基于CDMA蜂窝网的运动目标检测与定位技术

利用CDMA蜂窝网中多个基站发射的导频信号实现对三维运动目标检测和定位的方法.根据直达干扰分量的多普勒频移为零,而目标反射信号的多普勒频移非零以及伪随机序列自相关函数的特点,采用级联对消方法滤除各个基站直达分量的干扰;再根据基站间的位置关系及各个导频序列的偏移量,采用该文提出的"簇"方法实现基站与多径时延的配对,完成对定位参数的估计;最后,将Chan提出的TDOA定位方法[7]推广到三维情况,实现运动目标的定位.仿真结果证明了该方法的有效性.     

利用DOA和TOA测量对三维运动辐射源的定位与跟踪

本文讨论了利用到达角和到达时间测量数据对三维运动辐射源进行定位与跟踪的方法。为了提高迭代算法的稳定性,提出了迭代的LM最小二乘滤波算法。该方法还可以很方便地与平方根滤波结合起来应用。最后给出了应用这些算法的计算机模拟结果。     

机载单站对机动目标无源定位与跟踪

机载无源探测定位技术是机载电子对抗中的一个重要的研究领域。针对空间机动目标,建立了机载单站无源定位的三维模型。基于传统测量相位差变化率的方法,增加了多普勒及其变化率信息,探讨了其定位原理,重新推导了定位公式;给出了其中的预处理过程和系统状态方程,并引入了可调白噪声UKF滤波算法以提高对机动目标的跟踪定位精度和收敛速度。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性及有效性。     

多基站无源定位技术在区域定位网络中的应用

多站时差定位是一种较精确的定位方法，它通过处理三个或三个以上测量站采集的信号到达时间来对辐射源定位。文中论述了多站时差无源定位的基本原理，提出了以TDOA多基站小区无源定位系统为基础构建区域定位网络的方案。论述了时差双基无源定位的基本原理，以及小区定位系统的几何布站，地面观测站对空中平台的实时精确定位算法，同步技术，区域组网与越区切换等主要问题的实现方案。     

一个基于TDOA的无线定位新算法

研究了高斯噪声环境下基于TDOA(波达时间差)目标定位问题,得到了约束WLS(加权最小二乘)解.在宽松的假设条件下,该算法被证明是近似极大似然(MLE)解.仿真实验表明:该算法较已有的算法在定位精度方面有显著提高.     

一种新的无线蜂窝定位跟踪技术

该文提出了一种在W-CDMA环境下实现对移动台的定位及跟踪的方法,其中对移动台位置坐标的计算采用基于EOTD的方法,对移动台的跟踪采用马尔科夫链配合相关检测距离门的方法。该方法实用性强,对传统定位方法进行了改进和补充。该文还给出了利用该实现方案和算法在W-CDMA环境下的仿真结果。     

一种基于TDOA的三基站移动通信定位算法

通过建立到达时间差（TDOA）定位模型，并运用牛顿迭代法对模型进行求解，给出了一种基于TDOA的三基站移动通信定位算法。该算法不需要新建坐标系来确定三基站的经纬高坐标，即可对移动终端进行三维定位。方针结果表明，该算法定位精度较高，可以满足应用需求。     

短波单站一维定位性能分析及验证

针对波束域算法分辨率低和高分辨空间谱估计算法对噪声敏感而导致的复杂电磁环境下定位精度低的问题,提出一种Capon和Root-MUSIC的联合算法（CRMU）,用于短波单站一维定位技术的研究。该算法不仅能避免谱峰搜索带来的高运算量,还能在实际探测中,抑制噪声对信号的影响,从而降低方位角估计均方根误差。在仿真模型中,CRMU算法的输出方位角角度估计的均方根误差至少比Root-MUSIC算法小0.2°。在短波单站一维定位实际应用中,CRMU算法的定位误差均在3%以下,满足了定位误差5%以内的实际工程需求。     

一种任意布设多元阵列的声定位方法研究

针对传统声定位系统难以满足传感器阵列所需满足的特定几何形状布设问题,提出了一种任意布设多元阵列的声定位方法。由于算法需要保证定位公式中的转换矩阵为非奇异矩阵,因此,最少需要5个阵元满足对声源进行空间定位,具有较好的工程应用前景。通过MATLAB对该算法进行仿真,在500m×500m的区域,时延标准差为60μs,蒙特卡洛次数为500次,计算得出x、y轴的最大误差不超过0.04 m,z轴的最大误差不超过0.1m。由此可见,该定位方法不仅可有效实现对声源的三维定位,并可灵活应用于战场或其他声目标的探测。     

基于到达角Kalman滤波的TDOA/AOA定位算法

基于Chan算法的TDOA/AOA定位算法是在Chan算法的信号到达时间差(TDOA)误差方程组里加上一个信号到达角(AOA)误差方程,利用加权最小二乘法(WLS)求解。其主要缺点是把移动台(MS)的横坐标、纵坐标与移动台到服务基站(BS)之间的距离作为3个相互独立的变量,忽略了3者之间的相关性。需要进行两次WLS计算,且最终的解为二值根。当AOA测量误差的方差不断增大时,对应的定位误差也随之增大。该文利用Kalman滤波算法对AOA的值进行估计,并将上述的3个变量简化为一个,只需一次WLS即可求得唯一解,减少了计算量,消除了根的模糊性。仿真结果表明,该方法简单,计算量小,有较高的定位精度和较好的稳健性。     

