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。     

基于泰勒加权最小二乘算法的水下TDOA/FDOA联合定位方法

针对水下复杂的定位场景中,两阶段加权最小二乘算法因为忽视噪声平方项而造成的定位不精确问题,本文提出了一种基于泰勒加权最小二乘算法的水下到达时间差和到达频率差(Time difference of arrival and frequency difference of arrival, TDOA/FDOA)联合定位方法。该方法首先通过加权最小二乘算法求解目标粗估计位置和速度;然后通过求解TDOA/FDOA测量值的泰勒展开式构造定位误差方程,用迭代的方法不断更新目标估计位置和速度;最后,当定位误差足够小或达到最大迭代次数的时候,算法停止运行并输出目标估计位置和速度。仿真表明,在噪声方差小于10分贝时,本文算法的位置和速度估计的均方根误差能够接近或约等于克拉美罗下界。      

存在站址误差下的时频差稳健定位算法

针对现有算法定位精度低,稳健性差的问题,该文基于误差校正的思想,改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2,提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程,避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算,提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明,在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,在常见量级的站值误差及测量误差下,相比于现有算法,该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。      

相参短脉冲辐射源双站TDOA/FDOA直接定位算法

当目标辐射源脉冲信号持续时间较短时, FDOA引起的信号脉内相位变化很小,几乎可以忽略,无法实现TDOA和FDOA联合定位。针对上述问题,通过对相参辐射源信号脉冲间相位补偿,提出了一种利用信号的TDOA和FDOA信息的最大似然直接定位算法。考虑采用运动双站对固定目标辐射源定位情况,以确定性未知信号为模型,推导了高斯白噪声背景下相参脉冲信号联合定位的最大似然估计算法,仿真分析验证了该算法可以利用双站实现对短脉冲相参辐射源的TDOA/FDOA定位。此外,还推导了相参脉冲联合定位的CRLB,表明所提算法在常规信噪比下定位精度可以达到CRLB。      

基于静止、准静止双星TDOA／FDOA无源定位算法

针对由静止卫星、准静止卫星构成的无源定位系统，该文研究了利用到达时间差／到达频率差（TDOA／FDOA）联合对地球表面固定辐射源的无源定位算法。与迭代搜索法相比，该算法不需要初值，不用迭代运算，仅仅需要解4次多项式方程，因此该算法更有效。文中推导了定位方程的求解算法，分析了多项式方程的多根情况，并提出了相应的解决办法；最后进行了蒙特卡罗仿真，仿真结果表明该算法具有适应能力强、定位精度高的优点。     

同轨双站宽带信号源位置点成像定位算法

针对已知高度宽带信号源的无源定位问题,借鉴SAR成像原理和直接定位法思想,提出一种利用到达差时间(TDOA)和到达频率(FDOA)信息的位置点成像无源定位算法。采样时将观测时间划分为快时间和慢时间,在快时间域估计TDOA,慢时间域估计FDOA。首先分析了同轨双站构型下距离差走动,然后利用观测区域中心位置对观测时间内各脉冲TDOA进行校正,再通过二维傅里叶变换得到TDOA和FDOA,并将联合估计得到TDOA和FDOA通过几何关系映射得到目标位置。仿真实验表明了本文算法的有效性,且不需要进行信号分选和参数配对,适用于观测不可区分多目标辐射源定位问题,具有高精度和超分辨特性。     

陆基导航定位系统中的HDOP模型与计算方法

0 引言 随着无线移动通信技术的发展,用户对移动定位系统的需求也越来越高。与GPS卫星导航定位系统相比,由地面站组成的陆基导航定位系统有搭建简单、成本低的优点,更适合在某些场合应用。在陆基导航定位系统当中,基于到达时间差TDOA （ time difference of arrival）定位已经被证明是一种可靠、定位精度高、实现简单的定位方法。     

基于概率的空间三机时差-频差联合定位

针对传统泰勒展开定位算法的定位精度不高问题,提出了一种基于概率理论的时差(TDOA)与频差(FDOA)联合定位的新方法,该方法利用到达三机的时差和频差构建非线性方程组,通过概率算法将非线性方程组转化为线性方程组,求解可得目标的估计位置.仿真表明,该方法较泰勒展开法相比,有很高的定位精度.     

基于双星TDOA和主星DOA的空中动目标联合定位技术

现有基于星载的空中动目标定位方法工程实现复杂度与代价过大,本文提出了一种应用于空中动目标定位的新型双星定位技术,联合双星到达时差信息（TDOA）和主星来波方向信息（DOA）可以获得目标的三维定位.通过矢量求解方法,建立了空中动目标定位的数学模型.同时,在考虑多种误差因素的前提下,建立了用于Monte Carlo分析的定位误差模型.最后,以空间站及其辅星作为应用场景进行了算例仿真.结果表明该技术能够实现空中动目标的地面航迹和三维位置的精确估计,可应用于空间站与卫星联合的空中动目标联合定位系统.     

