一种双站纯方位快速渐进无偏定位算法研究

针对多站无源定位中扩展卡尔曼滤波算法等递推类算法受初始状态影响大,滤波不稳定及将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,提出了一种新的双站纯方位快速渐进无偏定位算法。该算法将扩维伪测量方程的系数误差协方差矩阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标状态估计值。仿真结果表明,该算法与EKF算法及最小二乘算法相比,定位性能更稳定,精度更高,在测量误差较大或者2个观测站测量误差不一致时优势更明显。     

一种新的基于角度和时差的稳健定位跟踪算法

针对无源定位必须实现快速和稳定无偏定位跟踪的要求,提出了一种新的双站基于角度和时差的稳健定位跟踪算法。该算法将扩维伪线性测量方程的观测误差矩阵协方差阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态的渐进无偏估计值。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法及最小二乘(LS)算法相比,本文所提算法定位跟踪性能更稳定,精度更高,估计误差可以接近克拉美罗限（CRLB）。在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显,实用性强。      

三维纯角度被动跟踪定位的最小二乘-卡尔曼滤波算法

利用角度信息估计出目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,经典的扩展卡尔曼滤波算法性能很不稳定。文中首先根据静态估计理论推导出了某一时刻目标位置的最小二乘解,然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波,作进一步的数据处理,以提高估计精度。为了避免测量误差的相关性,分别在x,y,z方向上进行滤波,简化了算法,提高系统的定位精度。仿真结果表明这一算法是简单而有效的。     

双站基于角度和时差的近似无偏定位算法

联合角度（DOA）和时差（TDOA）信息对运动目标进行无源定位实质上是一种非线性估计问题。针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,该文基于双站定位中获得的角度和时差信息,给出了一种对三维空间目标定位跟踪的近似无偏估计滤波算法,它只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值。计算机仿真结果表明,相比有偏估计滤波算法,如伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法或者最小二乘（LS）算法,该算法具有更高的定位精度,并且当观测误差增大时,其优势更加明显。     

一种新的GNSS快速定位算法

GNSS定位的经典算法Gauss-Newton迭代法对初始位置依赖性强,若初值设置不当则迭代次数增加,而每次迭代涉及矩阵乘法和矩阵求逆,计算量剧增,直接影响系统冷启动首次定位时间。直接解算定位法无需初值和迭代计算,计算量小但定位精度较差。针对上述问题,本文提出了一种两步快速定位法,首先用直接解算法解算出用户的概略位置,然后将距离方程组在该位置处进行泰勒展开,用加权最小二乘算法计算用户位置的修正量,概略位置修正后即为用户位置。新算法与传统Gauss-Newton迭代定位算法相比,在保证相同定位精度前提下大幅降低运算量,具有重要的工程意义。仿真结果证明了新算法的有效性。      

考虑载机位置误差的CLS多机无源定位算法

多机无源定位中存在载机位置误差却不予考虑时必然会降低目标的定位跟踪精度。为了解决存在载机位置误差情况下的定位问题,提出了一种考虑载机位置误差的约束最小二乘（CLS）多机无源定位算法。该算法对伪线性观测方程中由于测量误差和载机位置误差而导致的增广系数矩阵的误差协方差阵进行约束,并对伪线性观测方程的误差进行约束最小二乘处理,最终转化为对一组矩阵束的广义特征分解问题。仿真结果表明,相对于最小二乘（LS）算法和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法具有更快的收敛速度和较高的定位精度,并且受载机位置误差影响小,在观测噪声比较大时仍能保持良好的定位性能。      

一种机动目标定位方法的仿真计算

研究在多个测向站的情况下 ,对空中机动辐射源的交叉定位和跟踪 ,主要采用最小二乘法对目标定位。模拟应用情况进行了仿真计算 ,得出了不同测向精度条件下的定位结果 ,与解析法得出的位置初值比较 ,定位精度有明显提高     

用于三维仅测向定位的扩展正交矢量估计算法

从二维直接扩展到三维的仅测向定位算法难以对直线测站轨迹正上方的目标进行定位,正交矢量估计算法(OVE)解决了这一问题,但其仅利用了俯仰面的正交矢量,定位精确度较低,也不能仅用2次测向数据就进行定位。本文从正交性原理出发,同时利用俯仰面和方位面的正交信息,推导得到了扩展OVE(EOVE)算法,并提出了基于雷达坐标系的EOVE算法。仿真结果表明,新算法延续了OVE算法的优点,可以定位直线测站轨迹正上方的目标,而精确度优于OVE算法,并能仅利用2次测向结果进行定位,实用价值高。     

一种减小偏差的三维AOA定位方法

在本文中,我们使用到达角(AOA)测量来解决三维定位问题.通过对AOA测量模型的变换,提出了一个线性加权最小二乘(WLS)问题.对测量模型的变换引入了近似误差,从而产生了较大的估计偏差.为了减小偏差,本文采用了在WLS解基础上减去一个估计偏差的方法.为此,我们推导出了WLS解的偏差的解析形式,并计算出了偏差.根据仿真结...     

