基于相位差变化率的单站无源定位技术

提出以相位差变化率为观测量,UKF逐步逼近目标位置的定位算法,有效解决了单站无源定位中收敛速度和定位精度问题。该算法以相位差变化率为观测量,消除了由于相位差中存在固定偏差对定位精度影响,提高了定位精度。而引进的UKF滤波算法则省去对观测方程的雅各比矩阵计算,简化滤波了运算,使定位过程更容易实现,从而提高定位滤波运算速度。     

基于SRCDKF的相位差变化率无源定位算法

介绍了单站相位差变化率无源定位原理.针对单站无源定位参数测量精度低、初始估计误差大引起的定位精度低,收敛速度慢的问题,引入平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)算法.该算法使用协方差矩阵的平方根进行滤波估计,可以降低计算复杂度,保证数值稳定性.仿真结果表明,SRCDKF算法与扩展卡尔曼及其衍生滤波和无迹卡尔曼滤波等算法相比,其定位精度高、收敛速度快、数值稳定性佳,对工程应用具有一定的参考价值.     

一种利用相位差变化率的机载单站无源定位方法

利用空频域信息的无源定位对角速度测量要求较高,分析相位差变化率模型可知相 位差变化率对角速度具有明显的放大作用,将其应用于机载单站无源定位,建立新的无源测 距模型并进行误差分析。仿真实验表明：该方法减小了参数测量难度,定位误差主要受相位 差变化率和频率变化率影响,并随载机和目标相对速度的增大而减小,与原方法相比具有更 好的定位精度。     

基于平方根UKF的新型单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱,收敛速度慢,定位精度差等问题,在此采用综合利用相位差变化率、多普勒变化率对目标进行定位的方法。在此基础上,将一种新的非线性算法即平方根UKF算法应用单站无源定位中,计算机仿真表明在不同的参数测量精度条件下,新算法稳定性更高,收敛速度更快,定位精度更高。     

测相位差变化率无源定位技术评述

测相位差变化，卒无源定位技术具有定位精度较高，定位速度较快等优势，在军事上具有较高的应用前景，可以应用于射频告警，获取目标位置情报，或引导武器攻击等。国内外对此技术都很重视，目前正在开展广泛研究和工程实现。文中对这一技术进行综合评述，介绍了测相位差变化率无源定位技术在国外的发展情况，重点介绍了该无源定位技术在国内的发展，包括这位模犁建证、定位性能分析、定位算法改进、相位差变化率测量、载机姿态变化的影响等。指出目前对该项技术研究存在的主要问题及进一步研究方向，这对后续的研究者将有参考作用。     

基于相位差变化率的无源定位技术研究

基于单站无源定位技术研究基础,对相位差变化率定位原理进行了简要介绍,针对相位差变化率定位过程中相位模糊、定位时间长和定位精度低等问题,提出了一种基于MGEKF滤波算法的相位差变化率单站无源定位方法,该方法采用了相位差参数预处理和MGEKF定位滤波算法。经过仿真分析和外场试验验证表明:采用MGEKF定位滤波处理的相位差变化率无源定位方法,可以使单站定位速度和定位精度比传统的只测角定位法提高很多。     

基于相位差变化率的直升机载无源定位技术

针对直升机载无源定位系统不仅要求具有高的定位精度还需具有快的收敛速度,提出了一种基于相位差变化率的直升机载无源定位跟踪算法,仿真实验表明相对于传统的唯方向定位跟踪算法,本文所提的方法不仅定位精度更高,还具有更快的收敛速度,能够更好地适应直升机作战要求。     

基于相位差的机载单站无源定位算法

机载无源定位是电子侦察中的一项重要任务。针对实际工程特点,提出了一种鲁棒的基于相位差测量的机载单站无源定位算法。通过测量目标信号的方位角和相位差,利用卡尔曼滤波模型计算相位差变化率并对目标进行测距定位,最后将多次的定位结果进行交互多模滤波融合,实现对目标的高精确度定位。给出了计算相位差变化率的滤波模型、目标定位算法,以及交互多模滤波的融合定位过程。仿真实验中采用STK仿真软件生成机载平台的位置数据和目标信号入射方位角及相位差数据,分析了目标定位的效果及性能。最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的工程参考意义。     

基于变化率的单站无源定位技术研究

针对传统的机载测向交叉定位收敛速度慢、定位精度低的问题,探讨了基于变化率测量的机载单站无源定位技术,分析了不同模型下测多普勒变化率、测角测相位差变化率和仅测相位差变化率无源定位的算法原理、性能和特点,对多普勒变化率、相位差和相位差变化率这些定位参数的测量和提取方法进行了说明,为变化率无源定位系统的设计和应用提供了理论依...     

