多校准站TDOA/FDOA无源定位方法

针对运动目标到达时差（Time Difference-of-Arrival,TDOA）/到达频差（Frequency Difference-of-Arrival,FDOA）定位中的接收站定位误差问题,提出了基于多校准站的TDOA/FDOA定位方法,有效降低接收站定位误差的影响,并推导了该方法的克拉美罗下限（Cramér-Rao Lower Bound,CRLB）。理论分析表明,采用多校准站法能有效降低CRLB,提高目标定位精度。同时,当校准站自身定位存在误差时,也将影响对接收站的校准和目标的定位精度。通过仿真实验定量分析了采用多校准站法对定位精度的改善程度。     

四站无解及模糊问题的增站处理方法

针对无源时差定位系统中存在系统误差和偶然误差而产生的定位模糊和无解的问题,在研究以伪逆法作为求解方法的四站定位基础上,依据不同布站形式其定位结果不同的事实,采用增加一个测量站的方法进行求解定位。对5个接收站接收到的目标信息时间差,采用主站循环的方式分别进行解算,对解算结果进行相关性分析、模糊值剔除,并对小于5个的正确解算值进行融合处理,最终得到目标的位置信息。通过对真实数据加上随机误差进行仿真试验验证,结果表明,该方法能够解决四站无解及定位模糊问题,同时提高了对目标辐射源的定位精度,并十分适用于工程实现。     

靶场测量中双基地雷达定位与定位精度分析

在靶场测量中远程预警相控阵雷达具备导弹全程覆盖与连续跟踪的优势,但其测量精度较差,通过为其配备接收站组成双基地雷达系统,可提高测量精度。本文主要介绍T/R-R靶场双基地雷达系统对探测目标定位及定位精度模型,并进行仿真分析,结果表明这种双基地模型可改善定位精度。     

基于神经网络的室内单站精确被动定位技术研究

为了提高室内环境下对目标的定位精度,提出一种室内单站精确定位技术. 该技术利用室内电波传播多径效应构成的复杂信道信息,基于机器学习,构建卷积神经网络架构,通过卷积提取不同位置目标到达接收传感器的多径时延特征信息;然后通过多层全连接层深度神经网络的模型训练,将基于复杂信道的定位问题转化为回归模型的问题,建立信道指纹与位置之间的非线性关系来完成被动定位. 训练和仿真结果表明,在室内复杂电波传播环境下,基于神经网络的室内单站精确定位技术能够实现单接收站情况下对目标的精确定位. 本文主要对3×3网格大小的金属散射体进行定位,接收站位于室内时,平均定位误差为0.621个网格（12.42 cm）;接收站位于室外时,能够分别实现信噪比20 dB、30 dB、40 dB情况下44.09 cm、21.42 cm、20.96 cm的平均定位误差. 本文方法为室内复杂环境下的目标定位提供了一种新的定位方法.     

双基地声呐接收站信息定位算法研究

在双基地声呐系统中,发射站和接收站远距离分置,因此,双基地声呐在目标的检测、跟踪和定位等方面与单基地声呐相比差别很大。以接收站的观测信息为基础对目标进行二维定位,在数值仿真的基础上,分析了各参数的变化对系统定位精度的影响,为提高双基地声呐利用接收站信息对目标进行定位的精度提供了理论依据,在实际工程中有较强的应用价值。     

基于概率理论的移动双站到达时差定位

提出了一种基于概率理论的移动双站到达时差（TDOA）定位方法,该方法利用到达时间差和在接收到信号时接收站的位置等数据给出辐射源的位置估计,所采用的概率算法不需要求解高次非线性方程组,只需要求解三元一次线性方程组。此外,将这种方法推广到多到达时差定位,有助于提高定位精度。计算机仿真实验表明,该方法可以实现定位,利用多个到达时差的定位精度明显高于仅利用两个到达时差的定位精度。     

T~2R型外辐射源雷达目标定位仿真研究

T2R型雷达系统是外辐射源雷达系统中较为典型的一种雷达体制,能够同时利用多个发射台对目标进行定位,具有较强抗干扰能力和反隐身能力。针对T2R型外辐射源侦察定位系统的特点,提出了一种TSOA-AOA混合定位算法。通过测量两组信号到达距离和,结合接收站的测向数据,构建椭圆-角度混合定位方程组,通过对方程组的求解及优化实现对目标位置的定位,并利用GDOP定位精度图分析不同布站情况下算法的定位性能。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。     

