三站频差定位性能分析

三站频差定位是一种重要的无源定位方式,其典型的应用场景之一就是机载运动平台对固定辐射源的无源定位。为了给工程实践提供理论支撑,需要首先分析机载三站频差定位性能。鉴于此,本文首先描述了定位模型,包括频差观测方程、导航观测方程及地球表面约束条件。然后在考虑频差测量偏差及地心距偏差条件下,基于加权最小二乘准则,采用扰动法导出了辐射源位置估计均方误差的表达式,其表征了均方误差与各影响因素(载机速度、辐射源频率、频差误差、导航参数误差、地心距偏差等)的关系,可作为定位性能分析的依据。最后,通过算例仿真,在典型参数条件下分析了多种因素对定位性能的影响,得到了若干结论,并进一步指出了所获结论可能的实际应用价值。      

三机时差频差联合定位算法

针对平面三机对辐射源定位的场景,提出2种基于牛顿迭代法的定位方程组求解算法:平均处理算法和最小二乘迭代算法。通过仿真数据验证2种算法的有效性,并比较2种算法的优劣,发现平均处理算法更有利于解决定位模糊,最小二乘迭代算法更有利于提高定位精度,提出2种算法联合的解算思路。提供仿真数据,说明定位精度随三机布局方式的变化,得出结论:在保持副机到主机距离不变的情况下,三机在同一直线航迹上时具有全局最高定位精度。     

基于概率的单星测频无源定位算法

提出了一种基于概率的单星测频无源定位算法，利用一颗卫星在不同位置上多次测量的信号多普勒频率，对地面辐射源进行定位。在介绍了定位原理的基础上，对算法进行了仿真，通过仿真分析了参数测量精度与定位精度之间的关系。     

基于约束加权最小二乘的时差频差联合定位算法

针对运动目标源定位问题,提出了一种基于约束加权最小二乘(Constrained Weighted Leas-tSquares,CWLS)的时差频差定位算法。该算法利用目标源到达多个接收站的时差和频差信息,对目标源的位置和速度进行估计。通过引入中间变量,将时差频差非线性方程转换成伪线性方程(中间变量与目标源位置和速度之间存在约束关系),再对此约束条件引入拉格朗日乘子技术,将此伪线性方程的求解转化为求条件极值问题,创造性地求解了此非线性定位方程,提高了定位精度,并能满足实时性和全局收敛要求。仿真实验表明,该算法在保持相近复杂度的同时,进一步提高了定位性能,优于两步加权最小二乘算法,在噪声较高时仍然能达到克拉美罗下限。     

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。     

基于约束总体最小二乘方法的到达时差到达频差无源定位算法

两步加权最小二乘方法(two-stage WLS)是求解TDOA/FDOA无源定位问题的经典线性方法,但也存在着定位偏差和均方误差对测量噪声的适应能力较差的缺点。该文根据TDOA/FDOA的伪线性定位方程组特点,将其建立为一种带约束条件的约束总体最小二乘(CTLS)模型,并采用拉格朗日乘子法求解带约束条件的CTLS问题,建立了几种最小二乘类定位方法的统一解,从而将约束加权最小二乘(CWLS)定位解和约束最小二乘(CLS)定位解变为该文CTLS定位解的特例。仿真表明,该文方法比两步加权最小二乘方法具有更低的均方误差,并能够有效减小定位偏差,因而具有更好的测量噪声适应能力。     

慢速目标仅测角无源定位算法研究

为解决反辐射导弹对慢速运动目标定位精度的难点问题,建立了慢速目标的定位模型,推导了静止目标定位误差的克拉美罗下限(CRLB)。将仅测角条件下无机动单站对运动辐射源的不可观测问题转化为模型误差问题,从而实现对慢速目标仅测角无源定位。针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法定位精度低,过于依赖初始化条件的缺点,提出了基于距离-角度划分的网格搜索法(RA-GBF)。该方法在降低传统的GBF方法的计算量同时,定位性能优于EKF算法。仿真实验证明了方法的有效性。     

运动观测站对固定辐射源频差定位算法

 针对频差定位中的运动观测站对固定辐射源的定位场景,提出了一种目标位置直接求解频差定位算法,解决了基于频差定位方法的算法求解问题.所提方法利用目标相对于参考站的极坐标表示公式,巧妙借助频差定位方程的形式,按照先求解目标的方位角,再求解目标的径向距离,最终获得目标准确位置的直接求解公式.其中对算法进行了详细的分析,讨论了求解过程中目标方位角和径向距离的求解模糊及其处理方法,并利用仿真分析验证了理论分析的正确定,为频差定位算法的应用提供了理论基础.     

