交叉定位中去除虚假目标的一种新算法

针对测向交叉定位系统数据关联中存在虚假定位的问题,提出一种改进的分层快速关联算法.该算法先通过挖掘各传感器的相互位置关系与其对同一目标所形成方位量测之间的几何规律,利用候选关联的方位量测构造检验统计量,进行方位粗关联,排除了大部分虚假候选关联,减小了运算量;再对剩余候选关联进行分层组合,提取出正确的关联集合.仿真结果表明,文中算法可快速、准确的排除虚假定位点.     

一种结合时差信息的测向定位虚假点消除算法

多测向站多目标交叉定位时存在定位虚假点问题,随着测向站和目标数目的增加,虚假点数量急剧增加,当测向误差较大时,正确关联率很低。针对这一难题,文中提出了一种结合时差信息的定位虚假点消除新算法,在利用测向站获取的方位角信息进行交叉定位的基础上,结合到达时差信息计算测向站之间测向数据的相似度,依据相似度最大的准则进行数据关联。仿真结果表明,改进后算法的正确关联率明显提高,从而能够更有效地消除虚假定位点。     

空中节点的三维测向定位算法

研究了利用地面上2个固定基站根据测向定位的方法对空中阵列的节点进行三维定位的算法．该算法中,首先需建立坐标系,给出地面基站和空中阵列某节点的位置坐标,然后根据测向定位的数学原理给出空中阵列节点定位的数学模型,并求得空中阵列节点在此坐标系中的坐标．随后采用求偏导的方法得到求解该模型定位精度的公式．最后对选定坐标范围内的空中阵列节点的定位精度针对不同的条件进行了仿真,并对仿真结果进行了分析,得到了影响定位误差的因素．     

基于智能天线CDMA系统测向交叉定位方法的研究

文中针对8阵元智能天线CDMA系统,提出了一种测向定位新方法.该方法根据预多波束智能天线的特点,利用接收信号的功率特性估计移动台方位角,然后采用测向交叉定位,通过迭代,引入松弛变量等方法抑制NLOS带来的误差.同时仿真了多种环境下,信道衰落、非视距、多用户干扰等因素对这一系统定位精度的影响.该系统大大提高了同时定位用户数,计算复杂度小,适用于TD-SCDMA系统定位.仿真表明该系统定位精度较高.     

干扰目标交叉定位参数算法研究

首先给出了组网抗干扰双站交叉定位参数解算模型,对其定位误差进行了仿真分析.在增加配合站后对距离解算加权融合模型进行了研究,并进行了仿真分析比较,证实了能改善双站时基线及其延长线定位误差的问题.     

基于径向基神经网络的空间目标测向定位算法

针对无线电测向定位系统中解析算法定位误差较大的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的双站只测向定位方法。利用RBF神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,通过样本学习,构建目标位置和测向站所测的来波方向角(DOA)映射模型。与目前解析算法相比,RBF定位模型不仅充分利用了测向站获取的所有二维DOA信息,而且利用神经网络的泛化特性、鲁棒特性,较好解决了测向误差对定位精度的影响。实验表明:该方法能有效提高定位精度。     

一种新的混合聚类算法

针对模糊C均值算法与粒子群算法的不足,提出了一种基于粒子群算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法.该算法将全局搜索和局部搜索有机结合,采用两阶段的聚类分析方法,解决了FCM算法易于陷入局部最优和PSO算法局部搜索较弱的问题.实验结果表明,该算法具有较好的有效性,增强了全局收敛能力,减小了分类错误率.     

基于频域数据矩阵奇异值分解的宽带测向算法

文中提出了一种新的宽带信号测向算法。利用宽带阵列数据时间一带宽乘积大的特性，构造一个频域数据矩阵，对其进行奇异值分解，应用子空间的方法进行一维谱峰搜索，就得到来波方向的估计值。仿真实验结果证明了算法的有效性，并且给出了方向估计精度、分辨率与信噪比、快拍数、相对带宽之间的关系。     

小波聚类在多目标定位中的应用

针对多传感器侦察系统获得的目标定位信息精度不高、数据量大、分布不规则等问题,提出了一种基于小波分析的聚类算法解决多传感器侦察系统的精确定位问题,通过网格的划分和小波变换使原始数据空间的自然聚类更加容易区别。仿真测试表明,与传统的Kmeans聚类算法相比,该方法能减少噪声对多目标定位的影响,对于大规模、分布不规则的数据空间聚类划分更为准确和细致。     

