三机时差频差联合定位精度分析

从时差频差联合定位方程组出发,基于牛顿迭代法求解定位结果,并从理论上分析定位误差,说明时差频差联合定位的特点。考虑到双机时差频差定位中固有的定位结果模糊和定位精度不高2个问题,提出三机联合定位,通过飞机的两两组合消除定位结果模糊,并通过数据融合提高定位精度。通过仿真验证三机定位相对于双机在解定位模糊和精度方面要优于双机定位。     

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。     

基于多站的时差和多普勒频差联合定位

讨论了多基站无源雷达的时差和多普勒频移定位算法。给出了时差和多普勒频差联合定位算法,并应用基于Gauss-Newton的批处理方法进行求解,提高定位精度。仿真结果表明,时差-多普勒频移联合定位对定位精度的提高有效可行,也克服了时差定位解模糊的问题。     

基于累积量的时差频差联合估计算法

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计（TDOA/FDOA）算法,分析了噪声相关性对二阶累积量和四阶累积量的时差频差联合估计算法的影响。仿真结果表明,这一方法是切实可行的。     

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。     

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。     

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。     

基于互模糊函数的快速时差频差联合估计

针对无源定位中的时差频差联合估计问题,利用内积公式推导出了基于互模糊函数的时差频差联合估计公式,并提出了相应的快速实现算法。其中通过适当变换互模糊函数计算公式,将传统的二维时差频差搜索算法变为对信号内积进行快速傅里叶变换,然后对变换后的数据进行二维搜索,大大提高了时差频差联合估计的速度,降低了运算量。通过重构离散傅里叶变换项,并进行近似,进一步降低了运算量。仿真结果说明,两种算法都能得出准确的结果,改进的算法计算时间更少。     

一种局部参考坐标系下的三站时差定位算法

论文针对三站时差定位计算过程中,会出现多解及选解模糊的情况,对一种通过低空基准平台对海地面或近地目标进行探测定位的三站无源时差定位算法进行研究。基于高精度的WGS-84地球模型,提出建立一种基于空中基准站覆盖区域的局部参考坐标系。在该坐标系下,通过坐标变换和近似处理,降低了时差方程中目标点在三维直角坐标系下未知坐标的维数,从而可按照一般三个基准站计算二维坐标的定位算法完成对目标点的三维定位,求解与判断较为容易,保证了计算结果的稳定性。然后通过迭代运算,进一步提高计算结果的精度。通过坐标反变换（线性变换）,可得到目标点在大地坐标系下的定位结果。仿真结果显示,对于我们所关心的目标区域,该算法因为避免了求解四次方程,并且运算过程中各坐标分量的几何意义明显,易于选解,从而解决了三站时差定位计算中常存在的定位模糊问题。该方法无需辅助其它测量信息（如测方位角等）,仿真运算中不存在选解错误的情况,其定位精度满足应用需求。      

基于联合双机MUSIC的多目标无源定位算法

在无源定位中,基于角度信息的双机协同定位方法具有参数少、精度高和灵活性好等优点。但在辐射源日益密集的战场环境中,对多个目标实施定位时,通常将双机观测到的信息分别匹配并联合方程求解每个目标的位置,容易出现匹配错误、定位模糊问题。本文提出了一种双站联合MUSIC角度估计算法,通过降维投影的方法减少了谱函数和谱峰搜索的计算量,可以获得同一目标测向线匹配结果,并获得更高的测角精度。在定位解算中,利用经典的最小二乘法解算目标位置。仿真结果表明,对慢速多目标,相比匹配测向法,本文所提算法具有更高的定位精度。      