基于NLS的多机只测角误差配准算法

多机无源融合定位中的误差配准是目前多传感器误差配中的难点之一。当无源传感器获得的观测量存在系统误差却不进行配准时,多机融合定位的效果将受到严重影响。针对这一情况,在多机只测角无源定位问题中提出了一种基于非线性最小二乘（NLS）的误差配准算法。该算法将多机只测角误差配准问题转换为非线性最小二乘估计问题,并采用高斯–牛顿法求解,即先将非线性量测方程线性化并采用加权最小二乘进行估计,然后进行迭代直至收敛到最优估计值。仿真结果表明,与EKF配准算法相比,当观测时间足够长时,本文提出的NLS误差配准算法的定位误差可以接近克拉美罗限（CRLB）,并且对系统误差的估计精度非常高。      

基于约束加权最小二乘的多站无源定位

针对传统加权最小二乘算法在噪声较大时会出现门限效应的问题。本文将约束加权最小二乘算法应用于多站无源定位,分别提出了基于多站时差定位的约束加权最小二乘算法以及基于时差频差联合定位的约束加权最小二乘算法。算法首先将非线性观测方程转化为两个伪线性方程,然后对伪线性方程加入限制条件,得到目标位置。仿真实验表明,与经典加权最小二乘算法及其改进算法相比,新算法在计算量增大不多的情况下扩展了适用范围,当噪声超过门限值时依然能获得较高的定位精度。新算法对噪声具有较强的鲁棒性,能有效克服门限效应带来的影响。      

一种基于最小二乘准则的方位-多普勒频差联合无源定位新方法

提出了一种方位-多普勒频差(DOA-FDOA)联合定位新算法,该算法多次应用最小二乘准则,借助目标航迹约束条件,并利用多普勒频差信息实现了对运动目标的可靠高精度定位,避免了直接求解非线性方程组。新算法的定位误差逼近CRLB,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于时差及多普勒频差的IMM无源定位算法

无源定位系统本身不发射电磁波,完全是被动工作,具有很好的隐蔽性,受到各方的青睐.针对时差和多普勒频差信息固定多站定位问题,给出了一种对运动目标进行定位跟踪的IMM滤波算法.文中首先对目标定位原理进行了阐述,然后对IMM滤波算法的滤波过程进行了详解.经过计算机仿真验证,此算法是正确有效的.     

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.     

单站无源定位技术研究

文中基于单个观测站观测所得的方位角和多普勒频率信息,在建立了状态转移矩阵和观测矩阵的基础上,通过最小二乘法,对辐射源进行无源定位。从仿真结果可知,基于方位角和多普勒频率的单站无源定位技术是可行的,且多普勒频率测量噪声标准差对均方根误差的影响相比方位角测量噪声标准差明显。     

双星时差频差无源定位系统定位算法工程指标分析

通过计算时差、频差测量精度,以及卫星运动引起的时差、频差变化率,提出双星时差频差无源定位系统的信号最佳采样时间为10～ 100 ms.进一步推导了工程可实现的定位精度,仿真结果表明双星系统工程可实现的定位精度约为1～3km.研究和结论对双星定位系统定位精度指标的论证与分解具有借鉴意义.     

基于多普勒频差的无源雷达测速精度分析

为了提高无源雷达系统的测速精度,研究了基于多普勒频差的速度测量.利用典型航线的仿真试验结果表明,相比传统的位置差分测速,基于多普勒频差测速性能有较大提高.同时,给出四站时差系统的测速精度理论推导,并且仿真分析Y型布站时,不同多普勒频差测量误差情况下的速度精度分布规律.仿真结果为无源雷达系统设计和应用提供了理论依据.     

一种融合时差频差和测向的运动目标跟踪方法

传统的星载无源定位系统对空中辐射源定位求解通常采用假设高程的方法,高程假设误差将对定位跟踪精度造成较大影响。为实现未知高程运动辐射源的高精度定位跟踪,针对异轨三星构型的无源定位系统,提出了一种基于时差、频差和二维测向融合的迭代扩展卡尔曼滤波(Iterative Extended Kalman Filter, IEKF)跟踪方法。在WGS-84坐标系下建立了状态方程和观测方程,并采用IEKF方法对目标状态进行估计。仿真结果表明,该方法可对未知高程的运动目标进行高精度状态估计,典型仿真场景下的目标高程估计精度达到百米量级,相对于已有方法收敛时间更短,并且在卫星覆盖范围内具有更大的高精度定位跟踪区域。     

A Joint TDOA/FDOA Lo calization Algorithm Using Bi-iterative Method with Optimal Step Length

In order to improve the estimation accuracy of multi-station joint Time difference of arrive/ Frequency difference of arrive (TDOA/FDOA) location with Bi-Iterative method, a solution for the position of target with Gauss-Newton optimal step length is proposed in this paper. First, get the initial estimation of target based on Two-stage weighted least-squares (TSWLS) algorithm, and then alternately solve the position and velocity of the target with Bi-Iterative method. In this paper, Gauss-Newton method is applied to iteratively solve the target position, including the detailed equations of the descending direction and the optimal iterative step length in each iterative process. Simulations are carried out to examine the algorithm's performance by comparing it with TSWLS method and Gauss-Newton method regardless of the step length. The results show that when Gauss noise variance is small, the estimation accuracy is close to Cramer Rao lower bound (CRLB) and the proposed method performs better than the other two methods. In addition, because the model which includes the position and velocity of the observation station and the target is in line with the over-the-horizon reality scene in this paper, our research has certain practical value.