任意阵列二维测向的快速子空间算法

为了对空间辐射源进行精确定位，建立了基于任意阵列对多目标源进行二维DOA估计的数学模型。将MUSIC算法推广到三维空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向，但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解，因而其计算量较大。利用多级维纳滤波器的前向递推获得信号子空间和噪声子空间，不需要估计协方差矩阵和对其进行特征分解，从而降低了MUSIC算法的计算量。将文中的方法应用于任意阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和实际侧向系统性能验证，实验结果均表明该方法达到了MUSIC算法的性能，但与常规MUSIC算法相比降低了计算量。     

一种双平台无源定位去除虚假点的新方法

双平台无源定位系统中虚假定位点的排除是一个尚待解决的重要问题。针对这一问题,利用传感器测角精度作为一个门限,提出了一种新方法。该方法首先用最小二乘法求出目标位置的估计值,并算出该估计值相对于基准平台的俯仰角;其次算出该角度与基准平台实际俯仰角的差值并用该值和门限作比较,大于门限的看成虚假点排除。仿真结果表明,该方法能大大提高关联正确率。     

无源定位系统的多目标数据关联算法

主要研究多目标无源定位系统的数据关联方法。数据关联实质上是求解后验概率的极大值,首先建立两传感器三维空间联合关联概率数学模型,将求解后验概率的极大值问题转化为求解特殊的指派问题。由于漏检和虚警的存在,导致指派个数不确定,提出了一种新的改进单亲遗传算法来求解该问题,该遗传算法将解阵看作一个个体,将矩阵的列看作个体的基因,始终对一个个体进行交叉和变异操作。仿真结果表明,提出的求解方法收敛速度快、关联正确率高,验证了模型和求解方法的正确性和可行性。     

多径效应下MIMO雷达的DOA估计算法

为了应付当前雷达面对的严峻挑战,多输入多输出（MIMO）雷达应运而生。随着MIMO雷达技术的发展,改善MIMO雷达的DOA估计性能显得越来越重要。鉴于此,利用ESPRIT算法,在收发共置的均匀线阵MIMO雷达模型基础上,考虑信号多径传播环境,针对单信源情况对算法进行了推导。仿真实验表明,所介绍的算法可以有效估计多径传播情况下单信源的方位信息,使MIMO雷达的DOA估计性能得到改善。     

方位估计的克拉美-罗界改进算法研究

Petre Stoica和Arye Nethorai证明了在一定条件下的方位估计的克拉美-罗界（Cranmer—RaoBound）协方差矩阵公式。该算法在参数设置上还不够明确。针对这一问题对该算法进行了进一步深入的改进，简化了参数设置，有效解决了传统CRB算法的参量选取问题，便于对实验结果进行性能分析，因而更接近工程应用。计算机仿真表明，改进的CRB算法取得了和传统CRB一致的效果，能够确定一个无偏估计器所能达到的均方根误差的下界。     

一种新的高分辨率DOA估计方法

文中在入射到阵列的信号数M已知的条件下,提出了一种新的高分辨率的DOA估计算法FPMA。FPMA通过使用协方差矩阵R的数据来直接构造投影矩阵Vq的方式,对信号的DOA进行估计,计算量为O（N2M）,比已有高分辨率算法要小。文中证明了通过计算Vq,FPMA可以得到对信号DOA的良好估计;计算机仿真也进一步证实,在相同条件下,当q≥2时,FPMA的DOA估计性能要优于Capon算法,且与MU-SIC算法一致。     

基于平面圆阵的二维测向精度分析

文中分析了基于平面圆阵的MUSIC算法对非相关信号源进行二维DOA估计的测向精度。推导了基于平面圆阵的二维DOA估计精度的公式。并通过计算机的仿真验证了模型的有效性，仿真结果说明了在一定的约束条件下，测向的精度与信号波长和平面圆半径之比、分布于平面圆上阵元的个数及入射信号入射到天线阵的角度都有关系，并给出了相应的曲线。     

内插算法对提高时差定位精度的影响

时差定位技术是无源定位中一种重要的定位方法,它的优点是定位精度比较高。在分析影响时差定位精度诸多因素的基础上,提出了一种基于内插算法理论进一步提高定位精度的新方法。该方法首先将信号处理器的采样率降低,使之能够在该采样率下完全进行实时处理,然后对所采样的一系列数据中感兴趣的那段数据进行内插处理从而间接地提高采样率,该方法较好地解决了信号处理器在高采样率条件下很难进行实时处理的问题,达到了提高时差定位精度的目的。计算机仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。