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步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程,并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计.推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界.理论分析和仿真结果表明,算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界.     

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步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程,并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计。推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界。理论分析和仿真结果表明,算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界。     

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。      

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。      

基于约束总体最小二乘的单站DOA/TDOA联合误差校正与定位算法

多基外辐射源雷达定位系统受系统偏差影响较大。该文针对多基外辐射源雷达到达角度(DOA)和到达时差(TDOA)联合定位系统,提出一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位和误差校正算法。首先引入辅助变量,将DOA和TDOA非线性观测方程进行线性化处理。考虑伪线性化后定位方程中噪声矩阵各分量统计相关特性,将无源定位与误差校正联合优化问题建立为CTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解。在此基础上,考虑辅助变量与目标位置的关联性,设计关联最小二乘算法改进目标位置估计值,采用后验迭代方法进一步提高系统偏差估计精度。最后推导了算法的理论误差。仿真结果表明:该算法能够有效地估计目标位置和系统偏差。     

考虑站址误差的稳健TDOA定位算法

针对现有定位算法非线性运算多,误差易传递,且存在缺秩矩阵,致使算法稳健性低、定位精度差的问题,本文提出一种站址误差条件下基于误差校正的时差定位算法。首先通过引入辅助变量伪线性化时差定位方程,并利用加权最小二乘初步估计目标位置;接着利用辅助变量与目标位置之间的非线性函数关系,构建并求解关于目标位置误差的定位方程,对目标位置初估值进行线性校正,最终得到更为精确的估计结果。理论性能分析表明在噪声较小时,所提算法能够达到克拉美罗下届,且相比于现有定位算法具有更高的定位精度和定位稳健性。仿真结果验证了所提算法具有更好的定位性能。      

误差校正下外辐射雷达无源定位算法

针对多基外辐射源雷达定位中存在系统误差的问题,提出了一种基于到达角度(DOA)与到达时差(TDOA)的外辐射源雷达无源定位和系统误差校正算法。首先,该方法引入辅助变量对非线性的DOA 和TDOA 量测方程进行线性化,利用迭代加权最小二乘算法得到对目标位置和系统误差的联合估计;然后,利用辅助变量与目标位置的关联性,设计了一种关联最小二乘算法对初始估计值进行改进;最后,通过后验迭代估计进一步提高目标定位精度。仿真结果表明该算法能够有效地估计系统误差和目标状态。     

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。      

一种基于半定松弛技术的TDOA-FDOA无源定位算法

在运动目标的无源定位场景下,闭式算法在低噪声情况下可以到达克拉美罗下界(CRLB),但是这些算法往往不能适应较大的测量噪声环境。针对目前闭式算法适应大噪声能力较差这一问题,该文联合到达时间差(TDOA)以及到达频率差(FDOA),提出一种基于半定松弛(SDR)技术的无源定位算法。该算法首先构建传统闭式解的伪线性方程,其次利用随机鲁棒最小二乘(SRLS)的思想以及目标参数与额外变量之间的非线性关系,将无源定位问题转化为了具有2次等式约束的最小二乘问题;随后,将半定松弛技术应用到这一问题上,约束最小二乘问题松弛为半定规划(SDP)问题,最后,借助优化工具箱可以有效地对目标参数进行求解。该文所提出的算法不需要初始值先验条件,仿真实验表明了所提算法的有效性。     

一种改进两步加权最小二乘的TDOA定位算法

现有的两步加权最小二乘水下声源定位算法中,两步法处理均存在平方以及开方等非线性运算忽略了二阶误差项,导致定位精度下降。提出了一种改进的两步加权最小二乘算法,首先引入时差方程,构建新的定位方程,初步估计出声源位置;接着引入中间变量并进行泰勒展开,利用中间变量与声源位置误差之间的非线性关系构建定位方程,对声源位置初步估计值进行校正,有效避免了二阶误差项的丢失,得到了更加精确的估计结果。通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能的同时进一步提升了算法定位精度。     

高精度室内可见光定位算法

针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问 题,提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方 法。首先利用由室内不同LED发出的定位参考信号到达定位终端的时间差(TDOA )的测量估计,得 到定位终端到达两个LED的传输距离之差,以此构造距离估计目标函数,然后采用有约束非 线性规划算法得到 定位终端的位置坐标,从而有效地解决了室内噪声环境中常规TDOA定位算法不收敛或误差偏大的问题。 同时,为了进一步优化定位性能,将距离信息引入加权因子中,提出了质心加权混合定位算 法。将提出的 定位算法在5m×5m×3m的空间区域中进行了仿真实验,同时考虑噪声因素的影响,结果 表明,提出的距离 估计目标函数法在信噪比(SNR)为2dB的条件下可以达到平 均5cm的定位误差,采用质心加权处理后平均定位误 差仅为3cm,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。     

A closed-form distributed source localisation method using TDOA and GROA

This paper proposes a closed-form distributed passive source localisation method using time difference of arrival (TDOA) and gain ratios of arrival (GROA) measurements. After removing the unknown parameters in TDOA equations by using GROA measurements, the proposed method applies two-step weighted least-square (LS) minimisations. First, the TDOA and GROA equations are transformed into a set of pseudo-linear equations by introducing additional parameters, and a weighted LS estimation is used to obtain a rough estimate; secondl, this method exploits additional parameters to refine the estimate through another weighted LS estimation. The application of weighting matrix leads to an approximate maximum likelihood estimator and produces a substantial improvement in source localisation accuracy. Both the theoretical analysis and simulation results indicate that the proposed method can achieve the Cramer–Rao Lower Bound at a moderate noise level and outperform the existing methods in terms of localisation accuracy.     