基于角度和多普勒频率的外辐射源定位系统的接收器最优航迹分析

该文提出了一种利用角度和多普勒频率的一发一收外辐射源定位体制,针对运动目标,给出了接收站的最优航迹规划。该文采用定位的位置误差(Geometrical Dilution Of Precision, GDOP)作为优化对象,具体分析2维目标定位的优化问题,通过一边估计目标一边优化接收站运动的方法,使用无迹卡尔曼滤波 (Unscented Kalman Filter, UKF)估计目标的位置和速度,以达到在定位的各个时刻能够得到最优的定位精度。仿真实验验证了该方法的有效性。      

分布式雷达空间目标定位系统性能分析

提出了一种分布式超宽带雷达空间目标定位系统,其主要思想是通过多个分布式超宽带雷达对目标进行精确测距,利用所得目标距离信息创建空间曲面,通过求解不同曲面的相交点进而实现对空间目标的定位。文中建立了椭球定位模型,在CHAN算法的基础上推导出用于三维椭球面相交位置点求解的方法。分析了雷达测距精度、雷达基线长度对系统定位精度的影响。仿真结果表明,当测距误差较小、基线长度适当时,该系统可以得到较高的定位精度。     

利用约束加权最小二乘的单站外辐射源时差定位算法

针对利用单个观测接收站接收数个外辐射源信号进行目标定位过程中,传统解析定位算法估计精度不够理想的问题,提出了一种利用约束加权最小二乘（CWLS）到达时差的定位算法。首先将目标到观测接收站的距离作为冗余参量,实现时差观测方程的线性化,然后根据目标到观测接收站的距离与目标位置之间的函数关系,建立为CWLS定位模型,并采用拉格朗日乘子式(Lagrange multiplier)求解该类带约束条件的CWLS问题。同时,还推导了相应的克拉美罗界(CRLB)和理论误差。通过仿真实验和分析可以表明,在存在测量误差的情况下,本文提出的新算法仍然能够逼近CRLB,且与解析方法相比,具有较好的定位精度。      

修正的单站测向定位算法的研究

详细描述了修正的单站测向交叉定位算法原理,并利用STK软件进行仿真实验,验证在相同的定位精度要求前提下,修正算法比传统的单站测向交叉定位算法收敛更快。同时也从不同平台运动方向、不同目标截距、不同测向精度等方面进行实验分析比对,最终验证此方法的有效性、抗噪性,具有很强的实用价值。     

基于GDOP的三站时差定位精度分析

为了满足三站时差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位系统对定位精度的要求,论述了三站时差定位原理。用几何稀释精度(Geometric Dilution of Precision,GDOP)分析定位精度并做了仿真。对仿真结果进行分析,讨论站址测量误差和时差定位误差对定位精度的影响,提出要满足时差定位精度要求所需要达到的站址测量误差和时差测量误差指标,以及在工程实现中提高时差定位精度的方法。     

三星时差定位系统的多时差联合定位方法

辐射源的定位精度是无源被动定位系统重要的性能指标,如何提高定位精度也是一直被关注的重点问题。在三星时差定位系统中,由于时差的测量精度有限,单脉冲时差定位的精度受到限制。为了提高辐射源定位精度,该文提出一种多时差联合定位方法,即综合利用多个脉冲的时差进行定位。该方法首先计算每个脉冲到达时刻的三星位置,然后联立所有脉冲的时差方程及地球方程,利用非线性最小二乘方法估计辐射源的位置。仿真结果表明该方法能够提高辐射源的定位精度,是一种定位精度比较高的、稳定而有效的定位方法。      

一种基于参数更新的机载SAR图像目标定位方法

目标定位精度是机载合成孔径雷达(SAR)系统的一项重要技术指标,因此机载SAR图像目标定位具有重要的应用价值。在基于距离-多普勒模型的SAR图像目标定位方法中,载机运动参数的精度会直接影响定位的精度,在机载平台导航精度受限的情况下,定位精度会受到很大影响。因此,该文提出一种基于距离-多普勒模型参数更新的机载SAR图像目标定位方法,利用机载SAR图像与基准图像匹配得到的匹配点来对载机运动参数进行更新,提高参数的精度,进而提高定位的精度。实验证明了该方法的有效性。     

