多元外辐射源单站时差定位技术

针对传统单站无法实现时差定位、多站定位布站选址困难的情况,提出了一种利用多元外辐射源实现单站时差定位的方法,并推导了定位算法和详细流程。基于几何精度因子(GDOP)方法分析了不同时差测量精度、基线长度、布站方式对定位精度的影响。利用Monte-Carlo仿真验证了定位算法的有效性,也说明了这种利用多元外辐射源定位新思路的可行性。仿真结果表明,该定位方法在长基线、Y型布站时定位精度最高,相比均采用地面外辐射源定位,利用卫星与地面外辐射源结合的方式可以使三维定位精度提高10倍以上。     

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。     

一种三站时差定位的布站优化算法

测量站的布站直接影响时差定位目标的定位精度.针对一定区域目标整体定位精度的优化,提出了一种三站时差定位的布站优化算法.以水平定位精度因子(HDOP)为定位精度的度量准则,建立布站优化问题的多目标规划数学模型,通过构造最小最大评价函数,求解模型的最优解,从而得到三站时差定位的最优布站.仿真给出了该布站优化算法对某种初始布站进行优化前后两种布站的HDOP分布图.由仿真结果可以看出,相对于初始布站,最优布站对目标区定位精度的提高较为明显,验证了这种布站优化算法的有效性.     

基于优化的多机协同目标被动跟踪与控制方法

为提高“战术隐身”和“静默攻击”环境下目标的可观测性和跟踪定位精度, 研究并完成了基于滚动时域优化(RHO)的纯方位角被动测量的UAV协同最优目标跟踪问题。对于双机协同最优跟踪的情况, 观测UAV的空间相对布局对于被动定位与跟踪的质量起着极为重要的作用, 采用最优控制的思想求取最优估计的控制量, 实时调整UAV的航向, 达到最优目标跟踪, 并进行了仿真验证, 结果证明了该方法的有效性。     

基于几何稀释度的多站外源时差定位最优布站方法

外辐射源探测系统对目标的定位精度与辐射源和接收站的几何布局密切相关,对收发站的相对位置进行优化可以有效提升该系统性能。针对实际地形环境的不规则布站问题,提出了基于几何稀释度的不规则区域最优布站方法,并应用了栅格法和遗传算法两种求解算法。仿真结果表明,所提优化布站方法和算法相较于传统随机布站可明显提升系统对目标的定位性能,对提高该系统的作战效能具有重要参考价值。     

测向交叉定位最优布站方案分析

基于多站测向交叉定位场景深入分析了定位基本原理及其精度,并进行了优化布站研究。文中分析了测向交叉定位最优的站点数量和在此条件下各因素对定位精度的影响。并给出了基于目标所处方向的最优布站情形分析,以及最优布站方案,该方案为测向交叉定位算法的应用提供了理论基础。     

测定差定位系统定位精度分析与最优布站

给出了测时差定位系统具体的定位公式，并对二维目标定位问题进行精度分析、推导、并提出最优布站原则。对三维空位问题提出了最优布站的倒“T”形布站，并与倒“Y”形布站进行精度比较，给出最优布站原则。     

红外制导弹药协同定位跟踪方法研究

针对红外制导导弹无法直接测量弹目距离、视线角速度及目标加速度等制导信息,且单枚导弹的可观测量少,目标定位误差大的问题,考虑红外导引头的测量特性,利用多枚导弹与目标的几何关系对目标进行协同定位。建立多枚导弹对目标的协同跟踪模型,通过计算导弹间相对运动关系估算弹目距离,并将其作为伪量测量,结合导引头测角信息构建新的量测方程,利用卡尔曼滤波估计出弹目距离和视线角速度等制导信息。针对机动目标,研究了一种基于交互式多模型滤波方法,利用多个目标机动模型加权融合的方法来估计真实目标机动模型。数学仿真表明该方法有效提高了对固定/机动目标的估计精度。     

