基于虚拟参考站(VRS)的广域差分校正算法。首先证明两参考信号时差的差分残差近似为两参考站连线方向的线性函数;然后利用已有参考站的位置信息和参考信号的时差观测值,在目标辐射源位置处通过线性拟合构造一个VRS;最后将目标辐射源与VRS的时差观测值进行差分,从而实现对星历误差的高精度校正。仿真结果表明,相比传统差分校正算法,该方法可大范围消除星历误差对同步三星时差定位系统定位精度的影响,且定位精度可逼近CRLB。     

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。     

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.     

卫星干扰源定位系统中的融合定位技术

在卫星干扰源定位系统中,星历的不准确对定位带来很大的误差.文章提出一种结合了卫星动力学模型的迭代最小二乘算法估计某一个时刻卫星的位置、速度,使得此时定位结果和校准站位置最吻合.该方法通过对星历的改进,补偿了星历带来的误差.试验表明,该方法提高了对干扰源的定位精度.     

传感器位置误差下外辐射源雷达三维定位代数解算法

机载外辐射源雷达系统中,部署在飞机上的观测站传感器位置无法精确获知,观测站位置误差将严重影响目标定位精度。对此,该文提出一种观测站位置误差下多基外辐射源雷达3维定位代数解算法。该算法首先利用辅助变量将非线性双基距离和差(BRD)观测方程进行线性化,构造伪线性目标估计模型。然后将观测站位置量测噪声的统计特性融入定位算法,提出一种改进两步加权最小二乘(TS-WLS)算法实现观测站位置误差下外辐射源雷达目标定位。最后推导了克拉美罗下界(CRLB)和算法的理论误差。仿真结果显示,在适中的BRD量测误差和观测站位置误差下,所提算法的目标定位性能能够达到CRLB。     

存在站址误差下的时频差稳健定位算法

针对现有算法定位精度低,稳健性差的问题,该文基于误差校正的思想,改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2,提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程,避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算,提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明,在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,在常见量级的站值误差及测量误差下,相比于现有算法,该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。      

运动单站对运动目标的快速高精度测向定位研究

现有的单站定位算法大都是运动单站对固定目标辐射源或者固定单站对运动目标辐射源的定位,而运动单站对远距离的运动目标很难实现快速高精度的定位.针对平面直角导航坐标系下,运动单站对运动目标的高精度定位综合算法问题,分析了目标的可观测性,给出了不可观测原因,提出了基于多项式拟合的最小二乘定位算法,通过多次仿真实验发现,此算法得到的定位结果可以达到Cramer-Rao下界,说明算法是有效的.结论是侦察机在一定的机动条件下,可以实现对远距离目标的快速高精度定位.     

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。      

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。     

观测站存在位置误差条件下基于MDS的多站时差定位算法

为了降低无源定位中观测站站址误差对定位精度产生的不良影响,论文提出了一种基于多维尺度分析的多站无源时差定位解析算法。算法建立了存在站址误差时关于目标位置的线性方程组,推导了方程误差与时差测量误差和站址误差之间的关系式,将误差的统计特性融入到新的加权矩阵之中,使用加权最小二乘方法对目标位置进行了求解。仿真实验表明,算法对于小测量误差具有无偏性,其定位精度能够达到克拉美罗下界,相对于Ho K C的解析算法具有更好的稳健性。      

对运动辐射源的被动定位与跟踪

本文探讨了在有源干扰环境下利用多个测量站对运动辐射源进行被动定位与跟踪的方法。该无源被动定位系统采用了加权最小二乘法来估计目标位置并用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪与预测。计算机仿真结果表明,该系统可对运动辐射源定位,定位精度主要由测量站数目、布局及其测量精度和目标航迹所确定。     

基于加权最小二乘变尺度法的无线传感器网络定位

为了降低整个无线传感器网络的成本和减小测量误差对定位精度的影响,一般传统做法是把已定位的未知节点升级为信标节点,再对其他节点进行定位,但此情况会造成累积误差。为了减少累积误差,提出了一种加权的最小二乘变尺度定位算法,该算法首先利用加权最小二乘法对未知节点进行位置估计,然后把定位的未知节点升级为信标节点,再对剩下的未知节点进行位置估计,最后利用拟牛顿法对估计出来的位置进行优化。仿真结果表明,该算法能有效地减少测距误差和累积误差,降低网络成本,提高网络覆盖率和传感节点的定位精度,并且该算法不增加额外硬件设备,易于实现。     

基于最小二乘和牛顿迭代法的空中目标定位

在对远程高速运动目标进行定位的过程中,提高定位精度是工程研究的重要内容之一.针对最小二乘法受测量误差影响较大的问题,提出了基于最小二乘和牛顿迭代法的混合算法.该算法结合了最小二乘法估计性好和牛顿迭代法收敛速度快的优点.仿真结果表明,时差测量精度为5ns时,均方根误差较最小二乘法定位结果减少了43m.     

基于总体最小二乘算法的多站无源定位

将总体最小二乘算法应用于多站无源定位中,分别提出了基于角度估计的总体最小二乘算法,基于时差估计的总体最小二乘算法以及基于角度和时差估计的总体最小二乘算法。算法首先把非线性的观测方程转化为伪线性的观测方程,然后构造增广矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解即可估计出目标位置,因此无需迭代计算或者获得目标位置的粗略估计,仿真结果表明该算法具有较高的定位精度。