混合坐标系下的一种纯角度跟踪算法

针对依靠红外传感器提供目标角测量,以雷达间断工作提供目标距离测量的目标状态估计问题,从探测精度的要求出发,提出了一种基于由直角坐标系和修正极坐标系组成的混合坐标系的扩展卡尔曼滤波算法,在一具体战术环境进行了数字仿真,并对仿真曲线进行了分析。     

基于伪线性和输入估计的无源自适应跟踪算法

基于伪线性滤波算法和输入估计算法提出了一种对空中机动目标进行三维测向无源自适应跟踪的新算法。该算法把目标机动加速度看成是未知的输入向量附加到状态方程中,再利用状态向量扩维情况下的伪线性滤波算法对目标进行三维无源跟踪,跟踪过程中在对原来目标状态向量进行估计的同时估计目标加速度。仿真结果表明：该算法不需要对目标进行机动检测,即能够适应目标机动和非机动2种工作模式,实现对空中机动目标的自适应无源跟踪。     

短基线时差无源定位方法研究

由于短基线时差无源定位受到辐射源目标到达时间测量精度和多站间定位精度的影响,使得短基线时差无源定位精度比长基线情况要差。本文研究了短基线时差无源定位的滤波算法,推导了时差定位的推广Kalman滤波算法公式。仿真结果表明,该算法可有效提高短基线情况下的时差无源定位精度。     

基于UT的混合粒子滤波单站无源定位算法

为利用无源固定单站对运动辐射源快速定位,将粒子滤波和UT(unscented transformation)应用于单站无源定位,给出了一种基于UT的角度约束采样混合粒子滤波无源定位算法,该算法从UKF滤波得到建议分布,从该建议分布采样时引入角度测量对状态变量的约束,可以减少粒子滤波用于高维情况时所需的粒子数目,改善滤波性能.与EKF、UKF(unscented kalman filter)以及基于EKF的混合粒子滤波算法的仿真比较表明,本文算法在滤波收敛速度、跟踪精度以及稳定性方面优于其它算法,估计误差可以接近Cramer-Rao下界.     

多站无源跟踪边缘化卡尔曼滤波算法

多站无源跟踪量测方程非线性强,对跟踪算法的稳定性及精度提出了更高的要求。为实现稳定高精度跟踪,提出了新的基于边缘化卡尔曼滤波（MKF）的多机无源跟踪算法。该算法将非线性的量测方程表示为p阶Hermite多项式的加权和,将加权矩阵的先验分布建模为高斯过程,求得其后验分布后对其进行积分来消除加权矩阵的影响,最终可得对状态及其协方差矩阵估计的闭式解。以只测角跟踪为例对所提算法性能进行验证,仿真结果表明,相对于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法、不敏卡尔曼滤波（UKF）算法及容积卡尔曼滤波（CKF）算法,所提算法具有更好的跟踪性能。      

一种新颖的CDMA移动通信系统无源定位算法

针对CDMA移动通信系统的特点,提出信号直放无源定位方法.为提高多直放设备无源定位成功率和定位效率,提出使用Levenberg-Marquardt(LM)算法.论文建立了多直放环境下CDMA无源定位模型和观测方程,详细描述了算法的基本原理.对算法进行仿真,结果表明同三边测量最小二乘算法相比,在保证水平方向定位精度的前提下该算法可以有效的提高定位成功率和定位效率.     

基于D-S证据理论的无源航迹关联算法

目前分布式无源多目标跟踪系统的航迹关联算法基本照搬多传感器数据融合的理论,仅利用目标的状态信息。文中利用了目标的多特征信息（载频、脉宽、脉冲重复间隔（PRI）等）,应用Dempster-Shafer（D-S）证据理论,提出了一种基于分布式无源多目标跟踪系统的多特征信息融合航迹关联算法。算法具有以下优点：关联速度快,正确率高,而且能够适应密集目标的环境。仿真实验证明该算法的航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法。