传感器误差情况下的线性校正TOA定位算法

传统定位方法一般是在假设传感器位置信息准确已知的前提下进行的。然而在实际情形中,传感器位置信息往往含有随机误差,这些误差会严重影响目标的定位精度。针对这一问题,提出了一种存在传感器误差情况下的线性校正TOA定位算法。首先将非线性TOA定位方程组转化为一组关于目标位置的伪线性方程,利用加权最小二乘估计进行初始求解;然后在此基础上把伪线性方程组转化为关于估计偏差的求解问题,进而对初始解进行线性校正。在测量误差充分小的情况下分析了该算法的有效性。仿真结果表明该算法具有较好的定位性能。     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

一种用于参数估计的几何距离最小二乘方法

本文从解析几何中几何距离角度出发,对系统辨识或参数估计提出一种全新的几何距离最小二乘方法。理论分析和应用实例表明,几何距离最小二乘方法同样也是一种比较有效的参数估计方法。     

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差.作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS).该算法根据2跳邻居节点问必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度.仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法.在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性.     

改进最小二乘算法在天文定位中的应用

运用数字天顶仪进行天文定位时,需采用最小二乘算法建立电荷耦合元件图像坐标系和天球切平面坐标系之间的映射关系.针对最小二乘算法只考虑了观测量中的误差,没有顾及系数矩阵中的误差和数据中可能存在的粗大误差问题,为了提高数字天顶仪进行天文定位时的解算精度,将最小二乘算法与总体最小二乘算法进行有效结合构成了混合最小二乘算法,该算...     

声速不确定条件下的运动水下航行器自定位

传统利用水下声学定位系统的航行器自定位存在两方面问题,一方面没有考虑测量周期内航行器的运动,另一方面没有考虑水声声速的不确定。为解决上述问题,构建了航行器运动状态下的时间测量定位模型,并对声速不确定性进行建模。分别推导了基于加权最小二乘的运动航行器定位方法和基于最大似然估计的声速更新方法。利用所提模型和时间测量,不仅可以估计航行器位置,还可以更新声速。仿真结果验证了本文所提方法在各种参数设置下均优于现有方法,并且在时间测量噪声不大时可以达到克拉美罗下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB),在时间误差不大时,声速更新结果显著提高。     

一种改善雷达距离分辨力的信号处理方法

提高噪声环境中邻近目标的分辨力问题,一直是雷达、声纳、地震学、通讯、生物医疗和电子学等领域里的热门课题。围绕这一问题,人们提出了不少解决方法。本文针对雷达的应用环境,提出了一种改善雷达距离分辨力的信号处理方法——修正的约束最小二乘法。该法充分利用目标回波载有的信息,通过对雷达目标系统冲激响应的估计,达到分辨邻近目标的目的。该法的中心思想是将目标在空间上的分辨问题转化为时间上目标冲激响应的估计问题,然后经过后置处理算法(双门限插值处理),以获得目标个数,相对强度及相对延时的估值。     

一种机载前视雷达杂波距离依赖性补偿方法

针对机载前视阵雷达近程回波距离依赖性严重,直接距离采样估计杂波协方差矩阵会导致地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)性能下降,提出了一种完全基于数据的前视阵雷达处理新方法。该方法利用最小二乘准则对近程的杂波进行变换,然后再进行空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)。该方法不需要知道雷达的先验参数,在存在误差的情况下具有稳健性。基于计算机仿真数据的实验结果表明了方法的有效性。     

一种实现有滞后SISO系统频域参数辨识的新算法

提出了一种能够采用有滞后模型结构的SISO系统的频域辨识算法.该算法采用了直接的非线性指标,能够有效避免指标的线性化所导致的问题.进一步,针对这种非线性指标所导致的非线性优化问题,本文发展了一种最小二乘求解算法,提高了求解效率和解的可靠性.仿真取得了非常好的效果,表明了所提出方法的有效性.     