多站时差和多普勒频差联合定位技术

讨论了多站时差（TDOA）和多普勒频差（FDOA）无源定位技术,并将时差定位与多普勒频差定位结合起来,提出了对运动目标的时差-多普勒频差联合定位思想。仿真结果表明,这一方法是可行的。     

三机无源定位二维布阵优化研究

针对三机无源定位二维布阵优化问题,提出了基于有效定位区面积最大准则的最优布阵方法.文中以三机时差定位、频差定位及时频差定位为例,描述了三机无源定位模型,接着基于克拉美-罗限引入了有效定位区的概念,并以其面积最大作为布阵优化准则,通过仿真研究了二维布阵优化问题.仿真结论反映了三机时差、频差及时频差定位体制的不同特性,具有较强的实际指导意义.     

卫星干扰源定位系统中星历校正技术

卫星干扰源定位系统,是通过测量两颗相邻同步卫星对干扰辐射源形成的时差观测量和频差观测量来实施未知干扰源定位,在此过程中,两颗相邻同步卫星的星历误差是影响定位精度的主要因素,因此,星历校正技术是整个系统一个关键环节。针对星历校正技术中的卫星动力学模型选取、状态转移矩阵的计算和简化等几个关键问题作了详细深入的论述,给出了具有典型意义的力模型选取标准和状态转移矩阵的计算方法,设计了一种基于短弧轨道改进原理的星历校正算法,通过仿真数据和实测数据处理证实,定位误差可从千千米量级校正至十千米量级,验证了该算法的可行性和定位精度。     

基于WGS-84的双星时差/频差定位算法及误差分析

研究了低轨道双星通过测量时差和频差对地面固定辐射源进行无源定位的问题。双星时差/频差定位算法是时差、频差单独定位公式和WGS-84地球椭球模型的结合,该算法通过迭代的方法提高了定位精度。文中结合定位误差算法和定位精度的GDOP算法,通过仿真、对比系统地分析了影响双星时差/频差定位系统定位精度的因素,分析结果对双星定位系统的应用具有借鉴意义。     

基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法

该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低。     

低轨双星无源探测系统对运动辐射源的快速检测算法

针对时频差体制的低轨圆轨道双星无源探测系统不能对运动辐射源进行定位和辐射源是否运动进行判别问题,提出了一种通过单次观测实现运动辐射源定位与运动性判别的快速算法。该算法利用信号到达角与信号达到时差联合定位结果,结合信号到达频差对平行于大地水准面的匀速运动目标进行运动性检测,使系统在观测量存在误差条件下仍能有效进行目标运动性判别。将其应用到低轨双星无源探测系统中,仿真结果表明算法对速度大于60 m/s以上的辐射源具备优于95%的正确检测概率。     

观测站有位置误差的多维标度时频差定位算法

定位精度对观测站位置误差很敏感。论文针对观测站位置和速度有误差的情况,提出了一种加权多维标度时频差定位算法。该算法利用了多维标度定位通过特征结构和维度信息抑制噪声的优势,它将定位残差表示成测量误差和观测站位置误差的线性形式,然后通过加权最小二乘给出了目标位置和速度估计的闭式解。仿真结果表明,在小的测量误差和观测站位置误差时,该算法对目标位置和速度的估计能够达到克拉美劳下界。与两步加权最小二乘和约束总体最小二乘算法相比,该算法在测量噪声和观测站位置误差较大时有更高的定位精度。      

一种基于短合成孔径的双星干涉精确定位方法

双星TDOA/FDOA联合定位通过时差曲面和频差曲面进行定位,定位的精度受时差/频差测量精度的影响。针对精确测量时差/频差的需求,该文提出一种基于短合成孔径的双星干涉测量时差/频差的方法,利用一定长度的合成孔径提高测量精度。对于窄带信号,该方法有估计单星多普勒频率的能力,通过两颗卫星单独估计的结果得到频差;对于宽带信号,通过双星数据干涉可以获得频差的高精度估计。对于短期稳定的雷达信号,STK仿真数据的处理结果证实了该方法在大范围内可以实现1 km的定位精度。     

一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

针对移动外辐射源跟踪问题,提出一种融合到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter,CMKF)算法。首先,采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法,并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时,该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)界;其次,在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型,将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题,并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合,还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。