利用互模糊函数联合估计的双星高精度定位技术

针对高精度双星定位系统对参数测量精度的需求,围绕解决高精度时差/频差测量的技术问题,建立了利用双星对地面辐射源定位模型,通过定位精度分析,给出了高精度定位对时差/频差测量精度的要求。通过分析高精度时差/频差测量的各种方法和技术途径,提出了一种利用互模糊函数进行时差/频差联合估计的方法。仿真实验结果表明该方法可以适应各种脉冲信号类型,测量精度较高。     

基于最大后验概率的单星多目标无源定位算法

为提高单星无源定位精度和速度,同时满足小型化和低功耗的要求,提出了基于最大后验概率和旋转长基线干涉仪的无源定位算法。核心思想是利用最大后验概率原理解决多辐射源信号去交织难题;利用旋转干涉仪天线基线和目标辐射源来波方向瞬时变化减小测向定位模糊,从而实现了利用单个旋转长基线干涉仪系统对多辐射源目标快速高精度定位。仿真表明,该算法可行性强,定位精度高、速度快,具有很高的应用价值。     

基于时差和频差的固定多站定位方法及分析

针对利用信号时差和频差信息的固定多站对运动辐射源定位问题,提出了一种基于加权最小二乘的单次定位解算新方法和基于扩展卡尔曼滤波的多次定位跟踪滤波方法。分析了存在时差和频差参数测量误差条件下的单次定位误差克拉美-罗下限几何分布图,并仿真了多次定位条件下的定位性能,将其与仅测时差定位的性能进行了比较。仿真表明,增加频差信息有助于提高对运动辐射源的定位跟踪精度。     

调幅调频信号的循环平稳特性分析

介绍了循环平稳信号的基本概念 ,对调幅和调频信号的循环平稳特性进行了详细的理论分析 ,计算机仿真实验也验证了分析得到的结果 ,即在一定条件下 ,调幅调频信号具有一阶和二阶循环平稳特性。仿真同时说明了利用信号的循环平稳特性具有较好抑制平稳噪声或 (和 )干扰的能力。这为实现基于民用调幅、调频广播信号的隐身目标探测系统提供了一种较好的信号处理方案 ,具有极大的应用前景。     

双星定位系统中目标移动性检测与仿真

双星定位系统通过测量两颗相邻卫星相对于地球表面静止辐射源的时差/频差（TDOA/FDOA）来实现定位功能。但是,地面辐射源的移动性影响FDOA,导致该系统定位误差急剧增大。为了检测辐射源的移动性,提出了两种基于时差/频差测量的目标移动性检测算法,即拟合度检验和Rao检验,两者均只需要估计静止假设下目标的位置。比较了两者的检测性能,仿真与分析验证了检测算法的有效性。     

空中分布式协同时差测量系统目标定位技术研究

针对地面单站低频雷达及多站协同时差测量系统的缺点,提出了一种有源三动平台空中分布式协同时差测量系统。给出了空中分布式协同时差测量系统的目标定位方法,建立了定位及交班误差分析模型,对精度和测量条件等进行了研究。最后,通过仿真验证了其相对于单站雷达的精度。该系统在实现远距离隐身目标高精度定位的同时,可大大降低系统对地面及动平台末制导探测设备的要求。     

基于合作目标的外辐射源雷达发射站直接定位

外辐射源雷达利用已知位置信息的第三方发射站发射的信号作为照射源,对运动目标进行探测定位。但在实际应用中,发射站精确位置信息往往难以预先获取,给外辐射源雷达在未知环境中的快速应用带来困难。为了解决该问题,将已知轨迹的无人机作为合作目标。利用实时获取的无人机位置信息,建立了发射站位置未知时的目标直接定位模型。并进一步构建了基于目标位置的代价函数,从而实现对发射站位置的精确估计。该方法不仅可以克服常用两步定位算法中存在信息损失的不足,可达到更高的定位精度,而且利用了外辐射源雷达直达波信号,较传统直接定位方法性能更优。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。     

基于核典型相关分析的五元平面十字阵无源定位算法

基于五元平面十字阵的时差定位准确度和灵敏度都相对较高,在无源定位中具有广阔的应用前景。针对时差定位抗干扰性能差和噪声影响的问题,提出采用核典型相关分析盲源分离算法在辐射源信号先验信息未知的情况下分离天线阵接收的混合信号,然后将分离后的信号进行相关分析获得时差的估计,用以改进时差估计和定位性能。通过仿真实验,可以看到本文提出的基于核典型相关分析的时差定位方法能够取得更稳定、准确的结果,而且实现简单,能充分满足实际应用的要求。     

