测向交叉定位系统的动态航迹起始算法

提出了一种两站测向交叉定位系统多目标跟踪的动态航迹起始算法。该算法根据启发式规则消除一部分虚假定位点,用Hough变换法检测出所有直线航迹,再利用逻辑法起始真实目标的航迹。对存在虚警、漏检和目标数量未知的复杂环境的仿真研究,证明了该算法的有效性。讨论了新算法由两站系统推广到多站系统的方法,避免了多站测量数据关联的NP完全问题。     

基于MVEKF算法的机载单站无源定位

介绍了基于相位差变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的MVEKF(修正协方差扩展卡尔曼滤波)算法。文中详细介绍了MVEKF算法的基本原理,并将其应用于相位差变化率体制下的机载单站无源定位中,给出了MVEKF滤波方程;通过仿真将其与常用的非线性滤波算法EKF(推广卡尔曼滤波)和MGEKF(修正增益扩展卡尔曼滤波)进行了比较。结果表明,与EKF算法相比,MVEKF不易受初始状态估计的影响,且收敛速度更快,滤波效果更具稳定性;此外,无须寻找观测方程修正函数,MVEKF算法就可达到与MGEKF算法相当的滤波效果,因而为机载无源定位向快速、高精度方向的发展提供了一定的理论依据。     

雷达测向定位方法

球面定位较之一般的平面定位要复杂，加上实际测量工程中设备精度和方法误差及随机干扰的影响，希望获得理想结果仍是一件困难的事情。本文以雷达为例给出一种测向定位方法，并以数学方法滤去误差，提高测量结果的精度。     

基于正性约束的测向交叉定位方法

传统的交叉定位方法将波达方向(DOA)的正切值作为斜率,求出信号源的位置坐标的线性最小二乘解。由于正切值存在前向/后向的角度模糊,在DOA测量误差较大的情况下,将引入较大的交叉定位误差。针对该问题,该文提出了一种利用DOA的正弦值和余弦值构建交叉定位方程组的算法,且对信号源与观测站之间的距离参数进行正性约束,避免了DOA前向/后向模糊。仿真结果表明,在DOA测量误差较大的情况下,该方法比传统的交叉定位方法更精确。     

基于运动辐射源TOA和DOA测量的主从站无源定位与跟踪

介绍了测向测时差定位的基本原理,利用运动辐射源的TOA和DOA测量信息,采用批数据递推的扩展卡尔曼滤波算法对运动辐射源进行快速定位与跟踪,并通过典型航路的仿真对算法性能作了评估。     

滤波初值对测向定位的影响及其消除方法

基于运动单站测向交叉定位中将滤波初值分成两类,该文从几何原理上解释了不同类型的滤波初值对定位结果的影响;提出了通过增加相位差观测量,利用相位差的变化率和方位角信息,将非线性系统转换成线性系统,再利用卡尔曼滤波来改善定位结果对滤波初值依赖性的方法。转换后的线性系统在利用卡尔曼滤波时,初始值可以根据以前的测量值得到。模拟仿真表明该方法能有效摆脱定位结果对滤波初值的依赖,且定位精度在2%以内。     

基于MVEKF的被动声网络定位算法

声网络跟踪低空目标时,存在信号传输时延及强非线性等特点,针对这个问题,该文提出一种基于修正协方差扩展卡尔曼滤波的声网络定位跟踪算法.首先,利用时延方程约束,将目标纯方位数据进行时间校准;其次,通过自适应修正滤波中的协方差矩阵,提高非线性滤波的精度和稳定性.与EKF的仿真比较说明,该文所提方法的定位精度更高,跟踪性能更好...     

移动台定位跟踪算法的研究

利用移动台定位是未来移动通信的方向,研究者们提出了不少的定位方法。其中较多方法适用于移动台处于静止状态下的定位,但当移动台处于移动状态时却存在较大的误差。因此,该文提出了一种基于马尔科夫链配合相关检测距离门的定位跟踪算法,并推导了定位跟踪算法实现方法。理论分析和仿真结果表明,该定位跟踪算法不仅能够实现移动台处于移动状态下和静止状态下的定位,而且提高了其定位精度。     

基于互相关的分布式多信源交叉定位算法

非相干分布式信源的不相关散射分量会造成波达方向估计性能下降,同时当信源数大于空间观测站的数量时,通过交叉定位方法确定信源位置会出现模糊点。针对上述问题,本文提出一种基于互相关的非相干分布式多信源交叉定位算法。该算法先通过2个较远阵列接收数据之间的互相关性,减弱不相关的散射分量对DOA估计的影响;再通过2个阵列接收信号之间的角度关联性,对信号子空间进行重构,得到每个信源相对于2个阵列的不同入射角,最后利用交叉定位的方法即可确定信源位置。该算法通过角度匹配的方法解决了双站交叉定位存在虚假点的问题。仿真分析表明:所提算法可以自动将2个阵列的入射角与信源相对应,且算法估计性能较好,适用于需要进行多目标定位但阵列资源受限的情况。     

