基于多机协同的机载无源定位分析

提出了通过空域中多架载机对同一目标的测量信息进行目标定位的一种多机协同机载无源定位系统。多机协同的无源定位系统能够克服单基定位系统基线短的缺点,利用多载机之间的长基线能够实现目标的高精度定位。给出了单/多基体制下不同定位方法的基本原理,并进行了对应算法的几何稀释精度定位和响应时间的仿真分析。通过仿真结果发现,在定位精度要求相同的情况下,该系统的响应速度能够提高十倍以上。     

多发多收探测雷达定位精度分析

多发多收是提高雷达系统定位精度的重要手段之一, 为分析不同形式多发多收定位精度, 采用二维定位几何精度稀释分析方法, 分别针对两发两收、两发四收和三发三收三种探测方式进行了仿真分析.结果表明:两发四收探测系统定位精度比两发两收系统整体上提高, 在基线近区提高比较明显; 三发三收探测系统克服了两发两收探测系统在基线上定位盲区的缺点, 但与两发四收探测系统相比, 除基线附近外,在三站围成的定位区域内定位性能并没有明显提高.仿真结果为多发多收探测系统选取、布站提供了理论参考, 具有一定的工程应用价值.     

有源雷达与红外探测器组网定位精度分析

从几何稀释精度的角度,分析了有源雷达定位、红外探测器定位以及有源雷达与红外探测器组网定位这三种方法的定位精度。其中,组网的数据融合采用简化加权最小二乘估计算法。通过仿真比较了上述三种方法的定位精度随距离与高度的变化情况,得出有源雷达与红外探测器组网兼具有源雷达和红外探测的优势,优点是探测精度高、定位精度受高度影响较小,具有一定的现实意义。     

一种视距与非视距混合环境下RSS定位方法

针对当前视距与非视距混合环境下无线定位精度不高且结果不太稳定问题,提出一种基于接收信号强度的动态定位方法. 该方法采用混合高斯模型来同时刻画视距与非视距传播的影响,克服了现有方法中视距与非视距传播识别的难题,并利用动态期望最大算法来实时调整模型参数,以适应环境的时变特性. 进一步,考虑到实际定位中测试位置几何关系对定位精度的影响,提出了基于最佳几何精度衰减因子组合的测试点选取方法. 仿真实验表明,在视距与非视距混合环境下该方法不仅具有较高的定位精度,而且能够适应环境的动态变化.     

一种新的中国区域导航系统星座方案的探讨

基于中国区域导航星座的特点以及我国的实际国情,依据星座的设计方法提出了一种新的由1颗静止卫星和5颗倾斜椭圆同步轨道卫星相结合的6星星座方案,且给出了卫星运行的轨道参数,通过计算机仿真,分析了此星座的覆盖性能.并进一步在考虑摄动影响、空间传输损耗等因素的条件下评估了此星座的导航性能.最终的仿真表明,此星座的卫星数量少,但导航精度依然满足要求,而且其几何精度衰减因子(GDOP)值较小、波动不大,对于建立符合我国国情的区域导航定位系统有一定的参考应用价值.     

BD-2几何精度因子仿真分析

＂北斗二号＂卫星导航定位系统（简称BD-2）是我国自主研制的新一代卫星导航系统。基于STK软件建立了BD-2的星座模型,并着重从星座的整体覆盖性能、对于我国境内及我主要战略方向的覆盖情况、星座中三种卫星对于GDOP的影响情况和星座的冗余性四个方面进行了仿真分析。针对仿真分析中发现的问题和不足,提出了完善BD-2的几点建议。     

三维时差频差定位算法研究

针对目前双机时差频差算法二维定位精度低的问题,提出了一种三维空间双机时差频差定位算法。建立了三维空间中时差方程、频差方程和地球椭球方程的定位方程组,利用高斯—牛顿迭代法求解目标的位置。理论分析了三维空间中双机时差频差定位算法的几何稀释精度(GDOP),仿真试验分析了时差误差和频差误差对定位的影响,验证了三维空间双机时差频差定位算法能够满足工程实践的定位需求。     

无源二维交叉定位分析

对辐射源的定位是雷达对抗中的重要环节。文中先对无源二维交叉测向定位法进行了定位算法推导,然后分析了惯导位置精度、基线长度以及基站位置对定位精度的影响。最后对不同参数下的交叉定位进行Matlab仿真,并绘制了定位精度几何分布图。     

基于概率的无源定位算法

无源定位在电子对抗中越来越受到人们的重视。介绍了基于概率的无源定位的原理,并和常规几何定位做了比较,分析了其优点;推导了基于概率的无源定位算法,讨论了定位误差的特点和更合理的误差描述方法,推导出了在三维情况下定位误差在空间的分布,最后给出了一种定位精度的几何稀释(GDOP)的表示方法。     

一种特殊GDOP场景下的NLOS传播识别算法

在地面无线定位中,影响定位精度的最大因素是电波的非视距( NLOS )传播误差,定位估计前识别收发信机之间电波是视距( LOS )还是NLOS传播是提升定位精度需要研究的重要课题。为此,先对一种基于交叉面积的NLOS 识别算法进行改进,然后提出了一种针对特殊几何精度因子( GDOP)场景下的NLOS识别算法———分步检验算法。该算法采用两步进行识别,先用数据检验筛选出测量样本中的LOS测量值,再用改进的交叉面积算法进行识别。仿真结果表明,分步检验算法在特殊GDOP场景下具有良好的识别性能。