机载单站对机动目标无源定位与跟踪

机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。     

基于UKF算法的双机协同无源跟踪

针对单机对目标被动定位跟踪不具有完全可观测性,建立了双机协同探测定位跟踪模型,利用双机探测到的目标方位角和俯仰角,结合非线性滤波算法估计出目标的位置和速度参数。为解决传统的非线性滤波误差比较大、容易发散的问题,引入无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。仿真实验表明,与扩展卡尔曼滤波相比较,UKF能更好地解决量测方程的非线性问题,滤波效果更好。     

一种对三维固定辐射源的机载单站无源定位方法

采用了一种基于机载干涉仪坐标系的定位算法,可以利用干涉仪系统测量出的时差和相位差变化率对三维空间中的固定辐射源实现瞬时定位。针对测量误差较大的情况,指出应通过多次测量进行统计处理来提高定位精度,并引入了一种新的滤波估计算法UKF,最后给出了单次测量定位和多次测量滤波的仿真结果和结论。     

基于UKF的单站无源定位改进算法

针对在单站无源定位中UKF算法由于数值计算的舍入误差带来的滤波发散以及计算量较大问题,文中提出了一种采用奇异值分解和超球体采样的UKF滤波算法。该算法将标准UKF算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,避免算法在递推过程中,由于计算舍入误差而引起协方差矩阵失去正定性,而导致算法失效的问题。并且新算法采用超球体采样策略,减小了采样点的数量,提高了计算效率。仿真实验结果证明了该算法的有效性。     

提取相位差变化率的一种新方法

传统的卡尔曼滤波算法提取相位差变化率时,要求相位差数据呈线性变化或近似线性变化,而这一条件往往不容易得到满足。针对以往利用相位差变化率进行单站无源定位的定位精度不高的问题,提出一种差分—卡尔曼滤波方法,综合了差分处理方法和卡尔曼滤波处理方法的全部优点,解决了卡尔曼滤波提取方法限制条件强的问题以及差分处理方法提取精度低的问题。通过仿真试验表明,差分—卡尔曼滤波方法滤波精度比差分方法高很多,比卡尔曼滤波方法适用范围更广,应用性更强。     

变化姿态角下相位差变化率无源定位方法研究

无源定位技术有着广阔的应用前景,本文在现有单站无源定位方法的基础上,介绍了相位差变化率定位法.该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差及对应的变化率信息实现对目标的实时高精度定位.在空中观测平台的飞行姿态发生变化的情况下,可以通过姿态变化条件下的测量数据确定出目标在姿态变化后所对应的新载机坐标系中的位置,利用该坐标系与原平飞姿态下的参考载机坐标系之间的旋转矩阵即可得出目标在原平飞姿态下的参考载机坐标系中的位置,从而可得出目标在指定地面固定坐标系中的位置.文中给出了观测平台飞行姿态角变化情况下的定位表达式.仿真结果表明,该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法.     

基于差值定理的相位差变化率提取方法

当空中观测平台姿态扰动时,单站无源定位技术提高对目标定位精度的关键是：提取能充分反映平台姿态变化信息的相位差变化率和利用导航数据对平台姿态进行补偿。针对这种情况,本文提出了一种基于差值定理的相位差变化率提取新方法,较差分、卡尔曼滤波等传统相位差变化率提取方法,本文方法提取的相位差变化率数据含有更丰富的平台姿态变化信息,因而利用导航数据进行姿态补偿时效果更好,目标定位精度更高,仿真实验验证了本文方法的正确性。