基于多假设的运动多站多目标AOA定位算法研究

测向角(AOAs)交叉定位是无源定位中广泛应用的经典体制,但在多站多目标场景中,特别是观测平台和目标都在运动时,测向角交叉定位存在关联错误率高,定位精度低等问题。针对该问题,该文提出一种基于多假设的运动多站多目标AOA交叉定位算法。首先对所有观测站测向角进行量测关联组合,对每个量测组合使用两步最小二乘算法进行目标位置估计。计算测向角关联的代价函数,累积前几个周期的关联代价函数选出最佳的量测配对组合,并估计目标位置。后续的量测数据与已有目标位置误差椭圆关联,得到量测关联组合,并进行目标位置估计。避免了组合爆炸,算法时效性高,降低了关联错误率,提高了定位精度。通过在搭建的演示验证系统中进行验证,验证了算法的有效性。