基于改进迭代扩展卡尔曼滤波的3星时频差测向融合动目标跟踪方法

针对传统3星时频差定位系统在未知高程情况下,对运动辐射源会产生由目标速度引发的定位误差的问题,该文提出一种利用主星的干涉仪测向信息的改进迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF),结合3星时差、频差信息的无源融合动目标跟踪新方法。首先,在坐标系转换的基础上建立了定位模型,并在此基础上利用改进的迭代扩展卡尔曼滤波算法对未知高程的运动目标进行跟踪。仿真结果表明,该方法无需获知目标的高程信息即可实现对运动辐射源的定位、跟踪和测速,且对目标的位置、速度估计性能有较大的提高。     

一种改进的NLOS环境下的TDOA/AOA混合定位算法

在蜂窝移动通信系统中,利用基站测量的到达时间差(TDOA)和电波到达角(AOA)的混合定位方法能够比传统的TDOA方法提供更高的定位精度。但是在非视距(NLOS)条件下,当AOA的测量误差超过一定值时,定位的误差仍然很大。该文根据NLOS传播环境下附加传播时延服从指数分布的特性,估计附加时延的均值和方差,对TDOA测量值进行重构,再以AOA方法进行辅助定位。仿真结果表明,该算法能显著提高传统的TDOA和TDOA/AOA方法在NLOS传播环境下的定位精度。     

基于DOA-TDOA-FDOA的单站无源相干定位代数解

针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题,该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法.首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过引入辅助参数,将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式,并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计;而后在第2步加...     

减轻TOA和AOA定位系统非视距影响的方法

结合圆位置线误差、直线位置线误差与参数误差的关系,该文提出了一种利用所有基站测量的波达时间与最近一个基站测量的所有多径的到达角进行混合定位的方法.在该方法中,对波达时间用测量的波达时间总是大于等于视距传播时间进行约束,对到达角用GBSBCM确定的最大角度扩展进行约束,以有效减小非视距传播的影响,提高定位精度.仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于TDOA和SDOA的宽带辐射源双机无源定位算法

针对双无人机无源雷达对宽带辐射源目标的直接无源定位(DPD)初始值敏感,提出一种基于小生境拓扑结构改进矢量粒子群算法(NTVIPSO)的直接无源定位算法。本文算法将直接法和间接法结合起来,依靠间接法中尺度差参数构造约束条件,利用小生境矢量粒子群求解得到精确的位置。仿真结果表明本文粒子群算法优于矢量粒子群算法和邻域拓扑结构粒子群算法。提出的存在扰动情况下尺度差约束条件下的直接无源定算法精确度低于直接法,但优于间接法;计算复杂度低于直接法,大于间接法。     

基于TDOA/FDOA相位条纹的高精度GPS信号跟踪方法

针对传统GPS接收机跟踪环路结构复杂,以及在低信噪比(SNR)、高动态条件下跟踪性能较差的问题,该文提出一种基于相位条纹斜率检测的跟踪新方法。通过采用到达时差(TDOA)的频域相位测量伪码时延,到达频差(FDOA)的时域相位测量载波多普勒频偏。该方法降低了环路实现的复杂度,同时提高了跟踪精度。仿真结果验证了该方法的有效性和稳定性,在载噪比为32 dB-Hz时,相比传统方法,基于TDOA/FDOA相位条纹法的码相位测量精度提高了60%,载波多普勒测量精度提高了31%,且在高动态环境中也能实现精确跟踪,对改善GPS接收机跟踪性能具有研究意义。     

基于虚拟参考站的同步三星时差定位系统广域差分校正算法

星历误差是导致同步三星时差定位系统定位误差的主要因素,该文针对传统差分校正算法在远离参考站区域对星历误差校正精度差的问题,提出一种基于虚拟参考站(VRS)的广域差分校正算法。首先证明两参考信号时差的差分残差近似为两参考站连线方向的线性函数;然后利用已有参考站的位置信息和参考信号的时差观测值,在目标辐射源位置处通过线性拟合构造一个VRS;最后将目标辐射源与VRS的时差观测值进行差分,从而实现对星历误差的高精度校正。仿真结果表明,相比传统差分校正算法,该方法可大范围消除星历误差对同步三星时差定位系统定位精度的影响,且定位精度可逼近CRLB。

     

基于TDOA与GROA的多运动站误差配准算法

针对多运动站无源定位过程中存在系统误差的问题,该文提出一种基于到达时差(TDOA)与到达增益比(GROA)最小二乘配准算法。该算法利用泰勒展开把非线性的量测方程线性化,利用最小二乘算法得到对目标状态和系统误差的联合估计,并考虑了量测噪声和站址误差的影响。同时推导了存在量测噪声、站址误差和系统误差时的克拉美罗下界(CRLB),并分析了系统误差对CRLB的影响。多种条件下的仿真表明,该算法对系统误差和目标状态的估计精度较高,说明了算法的有效性。     

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。