测时差定位系统定位精度分析与最优布站

给出了测时差定位系统具体的定位公式 ,并对二维目标定位问题进行精度分析、推导 ,并提出最优布站原则。对三维定位问题提出了最优布站的倒“T”形布站 ,并与倒“Y”形布站进行精度比较 ,给出最优布站原则     

接收站位形对甚低频源定位精度的影响

考虑到地球曲率的影响,文中使用基于球面模型的远距离多站时差定位算法来具体研究VLF源定位的精度.针对四接收站下的方型布站和星型布站两类典型布站几何,使用蒙特卡洛随机试验的仿真方法计算了探测区域内接收系统对VLF源定位结果的均方根误差,分析了布站几何、基线长度和主站选择三类因素对定位精度的影响.结果表明:提高基线长度可以...     

无源时差定位系统最优布站方法研究

为提高基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的三维无源定位系统的定位精度,提出了一种考虑基站时差测量性能差异的最优布站方法,该方法通过求解目标所在区域定位误差的克拉美罗下界(Cramer Rao Lower Bound,CRLB),以定位误差CRLB的迹的平均值最小为优化准则,采用粒子群算法对指定区域进行最优布站仿真研究。仿真结果表明,该方法求解的最优布站位置与假设TDOA测量误差为恒定高斯分布时求解的位置相比,提高了目标区域的整体定位精度;与用遗传算法求解最优布站位置相比,其收敛速度更快,更适用于需要快速作出反应的侦察定位场景。     

大范围海域多站纯方位定位精度分布特性估计

针对大范围海域被动定位精度分布特性认识不足、制约测量系统优化设计的问题,提出一种基于多站纯方位定位体制的全区域精度特性估计方法,将定位求解、精度分析与布站优化集成考虑,采用非线性最小二乘法建立定位模型,应用Monte-Carlo方法建立随机误差传播算法,通过大样本、网格化仿真模拟得到全区域定位均方根误差(RMSE)分布。通过仿真验证,模型具有快速收敛特性,能够对测量元素变化产生合理响应,对于在30km×20km测量海区内采用5阵元星形布站、单站测向误差为2°~5°的场景,全区域RMSE中值达到1km精度水平。应用该方法能给出到全区域精度差异的细节特征,进而支持不同布站几何条件下的定位性能比对。仿真算例表明,在5阵元限定下,采用五边形布站能够获取比星形布站、矩形布站、梯形布站更优的精度分布,使区域内RMSE中值降低0.1km,同时高精度覆盖区明显扩大。该方法可为测量系统论证中的精度分析及布站优化设计提供技术途径。      

基于半定松弛的时差定位系统优化布站算法

在时差定位系统中,观测站与目标的几何位置关系对定位精度有着重要影响。针对传统布站方法只适用于规则布站区域的不足,本文提出了一种新的可用于不规则布站区域内的近似最优布站算法。该算法所遵循的最优准则是使系统对目标的定位误差椭球体积下限达到最小,通过离散化布站区域将最优布站问题等价为一个组合优化问题,并采用半定松弛方法将难以求解的组合优化问题变换为一个易于求解的半定规划问题,从而得到规定布站区域内的优化布站方案。计算机仿真结果表明,该算法既可以用于规则布站区域也适用于不规则布站区域。     

单站外辐射源定位误差分析与仿真优化

建立了外辐射源单站定位的几何模型,给出了测量目标参数(方位角、到达时间差、基线距离、多普勒频移)的主要方法,分析了影响目标参数观测精度的相关因素。比较两种典型定位算法的几何定位精度,并利用子集优选策略改善算法性能,在不同观测精度和位置关系的条件下,进行仿真实验。实验结果表明,各算法的定位精度与目标观测精度和几何位置有关,而对于改善后的定位算法,使得大部分区域内的目标定位精度提高了50%,并减少了目标定位盲区。     