基于后向平滑容积卡尔曼滤波的单站无源定位算法

单站无源定位跟踪是一个典型的非线性滤波问题,由于测量精度不高、初始误差较大等原因容易导致滤波算法定位精度低、收敛速度慢。本文将一种新型的滤波算法——容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter,CKF）应用于单站无源定位领域,并将后向平滑滤波思想与CKF算法相结合,提出了一种后向平滑容积卡尔曼滤波算法（backward-smoothing CKF,BSCKF）。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,并采用后向平滑值进行递归滤波,具有更优非线性估计性能。仿真实验表明,与EKF、UKF和CKF算法相比,BSCKF算法定位精度更高、收敛速度更快。      

基于交互多模型的低空目标跟踪算法研究

研究了基于交互多模型(IMM)的低空目标跟踪问题。分析了低空目标的运动特征,给出了目标匀速(CV)直线、匀加速(CA)直线、曲线飞行航迹模型。在交互多模型(IMM)算法中,采用多种运动模型跟踪低空目标。在所研究的大机动模型情况下,通过多次数据处理优化参数后,统计分析结果表明,该算法滤波后数据误差明显降低,数据精度有较大的提高,能够稳定精确地跟踪低空目标。因此,该低空目标跟踪算法是有效的。     

基于卡尔曼滤波的三星时差运动目标定位技术

针对三星时差无源定位体制的特点,研究空中运动目标辐射源定位技术.在匀速直线运动目标模型下,通过改变地球方程参数,利用牛顿迭代算法给出目标的瞬时初始定位点,并在此基础上利用不敏卡尔曼滤波对运动目标进行跟踪定位.仿真验证表明,利用三星时差测量体制和相关滤波算法,可以有效实现空中运动目标的跟踪定位,精度优于5 km;同时在精...     

一种局部参考坐标系下的三站时差定位算法

论文针对三站时差定位计算过程中,会出现多解及选解模糊的情况,对一种通过低空基准平台对海地面或近地目标进行探测定位的三站无源时差定位算法进行研究。基于高精度的WGS-84地球模型,提出建立一种基于空中基准站覆盖区域的局部参考坐标系。在该坐标系下,通过坐标变换和近似处理,降低了时差方程中目标点在三维直角坐标系下未知坐标的维数,从而可按照一般三个基准站计算二维坐标的定位算法完成对目标点的三维定位,求解与判断较为容易,保证了计算结果的稳定性。然后通过迭代运算,进一步提高计算结果的精度。通过坐标反变换（线性变换）,可得到目标点在大地坐标系下的定位结果。仿真结果显示,对于我们所关心的目标区域,该算法因为避免了求解四次方程,并且运算过程中各坐标分量的几何意义明显,易于选解,从而解决了三站时差定位计算中常存在的定位模糊问题。该方法无需辅助其它测量信息（如测方位角等）,仿真运算中不存在选解错误的情况,其定位精度满足应用需求。      

基于无线传感器网络的声目标定位算法研究

在建立声音能量模型基础上实现了基于极大似然估计的声目标定位。由于极大似然估计算法是一个有偏估计,而且容易受到参数扰动的影响,这两个不足影响了其定位精度的稳定性。因此,提出了基于最优化极大似然估计的目标定位算法。仿真实验结果表明,与一些存在的定位算法相比,此算法在传感器节点数目不同时,都能得到更高的定位精度。     

机载单站固定目标测向交叉定位研究

机载平台对地面固定目标定位是电子侦察中的一项重要任务。针对机载平台的特点,提出了一种机载单站对地面固定目标的纯方位交叉定位算法,通过测量地面辐射源信号的方位角,结合机载平台的位置与航向信息,建立三维球面弧线计算模型求解目标的地理经纬度,给出了快速计算目标方位斜率的方法,通过多次融合定位提高定位精度。仿真实验中采用卫星工具开发包(STK)仿真软件生成机载平台的位置数据和目标的方位角数据,分析了多次融合定位的收敛情况及不同测向精度下的定位性能,最后给出了一些工程实践性的建议,具有一定的参考意义。