多被动探测器对多目标定位模型及仿真

对于探测目标间距较小的目标群,提出使用3个被动探测器的探测模型。首先,重点研究了多被动探测器对多目标进行定位的目标关联问题;然后,建立了3个被动探测器的机动模型,提出了3个被动探测器多目标定位的目标关联算法。最后,通过仿真分析了各种因素对目标关联的影响。仿真结果表明提出的3个被动探测器机动模型和目标关联算法是有效的。     

长基线测向交叉被动定位算法坐标变换误差的研究

在长基线测向交叉被动定位系统中 ,由于各被动接收站的站间距比较大 (几十公里 ) ,所以必须考虑地球曲率对利用各站角度测量数据定位算法精度的影响。本文利用GPS对各接收站进行三维定位 ,并推导了各接收站的测量数据从本地坐标系到绝对坐标系的变换公式 ,由此进一步推导了考虑地球曲率影响的、便于工程应用的长基线测向交叉定位算法 ,并通过仿真计算证明了其定位精度比传统的测向交叉定位算法有较大的提高     

三维测向无源定位中的数据关联算法研究

借鉴多维分配的思想,把整体相关和最近邻方法相结合,将多个传感器情况下的被动数据关联问题进行降维处理,并利用χ²分布进行统计检验,以判断不同传感器测量数据的关联组合是否是来自同一个目标的正确组合,最终实现有效排除测向交叉定位中虚假定位点和准确定位的目的,实现多传感器多目标无源被动跟踪.仿真结果表明,利用文中的方法无源传感器可较好地对多目标进行定位,而且计算量适中.     

被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联新算法

针对被动传感器系统中的数据关联问题,提出了一种新的被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联算法。该算法首先利用候选关联的方位角建立检验统计量,进行方位的粗关联,排除一部分虚假候选关联,减少计算量;再对保留的候选关联进行交叉定位,计算每个交叉定位点与各个目标的关联概率;同时对相应的候选关联建立模糊关联度,来修正目标的关联概率,最后采用最大值搜索方法得到各个目标的正确关联。仿真结果表明,该方法可以快速、准确的排除虚假定位点,能够有效的对多个目标进行跟踪。     

三站无源定位系统数据关联算法

全局最优量测数据关联算法是无源定位技术中的关键问题。针对三站无源定位系统全局最优数据关联的三维（3-D）分配问题，提出一种新的直接求解算法——启发式消元算法。该算法通过直接对代价矩阵的元素进行启发式消元，得到分配问题的最优解。给出算法相关原理的分析和证明以及算法的具体步骤。并将其应用于三部光电被动传感器多目标无源定位系统两级数据关联算法的第二级关联过程中。对启发式消元算法和求解3一D分配问题的近似最优求解算法——拉格朗日松弛算法的算法复杂性进行了分析对比。理论分析和仿真实验均表明，该算法较适合与两级关联算法联合使用。与拉格朗日松弛算法相比。该算法计算量小。便于实现。是一种新的、有效的全局最优数据关联算法。     

基于交叉定位的多传感器多机动目标跟踪

交叉定位的思想可以用来简化数据关联 ,实现状态估计。但在杂波或多目标的环境中 ,定位法会产生大量虚假目标。通过分析传感器数目的选择 ,来限定虚假目标生成的概率。提出了一种基于HMM(HiddenMarkovModel)的全邻似然估计跟踪算法。该算法采用观测 -航迹关联 ,具有相对简单的多项式复杂度。由于传感器量测的融合在状态空间中统一进行 ,该算法可推广到异类传感器组成的系统中。     

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。     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

多基高频天波超视距定位模型

基于电离层斜向返回探测系统组成的多基地天波超视距定位系统,利用电离层对电波的反射,以有源定位的方式对超视距地面目标进行定位。将用于大地解算的Bowring公式与电波传播特性相结合,提出了一种天波传播模式下的目标定位模型,用以解算目标的地理位置并计算定位精度。利用计算机仿真得出了在采用不同布站类型时,电波在单模式传播情况下的定位误差的几何稀释图和定位分析。仿真结果表明,此模型精度高,并克服了传统定位方法在某些方面的不足。     

一种改进的距离差定位算法

针对近似平面布局的距离差测量定位系统,提出了一种改进SX(sphericalintersection)定位算法。该算法首先求解目标的高度,避免了方程系数矩阵病态,因而在算法量相当的情况下,可获得较好的目标定位精度。通过加权最小二乘估计来有效地利用系统的冗余信息。分析了它的定位性能并给出了加权估计的权矩阵近似公式,同现有的定位方法以及克拉美 罗下限(CRLB)进行了仿真比较。     