基于优选数据准则的空基多平台协同定位方法

在多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同定位地面固定辐射源的应用环境中,UAV编队中的各机利用携带的电子支援措施(Electronic Support Measurement, ESM)探测目标的方位角,并利用各观测机获取的辐射源入射角（arrival of angle,AOA）对目标实施协同定位。假设UAV所携带传感器设备测量精度相同,且测量误差服从正态分布,在此条件下,UAV编队的队形会对多机协同定位的精度产生影响。为了进一步研究编队队形与协同定位精度的关系,首先,利用两机的相对几何关系建立了基于AOA的双机定位模型,并在此基础上推导出基于测向交叉定位方法的多无人机协同定位误差模型;其次,基于该误差模型分别分析了观测机处于不同的观测点对定位误差模型的影响和不同的观测角组合对定位精度的影响,并给出UAV编队队形与定位误差关系的结论;最后,基于上述结论提出了基于测向交叉定位方法的多机数据融合优选定位数据对的优选函数,并利用该优选函数对多机协同定位方法进行了改进,仿真验证了改进算法的有效能。同时,本文得出的结论对于UAV机群的路径规划有一定的指导意义。      

不规则布站时差定位系统定位精度分析

在无源多站时差定位系统中布站方式对目标的定位精度有直接影响。在实际战场环境中,布站受地形和战术应用的限制,布站方式会出现不规则的现象。本文给出了多站时差定位的精度分析,并以四站时差系统为例,仿真分析了不规则布站条件下定位精度分布的变化,为战场环境下多站系统的布站提供了理论依据。     

多无人机协同定位下的路径优化

利用无人机携带定位设备在空中进行辐射源目标的时差定位,可有效避免因地面布站几何因子和非视距传播带来的误差。在此场景下,针对具有定位精度保证的飞行路径最小化问题,本文推导了定位误差期望的下界,构建了最小化该下界的飞行路径优化模型,并针对该模型提出两种数值近似优化算法。在多种场景下,仿真实验对两种算法的路径优化性能进行了对比;在飞行距离受限条件下,仿真实验研究了两种算法的定位精度差异。      

基于信息理论和概率假设密度的自适应多站多目标无源定位与跟踪算法

<正>本文针对密集杂波和冲击噪声条件下的多站多目标无源定位与跟踪问题，基于信息理论和随机有限集提出一种新的自适应高斯混合概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法引入渐消因子，基于新息的方差动态修正滤波增益，并采用KL度量对量测更新步骤中多目标密度近似前后的差异进行衡量，在最小信息增量意义下对高斯元进行合并，得到更准确的多目标状态后验分布，提高了多站多目标无源定位与跟踪精度，并降低了冲击噪声等对估计结果的影响。本文给出了基于信息理论的自适应多目标跟踪算法的高斯混合实现方式，所提出的方法继承了PHD滤波器的优点，具有较好的实时性和多目标跟踪性能。最后，采用仿真实验对本文提出的算法进行验证，实验结果证明了本文所提出算法的有效性和优越性。     

基于测量子集优化的雷达/ESM联合目标跟踪

针对雷达电子支援措施(ESM)主被动传感器的协同定位与目标跟踪,提出了基于测量子集优选的目标跟踪算法。该方法利用ESM方位角测量与雷达距离、方位测量组成的各测量子集对目标的定位精度分析,遴选出定位精度最高的测量子集定位结果作为雷达对目标跟踪的融合量测,在雷达的跟踪门内进行量测确认,之后按照联合数据互联的方法,对多目标当前状态进行估计。仿真实验显示,该方法是异地配置雷达/ESM协同目标跟踪的一种点迹级融合的有效方法。     

红外侦察预警系统站点布设对被动测距精度的影响分析

介绍了红外侦察预警系统被动测距的原理,探讨了双站布设距离及三站布阵方式对测距精度的影响,提出了三站联合测距的最优布设方式--等边三角形布阵,分析了该种布阵对目标的测距精度。仿真结果表明,该布阵方式可最大限度地降低目标距离的误报率,且能兼顾0°～360°范围测距的精度和一致性;1 km的站点间距可保证14.2 km距离内目标的测距精度优于10%,大大提高了三站联合测距的效果。