异类传感器系统目标快速定位方法

在异类传感器系统中,快速、准确地定位技术对于数据的关联、目标的跟踪至关重要。为解决异类传感器系统中目标定位问题,提出了快速目标定位法。该方法首先将不完整的测量补充为完整测量,然后用精度加权法实现多测量之间的融合得到目标的位置估计,为提高估计的精度,最后采用扩展加权最小二乘法进行目标位置的二次估计。仿真实验结果表明,提出的目标定位方法是一种快速、有效的目标定位方法,定位误差的方差接近Cramer-Rao下界。     

Joint TDOA and AOA location algorithm

For the joint time difference of arrival(TDOA) and angle of arrival(AOA) location scene,two methods are proposed based on the rectangular coordinates and the polar coordinates,respectively.The problem is solved perfectly by calculating the target position with the joint TDOA and AOA location.On the condition of rectangular coordinates,first of all,it figures out the radial range between target and reference stations,then calculates the location of the target.In the case of polar coordinates,first of all,it figures out the azimuth between target and reference stations,then figures out the radial range between target and reference stations,finally obtains the location of the target.Simultaneously,simulation analyses show that the theoretical analysis is correct,and the proposed methods also provide the application of the joint TDOA and AOA location algorithm with the theoretical basis.     

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.     

应急系统优化选址的模型及其算法

以往的应急系统选址问题通常仅把“时间最短”作为系统的优化目标，易导致系统的费用大大提高，针对这个特点，论文在考虑满足应急系统时间紧迫性的前提下，提出基于系统的费用最小的数学模型，并给出了相应的求解算法，并从理论上证明了该应急系统模型求解方法的正确性。     

BFGS quasi-Newton location algorithm using TDOAs and GROAs

With the emergence of location-based applications in various fields,the higher accuracy of positioning is demanded.By utilizing the time differences of arrival(TDOAs) and gain ratios of arrival(GROAs),an efficient algorithm for estimating the position is proposed,which exploits the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS) quasi-Newton method to solve nonlinear equations at the source location under the additive measurement error.Although the accuracy of two-step weighted-least-square(WLS) method based on TDOAs and GROAs is very high,this method has a high computational complexity.While the proposed approach can achieve the same accuracy and bias with the lower computational complexity when the signal-to-noise ratio(SNR) is high,especially it can achieve better accuracy and smaller bias at a lower SNR.The proposed algorithm can be applied to the actual environment due to its real-time property and good robust performance.Simulation results show that with a good initial guess to begin with,the proposed estimator converges to the true solution and achieves the Cramer-Rao lower bound(CRLB) accuracy for both near-field and far-field sources.     

一种关联历史数据的催化裂化在线仿真

针对催化裂化数学模型建立的技术瓶颈问题,提出了关联历史数据解决问题的创新方法。从在线工艺参数历史数据库中获取有效历史数据,并运用一些技巧处理这些数据建立有效历史数据库;用有效历史数据库对当前原料油的性质进行针对性的等价划分及比对;对于已经建立的集总动力学模型关联有效历史数据库对其模型参数运用数理统计方法进行校正;依靠有效历史数据库建立针对性的经验统计模型,并且与机理模型协调互补。实践证明了伴随生产越来越多的有效历史数据使得模型精度越来越高。     

Practical constrained least-square algorithm for moving source location using TDOA and FDOA measurements

By utilizing the time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA) measurements of signals received at a number of receivers, a constrained least-square (CLS) algorithm for estimating the position and velocity of a moving source is proposed. By utilizing the Lagrange multipliers technique, the known relation between the intermediate variables and the source location coordinates could be exploited to constrain the solution. And without requiring apriori knowledge of TDOA and FDOA measurement noises, the proposed algorithm can satisfy the demand of practical applications. Additionally, on basis of convolute and polynomial rooting operations, the Lagrange multipliers can be obtained efficiently and robustly allowing real-time implementation and global convergence. Simulation results show that the proposed estimator achieves remarkably better performance than the two-step weighted least square (WLS) approach especially for higher measurement noise level.     

Novel passive localization algorithm based on weighted restricted total least square

A novel multi-observer passive localization algorithm based on the weighted restricted total least square (WRTLS) is proposed to solve the bearings-only localization problem in the presence of observer position errors. Firstly, the unknown matrix perturbation information is utilized to form the WRTLS problem. Then, the corresponding constrained optimization problem is transformed into an unconstrained one, which is a generalized Rayleigh quotient minimization problem. Thus, the solution can be got through the generalized eigenvalue decomposition and requires no initial state guess process. Simulation results indicate that the proposed algorithm can approach the Cramer-Rao lower bound (CRLB), and the localization solution is asymptotically unbiased.     

双被动红外运动探测器三维定位算法及仿真

目标位置和红外探测器位置之间的几何关系对被动红外探测器纯角度定位精度影响很大，为获得最佳的几何关系，建立了红外探测器机动优化模型。当两个探测器飞到最佳位置时，先利用最小平方误差距离法估算出目标的位置。然后将其作为卡尔曼滤波的测量值进行滤波．仿真结果表明了该双站运动红外探测器机动算法和三维定位算法是有效的。