电子对抗计算机仿真系统研究--关于目标台测向定位的设计与实现

F系统是从国外引进的军队指挥自动化系统的通信对抗系统．为了将原系统在定位计算方法的不足之处加以改进，采用了多站测向定位最佳化算法对该系统的最佳估计点的计算方法进行了重新设计，并应用MATLAB语言加以实现．通过与实测数据的比较，新算法的误差远小于原算法的误差．     

基于Cyclic-Music算法MIMO雷达的DOA估计

在具有循环平稳特性的信号环境中,传统DOA（Direction Of Arrival）估计算法精度很差,甚至失效。为此,将Cyclic-Music算法运用在MIMO（Moltiple Inpat and Multiple Output）雷达系统中,利用循环统计量理论计算接收信号间的循环相关函数,基于此构造循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解和谱峰搜索,从而得到信号的波达方向角。理论推导和仿真结果均表明,该方法可以有效估计具有循环平稳特性的人工信号波达方向,从有效性和精度两个方面改善了MIMO雷达的估计性能。     

一种改进的宽带DOA估计算法

针对现有宽带相干信号源DOA估计算法（CSM）存在依赖于初始值的选取以及需要先验信息等缺陷,提出一种改进算法——自聚焦算法.通过建立均匀线阵以及十字阵模型,推导了自聚焦算法,证明了自相关矩阵为正定时聚焦矩阵是一个酉矩阵,不会产生任何的聚焦损失.最后对自聚焦算法和CSM算法进行了仿真.仿真结果验证了自聚焦算法的有效性;与CSM算法相比,自聚焦算法可以有效解决相干信号源的问题,具有更好的鲁棒性.     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

无线传感器网络节点定位算法研究

无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现监测和追踪任务,而网络中传感器节点的自身定位问题是无线传感器网络的关键技术之一,对无线传感器网络的定位原理、典型定位算法进行阐述,研究了几种重要定位技术．最后对上述算法进行了性能分析和比较．     

实时人眼定位算法研究与设计

为了实现准确和实时的人眼定位,提出了一种有效的人眼定位方法。采用基于统计肤色模型和人脸几何特征约束定位人脸,根据在YCbCr色度空间中肤色的聚类性独立于亮度,建立肤色模型,然后采用自适应阈值进行肤色分割。在人眼定位中,通过获取一个属于眼睛区域像素的随机样本,利用期望最大化算法（EM）调整椭圆型眼参数模型。在包含两个眼睛的矩形框内精确定位人眼,计算量小,速度快。实验结果表明,该方法能够准确、快速地定位人眼,可以满足非接触式、不同光照条件、实时的人眼定位系统的要求.     

基于均匀线阵的改进MUSIC算法

在相干信源下,传统的MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）算法不能准确地估计波达方向。为此,在对传统的MUSIC算法进行研究的基础上,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法是将阵元接收的数据做相应的变换,从而得到新的阵列数据,再通过求互协方差等运算,得到新的数据协方差矩阵。同时,对该算法和传统的MUSIC算法进行了仿真,对其DOA（Direction-of-Arrival）估计性能进行比较。仿真实验表明,改进后的算法在相干信源的情况下具有很好的去相干性能,而且没有阵列孔径的损失。能精确地估计信号的波达方向。     

一种阵元位置误差条件下的DOA估计方法

针对存在阵元位置误差时多重信号分类(MUSIC)算法的信号波达方向(DOA)估计性能严重下降的问题,结合微粒群(PSO)算法,提出了一种在阵元位置误差情况下的DOA估计方法.该方法首先根据MUSIC算法原理拟合校准目标函数,然后运用PSO算法对函数进行寻优,再校准误差矩阵,最后利用MUSIC算法进行DOA估计.通过不同的参数设置条件下仿真结果比较,选择估计性能最好的一组作为PSO算法的关键参数设置,并对比了校准前后MUSIC算法的DOA估计性能.仿真结果表明:本文方法能够有效改善MUSIC算法的角度分辨能力.     

无线传感器网络中节点的非测距定位算法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）中节点定位,提出了一种低消耗的节点自身定位算法。本算法先将检测区域划分网格,根据节点接收的信号强度,初步缩小定位范围,然后以DV－Hop算法原理为基础,用跳数比率构建Apollonius Circle,最终确定节点位置。该算法不需要任何额外的硬件支持,实验结果表明在锚点比例约50％,网络基本连通的情况下,网络通信负载较DV—Hop降低近33％。平均定位的精度达到29％以下。