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。     

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。     

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。     

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。     

一种混合定位算法线性化处理的抗NLOS的WLS算法

针对到达时间差(TDOA)/到达角(AOA)混合定位算法中出现的非线性问题,提出了一种将混合定位算法中的非线性部分进行线性化处理的算法。同时针对该算法在实际信道中受非视距(NLOS)误差影响较大的情况,采用了利用测量值中含有的关于NLOS的信息,对算法进行加权处理的改进方法,有效的降低了NLOS的影响,同时减少了由于非线性造成的误差过大的情况,最后给出了该算法的仿真结果和性能分析。     

基于AOA的双机无源定位模型及其解算方法

在双机协同的无源定位算法中,角度信息有着非常重要的作用。为解决双机无源定位问题,提出了一种只利用角度信息的定位模型,并同时消去中间变量距离的影响。对比了最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法、渐进无偏估计法等方法对该双机定位模型的解算。相比时差/到达角联合定位算法模型,该算法需要更少的观测信息和更少的观测误差,就能提高定位精度。仿真结果验证了上述4种解算算法的定位性能,证明了该算法在定位精度上的优秀性能。最后,还对4种算法在不同误差和约束条件下在双机协同观测定位中的定位精度进行了对比。     

基于TDOA的双站自适应滤波算法及可观测性研究

设计了一种由双观测站构成的系统,讨论了其目标运动分析问题。通过测得的方位序列和到达的时差,建立了状态方程和观测方程。运用扩展卡尔曼滤波算法,对目标的运动做出了分析。利用非线性系统的可观测性定理分析了该系统,得出了基于TDOA的双站跟踪算法的可观测性结论。通过蒙特卡洛模拟仿真,验证了所得的可观测性结论;仿真结果表明,系统具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有良好的应用前景。     

W-CDMA中基于TDOA的无线定位技术研究

随着移动通信的发展,利用无线蜂窝通信定位的需求日益迫切。尤其是美国联邦通信委员会(FCC)E-911条例中有关定位要求,对利用无线蜂窝通信定位技术的研究起了很大的推动作用。提出了一种基于TDOA的实际可行的定位实现方案和算法。该算法实用性强,对传统定位方法进行了改进和补充。该实现方案的另一优点是不需要各基站同步。给出了利用该实现方案和算法在W-CDMA环境下的仿真结果和性能分析。     

基于阵列天线的UWB定位方案研究

为实现简单而精确的定位,提出了一种基于阵列天线的超宽带(ultra wideband, UWB)定位方案。在定位源末端设置4根阵元天线,用于检测未知节点发射的UWB信号,各天线接收的信号经统一的中央处理单元,只需单个定位源就能完成未知节点的三维定位。通过UWB多径信号检测算法进行到达时间差(time difference of arrival, TDOA)估计,无需收发两端时钟同步,且避免了使用复杂的波束赋形技术。同时,提出了一种UWB多径信号检测算法,在分析误差模型对定位精度影响的基础上,以IEEE 802.15.4a信道模型的CM1~CM8为依据,对方案进行了误差性能仿真实验。结果表明,所提方案可实现精确定位,误差达厘米级。     

基于多普勒频差的矢量脱靶量参数估计方法

提出了一种基于长基线条件下利用多普勒频差进行矢量脱靶量参数估计的方法。目标多普勒频率是矢量脱靶量参数的非线性函数,对此函数的求解是一个非线性优化过程,对应优化代价函数的估计参数为6维,寻优迭代过程较复杂,且结果受限于优化初值的选取。算法充分利用了目标的连续特性,将此非线性优化过程进行分步伪线性化处理,利用积分多普勒以及距离差定位方法得到参数估计值,并将此估计值作为非线性优化过程的优化初值,快速、准确地得到参数优化估计值。仿真结果表明该方法可以得到高精度的矢量脱靶量估计结果。     

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。     

三机无源定位阵面旋转效应仿真分析

针对三机三维布阵优化问题,以精度因子为目标函数,以阵面旋转为切入点,采用建模仿真方法,分析了阵面旋转效应对三机时差定位,频差定位及时频差定位精度的影响,直观地揭示了不同定位体制下的布阵优化规律.这些规律在下步工作中可作为先验知识,与粒子群、模拟退火、遗传算法等最优化方法相结合,更精细地研究三机三维布阵优化问题.     

基于TDOA/AOA混合的高精度室内可见光定位算法

为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming, SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10 m×10 m×3 m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39 cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。     

基于射频识别的室内定位系统算法研究

针对无源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)定位问题,在对比分析基于信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)和信号到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)2种定位算法的原理和优缺点的基础上提出了无源超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID室内定位混合方法,该方法以AOA定位算法为核心,融入了 TDOA算法时间差的思想,并使用步进电机代替天线阵列,以一定的角速度带着UHF RFID阅读器绕轴旋转扫描标签以估算待定位标签的位置.仿真结果表明:该室内定位混合方法的精度优于以上任何一种单独的定位算法,是一种更加有效、定位更加精确的技术手段.     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

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。     

基于一种无偏估计器的双站被动测距算法

针对短基线情况下双站三角测距精度不高的问题,提出了一种利用双站方位历史信息实现被动测距的算法.建立了双站被动测距模型,该模型可以利用最小二乘等线性估计器来求解,但因其数据矩阵包含误差其解是有偏的,为此引入了一种无偏估计器来实现对目标距离的估计.通过仿真试验说明该算法比三角测距有着更高的精度,证明该算法用于双站被动测距是有效的.     

跳频信号的相参与非相参积累时频差估计方法

跳频信号载频随时间变化发生跳变,因此跳频信号具有丰富的频域信息,而且其在时域上为连续信号,相比单跳信号也具有更丰富的时域信息.时频差估计精度与信号在时频域上的分布情况以及信号能量和噪声有关.时差估计主要与信号频域分布有关,而频差估计主要与信号时域分布有关.跳频信号时频域信息丰富,多跳相参积累后,时频差参数估计能够充分利...     

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。     

一种排除无源交叉定位虚假交点的新方法

消除测向线虚假交点是无源交叉定位的关键技术,目前已经研究了多种解决这一问题的方法,如最小距离法、最大似然法和周期谱相关法,但它们或有效性低,或计算量大,或计算复杂性高,并存在要求某些先验信息等缺点。本文提出了一种排除无源交叉定位虚假交点的新方法,称为基准线最小距离法。这种方法只需要测向信息,不需要任何其它先验信息。计算机模拟结果表明本文提出的方法是有效的,且计算量适中。