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。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

机载监视雷达地杂波背景中的CFAR检测方法

在充分考虑了具体雷达体制和工作环境的基础上认为,采用二维有序统计恒虚警处理方法(2D OS CFAR)适合于机载监视雷达地杂波背景中的恒虚警概率(constantfalsealarmrate,CFAR)检测。同时,对该方法在不同杂波背景、不同窗口大小、不同干扰数目时的检测性能进行了理论分析和实验仿真。仿真结果表明,该方法能有效地提高机载监视雷达对地工作方式时的CFAR检测能力。     

WGS-84坐标系下多空基无源传感器最大似然配准

相比多运动平台有源传感器配准或异质传感器配准问题,多平台无源传感器的配准由于无距离信息将更为复杂,鲜有相关研究。为此,首先构建了WGS-84坐标系下有偏无源观测模型,然后将最大似然配准(maximum likelihood registration, MLR)算法扩展到空基多运动平台无源传感器的配准。运用复合函数求导链式法则,推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。为计算该矩阵,研究了WGS-84坐标系下两平台利用仅角度观测对目标的无源定位问题。理论和仿真结果表明该方法可实现无源传感器配准,配准误差逼近其Cramer-Rao界,验证了该方法的有效性。     

机载单站多目标无源定位算法

针对当前机载单站对多目标定位精度不高和对多目标信号分选要求过高的不足,提出了基于贝叶斯后验概率最大化原理的机载单站多目标无源定位算法。该算法直接利用干涉仪获得多目标的混合相位差序列,同时融合载机的运动模型和多目标位置先验信息,提高了对多目标定位的精度和分辨率,降低了系统对多目标信号分选的要求。仿真实验表明了该算法的有效性。     

WGS-84坐标系下机载单站PDR/DFR无源定位滤波算法

在WGS-84坐标系下实现机载单站对固定辐射源高精度无源定位有着重要的应用价值。提出WGS-84坐标系下机载单站相位差变化率/多普勒变化率（PDR/DFR）无源定位滤波算法。首先导出PDR/DFR相对定位公式,经坐标变换实现单次观测的绝对定位;分别采用一阶Taylor近似分析法和不敏变换（unscented transformation, UT）推导滤波中需要的转换量测及其协方差,实现多帧量测滤波,进一步提高定位精度,且后者克服了前者不能对非线性转换量测进行偏差补偿以及协方差一致性较差的不足。仿真结果表明,该方法能实现三维高精度的无源定位,有望用于工程实际。     

基于无源时差定位系统的机动目标跟踪算法

将交互式多模型(IMM)算法应用到具有隐蔽性的无源时差定位系统中,找到了一种适合于无源时差定位系统跟踪机动飞行目标的混合模型即常速度(CV)模型与Singer模型组成的混合CV Singer模型。在各种现有算法中,基于该混合模型的交互多模型算法可获得较好的定位跟踪效果。另外,将该混合系统与CV CA模型组成的混合系统进行了比较,进一步证明了该混合模型的有效性。     

基于TOA和TDOA的三维无源目标定位方法

提出了一种基于到达时间(time of arrival, TOA)和到达时间差(time difference of arrival, TDOA)的空中运动平台对目标高精度三维定位的无源定位方法。该方法使用3个辅站信号到空中运动平台的TOA以及辅站位置确定空中运动平台自身的位置,然后依据目标散射回波到达各个辅站与空中运动平台的TDOA确定目标的位置。分析了三维TDOA目标定位模糊产生的原因,提出了一种无模糊的高精度TDOA目标位置求解算法。仿真结果表明,该算法比经典的TDOA定位算法精度高,而且不存在定位模糊,从而验证了该空中运动平台对目标进行无源定位方法的有效性以及正确性。     

基于TOA和方位角测量的三维运动目标被动定位跟踪算法研究

本文提出了一种基于TOA(到达时间)和方位角测量的算法,详细分析了该技术的定位原理和可行性。在某些接收机以被动方法对三维运动目标定位跟踪的双基地雷达系统中,往往难以测量目标的俯仰角;因此本文提出的算法对于双基地被动定位系统的实用性明显地具有很重要的意义。文中通过典型目标航迹的计算机仿真 (按照Monte Carlo方法)对算法的性能做了评估。     

粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间（time of arrival,TOA）定位技术和粒子滤波（particle filter,PF）算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。