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。     

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。     

一种高精度快速单站无源定位方法

在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,提出了一种基于无源测距的快速定位方法,该方法具有定位精度较高、收敛速度较快等优点。这种处理思路还可以推广到更为复杂的定位情况中去。     

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。     

一种基于EPF滤波的三维单站无源定位算法研究

利用频率变化率、方位角及俯仰角信息,提出一种对固定辐射源的三维单站无源定位算法。该方法通过质点运动学原理,得出目标辐射源的位置,之后采用EPF滤波算法进行处理,对粗略定位结果进行修正和平滑,逐步估计出目标的位置。EPF（ExtendedParticleFilter）滤波是将EKF（ExtendedKalmanFilter）算法作为重要性函数的一种粒子滤波方法。仿真结果表明,基于EPF滤波的单站无源定位算法比传统的EKF滤波算法收敛更快、更稳定,滤波效果更好,定位精度更高,这对无源定位跟踪算法精度的提高和实际应用有很大的意义。     

基于相位变化率的单站EKF无源定位算法研究

传统的无源定位方法主要是利用到达方位角（DOA）信息对雷达等辐射源进行测向交叉定位，但由于该方法对测角精度的敏感性，仅利用DOA信息会导致定位精度低，算法收敛时间长等不良后果。本文探讨了一种融入相位变化率（PRC）信息的推广卡尔曼滤波（EKF）算法，通过仿真，分析了DOA与PRC单独测量与联合测量对定位精度的影响，同时，将融入PRC信息的EKF定位算法与只测角定位算法进行了比较。     

基于EKF算法的单站无源定位跟踪研究

针对无源单站定位系统中观测方程非线性的特点,给出了一种适用于非线性的卡尔曼滤波估计改进算法——EKF算法。以方位角和方位角变化率为观测量,建立了EKF算法模型。仿真结果表明EKF算法具有收敛速度快,定位精度高的特点,可以提供高精度的单站无源定位跟踪结果。     

边缘化迭代容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种边缘化迭代容积卡尔曼滤波算法。该算法采用基于似然增加的迭代策略,不需要设置判决门限,且保证了算法的全局收敛性。同时,其充分考虑状态向量与观测噪声之间的互协方差,将状态向量扩维,构造条件线性模型并进行边缘化滤波,不仅提高了算法的定位精度以及收敛速度,还减少了扩维后所需的采样点,提高了算法的运算效率。仿真结果表明,新算法改善了单站无源定位的定位精度以及收敛速度。      

基于MGEKF算法的单机无源定位技术

单机无源定位跟踪技术具有隐蔽性强、设备简单以及系统相对独立等优点,有着广阔的应用前景.为了提高定位精度和收敛速度,在现有的基于EKF单机无源定位算法的基础上,推导了基于MGEKF的定位算法,以解决EKF算法的不稳定性和对滤波初始值要求高的问题.与EKF定位算法相比,MGEKF定位算法对滤波初始值的要求相对较低,MGEKF定位算法提高了定位精度、收敛速度和稳定度,定位结果能够满足实际需求.     

无源测向测时差定位算法研究

该文首先给出了无源测向测时差定位算法,然后对该算法的定位精度进行了分析。通过仿真将该方法与无源测向交叉法和时差法进行了比较,说明该方法是一种定位精度较高且对系统要求较低的无源定位方法,具有实用价值。     

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。     

基于无源测距的快速定位方法研究

 在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,针对运动平台对固定目标进行无源定位要求快速性这一特点,提出了一种通过目标角度和角度变化率信息对观测站与目标间的距离进行解算的快速定位方法,依照定位误差的几何分布(GDOP)对该方法进行了单次和多次定位精度的仿真,验证了该方法是一种高精度的、快速的定位方法.     

基于伪到达时的无源定位精度分析

无人机具有体积小、功耗低、重量轻等优点。结合无源定位,提出了应用伪到达时间定位技术的无人机多站无源定位模型,给出了定位原理,并详细推导了定位精度。仿真分析了基线长度、站址校准时间间隔对定位精度的影响。根据理论仿真的效果,可知提高目标定位精度的方法有增加站间距离和减少站址校准时间间隔。     

卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用

针对传统卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的不足,提出了一种基于CV模型的卡尔曼滤波算法,阐述了卡尔曼滤波算法和CV模型,对基于CV模型的卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用进行了仿真分析。仿真结果表明改进卡尔曼滤波算法能有效提高定位精度。     

差分多普勒无源定位

论述多普勒频率差无源定位技术的实现方法 ,对等多普勒定位曲线误差进行分析 ,利用LMF(Levenberg -Marquardt-Fletcher)算法求解辐射源位置。在三运动平台条件下 ,通过计算机仿真 (按照MonteCarlo方法 )对算法的定位精度和性能作了评估。     

机载ESM对固定辐射源的有效定位方法

当机载ESM定位系统的干涉仪的基线长度较短,传统的相位差变化率无源定位方法很难取得满意的定位效果,所以结合机载ESM传感器的特点,提出了基于方位角的迭代最小二乘定位算法,然后用Kalman滤波对迭代最小二乘对固定辐射源估计结果进行优化,当方位角比较大时,可以通过坐标旋转变换来提高了该算法的定位性能。Monte-Carlo仿真及结果分析进一步说明该算法具有收敛速度快,有效张角大,定位精度高,更具鲁棒性的特点。通过分析,该算法在军事应用中具有很好的前景。     

红外三维定位精度分析

分析了红外探测器的三维定位算法，推导了定位误差公式，就目标位置、测向误差和探测器位置测量误差等因素对定位精度的影响进行了比较，并对三（多）基地布站进行了研究。仿真结果表明，红外无源三维定位具有较高的精度，红外多站组网具有一定的可行性。     

基于概率的单站多目标无源定位算法

机载单站多目标无源定位是现代电：于侦察领域的重点和难点课题。本文提出了一种基于贝叶斯后验概率最大原理的机载单站多目标无源定位算法。该算法只使用干涉仪给出脉冲序列相位差和载频信息,即可完成对多目标的分选识别和高精度定位,具有定位准确、指示清楚、无需对信号进行预分选的优点。仿真结果表明：在工程可实现的测向、测频精度和考虑载机位置、姿态误差情况下,对于载机一侧的多目标可能达到的定位精度约为距离的2％,是一种具有广阔应用前景的机栽单站无源定位方法。