仅有角度测量的双机协同机动目标跟踪定位路径规划

针对仅有角度测量的双机协同三维机动目标跟踪定位路径规划问题提出基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）和定位精度几何分布（GDOP）的优化算法。在建立双机协同被动跟踪EKF 的基础上分别从交互信息与协方差控制入手建立指标函数。利用向量概念推导出了双机协同被动目标定位的GDOP计算公式,并建立了基于GDOP 的指标函数。利用目标状态的一步预测给出了基于不同指标函数的数值解法。仿真表明,基于EKF 的指标函数在在目标机动时性能较差,而基于GDOP 的指标则在目标机动时表现出良好性能。     

基于RSSI自适应三维加权质心定位算法

针对无线传感网络RSSI加权质心定位算法精度较低的问题,提出了一种采用RSSI值作为加权因子的三维加权质心定位算法。依据RSSI值自适应缩小定位区域,并根据筛选出的最优参考节点构建三维球体定位模型。仿真结果表明,改进的定位算法在相同测试条件下,在精度与稳定性上相较传统加权质心算法有了大幅提高。     

一种三站时差定位的布站优化算法

测量站的布站直接影响时差定位目标的定位精度.针对一定区域目标整体定位精度的优化,提出了一种三站时差定位的布站优化算法.以水平定位精度因子(HDOP)为定位精度的度量准则,建立布站优化问题的多目标规划数学模型,通过构造最小最大评价函数,求解模型的最优解,从而得到三站时差定位的最优布站.仿真给出了该布站优化算法对某种初始布站进行优化前后两种布站的HDOP分布图.由仿真结果可以看出,相对于初始布站,最优布站对目标区定位精度的提高较为明显,验证了这种布站优化算法的有效性.     

基于外辐射源的单站无源定位改进算法

针对外辐射源无源定位系统实现快速和高精度定位的要求,提出了一种在测量到达角及时差信息的基础上,增加方位角变化率信息的单站无源定位算法。同时引入一种对非线性系统较好的滤波算法——修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,与推广卡尔曼滤波器(EKF)相比,MGEKF能更好地解决量测模型非线性问题,滤波性能更好。计算机仿真结果也表明了此定位方法具有较好的定位跟踪精度和速度。     

仅基于角度测量的双机不同向无源测距公式

按平面几何关系,导出了双机在不同向飞行时,仅基于角度测量的无源测距公式。一旦令两载机飞行方向间的夹角和两载机基线之间的偏转夹角趋于零,则即可得到沿同一直线飞行时的双机无源测距公式。测量误差分析表明,基于本文的测距算法,通过适当调整双机间的基线偏转角度,即可使整个探测区域上的测量误差都满足小于5%R的技术要求。     

三角定位偏差估算

传统的三角定位是通过对位置的估计实现的。提出了一种基于两观察站位置偏差估计对运动辐射源定位的方法,采用优化的最小二乘和卡尔曼滤波算法实现定位。这种算法可使定位误差圆概率模糊区迅速减小,缩短收敛时间,实现了快速定位跟踪的目的。建立了位置偏差的状态方程和测量方程．用上述算法进行了计算机仿真。该方法与位置估计仿真曲线进行了比较．收敛时间从2s降低到1s,并且提高了定位精度。     

基于最小二乘拟合的运动单站无源测向定位

无源测向定位是应用最多的一种无源定位技术。研究了在平面直角导航坐标系下,移动单站直线运动时的高精度定位综合算法问题,提出了基于最小二乘直线拟合的定位算法,并给出了仿真结果。     

基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究

为了提高节点定位精度,解决定位误差较大的问题,提出了基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位算法,以此来获得更高的定位精度。首先将元胞自动机的思想融入蝙蝠算法,采用了改进的元胞限制竞争选择小生境技术和灾变机制,使得该算法在寻优过程中能够跳出局部极值,避免早熟现象,更快地收敛到全局最优解。通过标准测试函数的验证,表明了该改进算法在收敛深度和广度上的优势。之后将元胞蝙蝠算法应用到无线传感器网络节点定位上来提高定位精度。实测实验中,该算法在测试环境下平均定位误差在0.4 m以内,相比于改进PSO算法,获得更好的定位效果。