基于G-N迭代的双星时频差定位融合算法

双星时差（Time Difference of Arrival,TDOA）频差（Frequency Difference of Arrival,FDOA）定位系统在过顶期间可多次截获到辐射源信号并进行定位,将不同时刻观测的多组时差频差和高程信息融合可以提高定位精度。本文算法将辐射源高程信息建模为双星时差频差定位融合的观测量之一,并提出了一种基于高斯-牛顿（Gauss-Newton,G-N）迭代的双星时差频差定位融合算法。最后通过实验仿真将本文所提算法与理论最优单次定位结果、直接平均和加权平均等位置合批处理方法进行比较,实验结果表明本文算法相较于其他位置合批处理方法具有更优越的性能。     

基于双麦克风的2维平面定位算法

基于麦克风阵列的声源定位技术受到了越来越多的关注。在视频会议、助听器、免提电话系统中,声源定位被用于检测说话人的位置信息来自动调节摄像头,或者形成波束。在各种声源定位方法中,基于到达时间差(time delay of arrival,TDOA)估计的双步定位算法是普遍采用的一种行之有效的方法。Birchfield从能量的角度出发提出了一种基于双耳电平差(interaural level difference,ILD)的双步定位算法,它通过检测多个麦克风对所接收到的信号能量比来确定声源的位置。然而,所有的这些方法如果要确定出声源在二维平面内的位置坐标,都至少需要三个麦克风。针对这一问题,本文提出了一种基于双麦克风的二维平面定位算法,类似于人的双耳定位原理,我们通过同时估计声源到达两个麦克风的能量比和时延信息,来达到定位的目的,而进一步推导出的闭合解可以用于实时地跟踪运动声源。最后的仿真结果证明了这一算法在一般的混响条件下都可以获得好的结果,然而它减小了阵列的尺寸,这对于体积受限的通信设备来说具有极大的吸引力。     

校正源条件下基于双星序列观测量的地面运动目标定位算法及理论性能分析

The method for locating a moving source on earth using a sequence of time difference of arrival(TDOA)and frequency difference of arrival(FDOA)measurements pairs obtained by dual-satellites was presented in the presence of calibration sources with accurate positions.First,the difference calibration(DC)location algorithm aiming to the mobile target was derived,and its theoretical performance was also analytically derived.The result demonstrates that the DC localization variance could not reach the CRB,although it could eliminate the location bias produced by the position and velocity errors of the dual-satellites.For this reason,a two-step optimal association location algorithm was proposed,and its theoretical performance was proved to be equal to the CRB.Finally,a variety of numerical experiments are performed to corroborate the superiority of the geolocation algorithms and the effectiveness of the performance analysis.     

Moving‐Target Tracking Based on Particle Filter with TDOA/FDOA Measurements

In this letter, we propose a moving‐target tracking algorithm based on a particle filter that uses the time difference of arrival (TDOA)/frequency difference of arrival (FDOA) measurements acquired by distributed sensors. It is shown that the performance of the proposed algorithm, based on the particle filter, outperforms the one based on the extended Kalman filter. The use of both the TDOA and FDOA measurements is shown to be effective in the moving‐target tracking. It is proven that the particle filter deals with the nonlinear nature of the moving‐target tracking problem successfully.     

用于双星时差频差定位体制的宽频接收机设计

针对双星时差频差定位体制要求,提出了一种宽频带接收机设计方法。介绍了整机架构设计方案和模块划分方法。重点阐述了影响双星时频差体制定位精度的关键指标:时延差一致性、频率差一致性、幅度差一致性的工程实现方式及各项技术指标的加速老化试验方式。接收机测试结果表明,接收机时延差一致性优于1.54 ns、频率差一致性优于1 Hz、幅度差一致性优于0.5 dB。并通过老化试验验证接收机指标变化情况满足在轨5年实际工程应用需求。     

基于TDOA与GROA的信号源被动定位偏差消除技术

本文针对Ho提出的基于TDOA（Time Difference of Arrival）与GROA（Gain Ratio of Arrival）信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.     

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

色噪声背景下相干信源DOA估计的空间差分平滑算法

文中提出了一种色噪声背景下相干信源波达方向(DOA)估计的新算法-空间差分平滑(SDS)算法.SDS算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性,差分平滑运算,将非相干信源与相关(或相干)信源分开分辨,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源.SDS算法可对消空间色噪声,适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境.相比常规谱估计算法,SDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力,利用少数阵元进行迭代空间平滑运算,还可明显减小SDS算法的计算量.计算机仿真结果证明了SDS算法理论的正确性和有效性.