相位差变化率的测量方法及其测量精度分析

相位差变化率是最近提出的用于快速无源定位的观测量。分析了相位差变化率的特点,提出了相位差变化率的测量原理,从理论上分析了相位差变化率测量精度的Cramer-Rao界,指出了过窄的源信号脉冲宽度和过低的相位差变化率是造成相位差变化率测量困难的主要原因,并对此提出了解决的方法,随后进行的测量精度对比仿真分析表明,该方法是有效的。     

无源定位与数据融合技术在辐射源目标跟踪中的应用

在多机动辐射源无源定位与跟踪系统中 ,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等因素影响 ,易使无源定位的数据不精确、不可靠 ,甚至相互矛盾 ,结果造成跟踪系统失效。针对这一情况 ,首先应用测向测时差定位法 ,处理机动辐射源的无源定位问题 ;然后在此基础上 ,应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度、可靠性和防御作战能力。仿真结果表明 ,该方法是有效、可行的     

基于UKF的混合坐标系下运动

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,首先研究了混合坐标下的推广卡尔曼滤波(EKF)算法,充分利用了直角坐标系下状态方程的线性特性和修正极坐标系下观测方程的线性特性,并针对两坐标系间协方差矩阵变换的舍入误差,推导了一种混合坐标系下的UKF算法,并将其应用于运动辐射源的无源定位跟踪中。计算机仿真表明该算法提高了收敛速度和定位精度。     

基于外辐射源信号的时差定位系统定位精度分析

利用调频广播、电视等外辐射源信号对目标进行无源定位和跟踪是空中目标监视与探测领域的一个重要发展方向,而确定有效的定位方法是系统实现的一个关键技术难题。叙述了基于外辐射源信号目标探测系统利用时差和方向信息实现对目标单点定位的基本原理,详细分析了对于地面固定接收站和空中运动观测平台两种场景下的目标定位精度。并计算分析了对于基于调频广播信号和基于电视信号两种目标探测系统测时差精度和位置精度对目标定位精度的影响。研究结果对定位系统的设计和工程实现具有重要的参考价值。     

主、被动雷达数据融合算法研究

对主、被动雷达的数据融合问题进行了研究.由于被动雷达只能测角,不能测距,当其与目标间的相对加速度为零时,目标的距离状态是不可观的,若只利用角度信息进行主、被动雷达数据互联,则当同一方向上有两个以上目标时,主、被动雷达的正确相关率较低.针对这种情况,提出了被动雷达利用伪距离测量方法来估计目标的径向距离信息,从而可利用主、被动雷达的角度和径向距离信息进行数据互联,并给出了直角坐标系下的数据互联算法.仿真结果表明,利用提出的方法可使主、被动雷达可达到较好的数据融合效果.     

一种基于高斯牛顿迭代的单站无源定位算法

由于初始估计误差大、可观测性弱,且可得到的观测量受限等特点,对运动辐射源的快速单站被动定位一直是个难题。针对单站无源定位特点,对IEKF(iterated extended Kalman filter)算法进行改进,该算法对IEKF中的测量更新按照高斯牛顿迭代方法进行修正,从而减小非线性滤波的线性化误差,改善滤波算法性能。所提算法和UKF(unscented Kalman filter)I、EKF以及EKF(extended Kalman filter)算法的仿真比较表明,提出的算法可以用更小的计算量得到和UKF相当甚至更好的定位性能,在定位精度和收敛速度上明显优于IEKF以及EKF。     

被动定位系统中的方位数据关联

多站测向交叉定位是无源定位方法中运用较多的一种,但该方法在复杂环境下会产生虚假定位点,而虚假定位点的快速、准确排除一直是无源定位研究中的难点,国内外许多学者始终致力于该问题的研究,提出了多种解决方法,像最小距离法、最大似然算法、拉格朗日松弛算法等,但它们或数据正确相关率较低,或计算量较大,不适用于实时处理。为此,采用了一种对目标进行方位关联的新方法,即先利用一定的准则进行方位粗关联,排除掉一部分虚假定位点,减少计算量;在此基础上再进行方位细关联,找出最有可能来自目标的方位组合。与现有算法相比,该方法可快速、准确地排除虚假定位点。仿真结果表明,利用该方法可较好地对多目标进行定位和跟踪,且计算量适中。     

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。     

约束最小二乘无源定位算法的求解与分析

针对约束最小二乘无源定位算法中最优Lagrange乘数的求解问题,提出了新的计算方法。通过详细分析该定位算法的最优化问题求解过程,给出了求解最优Lagrange乘数的准确公式,同时将其转化为等价的多项式方程,并推导了相应的多项式方程系数。通过仿真实验,分析了最小二乘定位算法的性能,重点分析了最优Lagrange乘数的选取对算法性能的影响,并给出了经验选取方法,验证了所提方法的正确性和有效性。