基于AOA的双机无源定位模型及其解算方法

在双机协同的无源定位算法中,角度信息有着非常重要的作用。为解决双机无源定位问题,提出了一种只利用角度信息的定位模型,并同时消去中间变量距离的影响。对比了最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法、渐进无偏估计法等方法对该双机定位模型的解算。相比时差/到达角联合定位算法模型,该算法需要更少的观测信息和更少的观测误差,就能提高定位精度。仿真结果验证了上述4种解算算法的定位性能,证明了该算法在定位精度上的优秀性能。最后,还对4种算法在不同误差和约束条件下在双机协同观测定位中的定位精度进行了对比。     

基于TDOA的无人机集群协同单目标定位

无源定位作为现代信息化战场中电子侦察的重要技术, 可以在自身不辐射电磁波的情况下实现对敌方目标的精确定位。以高灵活性、高安全性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群为接收站, 研究基于到达时差测量的辐射源定位方法。作为高机动平台, UAV集群的位置误差更大, 基于该情况对Chan算法、Taylor算法进行改进, 并提出了一种粒子群泰勒协同的解算方法。与其他方法的定位结果进行对比, 仿真结果表明所提的方法定位精度接近克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB), 解决了Taylor算法的初值问题。