双机协作无源定位测角精度计算

针对无源定位测角精度难以计算的问题提出了一种双机协作无源定位远距离目标测角精度计算方法。首先建立了基于到达角度方式的双机协作无源定位解析方程;其次通过引入波程差,建立了方位角信息与到达时间差之间的数学关系;接着给出了一种通过到达时间差的概率分布计算方位角概率分布的近似算法;最后进行了仿真试验,并分析了双机占位对测角精度的影响。仿真结果验证了所提测角精度计算方法的可行性和有效性。     

天基无源方式空间目标定位跟踪算法的实现

针对空间目标定位跟踪会因受到天气、地域和时间等因素的影响而导致跟踪精度下降、滤波不稳定的问题,采用天基无源方式对空间目标进行观测、定位和跟踪;依靠光电传感器的被动测角和针对无线电信号的侦察截获;通过天基观测站获取角度量测信息,建立仅测角无源跟踪状态方程和量测方程,再分别通过EKF、UKF和SCKF三种卡尔曼滤波算法对角度量测信息进行滤波估计从而实现对空间目标的实时跟踪。仿真结果表明,天基无源方式空间目标定位跟踪算法具有精度高、滤波稳定的优点,EKF、UKF、SCKF三种滤波算法均能实现对空间目标的实时跟踪,其中以SCKF效果最佳,验证了天基无源方式空间目标定位跟踪算法的有效可行性,对军事应用具有极大意义。     

单站无源定位可观测性评述

可观测性分析是单观测器无源定位首先要研究的问题,只有当目标状态 (位置、速度等)是完全可观测的,定位和跟踪问题才能有可靠的、唯一的解。从几何方法、代数方程方法、线性系统方法3方面来阐述单站测角无源定位的状态可观性问题,讨论测频单站无源定位问题的可观测性和定量的可观测性,并对近年来这一领域的相关文献的分析方法和结论进行评述。     

基于TDOA和DOA测量的单站无源定位方法

空中运动目标无源定位和跟踪技术在航空、制导等领域应用广泛.探讨了一种基于辐射源的信号到达时间差（TDOA）和信号到达方向（DOA）信息,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法.在建立目标机动模型与测量方程的基础上,运用修正增益扩展卡尔曼滤波（MGEKF）算法,实现对机动目标进行定位与跟踪,讨论了其定位原理与算法,计算机仿真验证了该方法的正确性与有效性.     

基于MVEKF算法的单站无源定位与跟踪方法研究

在对空中运动目标的单站无源定位问题中,建立了基于多普勒频率变化率的定位与跟踪模型．依据运动学原理,提取目标与观测站的相对信息,概念清晰直观,其定位速度和定位精度都比传统定位方法高．针对EKF方法受滤波初值影响大、易发散的缺点,采用修正协方差的扩展卡尔曼滤波算法（MVEKF）对初始估计值进行滤波处理,既能快速精确地对目标定位跟踪,又可以避免误差较大的初始估计值对滤波结果的不利影响．通过计算机仿真,结果验证了该方法的稳定性和有效性．     

基于TDOA和DOA测量的单站无源定位方法研究

空中运动目标无源定位和跟踪技术近年来一直是人们研究的热点,这种技术在航空、制导等领域都有广泛的应用,有着广阔的应用前景。探讨了一种基于辐射源的信号到达时间差(TDOA)和信号到达方向(DOA)信息,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与测量方程的基础上,运用修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,实现对机动目标进行定位与跟踪。讨论了它的若干技术问题、定位原理与算法。通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性。     

基于平方根迭代UPF滤波的无源定位算法研究

无源定位是基本的导航问题之一,是机动目标跟踪问题研究的基础。针对固定辐射源的无源定位问题,常见的标准粒子滤波器存在收敛速度慢的缺陷,设计了一种基于平方根迭代的UPF滤波器,采用平方根迭代UKF算法作为提议函数,改进了传统PF算法,给出了一种SRUPF算法的设计方案。以一个典型的二维平面无源定位问题对算法进行仿真,仿真结果表明平方根迭代UPF滤波器和标准粒子滤波器相比,具有更高的估计精度,同时较一般UPF滤波器具有更好的数值鲁棒性和更快的收敛速度。     

线性多时滞系统的无源控制

基于Lyapunov-Krasovskii泛函方法,通过某个Riccati矩阵方程对称正定解的存在性,给出了线性多时滞系统的无源性的充分条件,同时利用联级无源系统的稳定原理分析了闭环系统的稳定性问题,并给出了数值例子。     

多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法

针对纯角度非线性估计法对量测方程进行线性化处理后的运动要素估计出现发散或偏置现象等问题,提出了基于多源二维测角信息的三维动态目标跟踪定位算法.利用最大似然估计法对多基站提供的角度量测信息进行融合处理,由此获得的量测方程经伪线性化后的均方等效误差期望值最小,从而实现了目标运动要素无偏估计.通过仿真表明,利用所提算法获得的位置跟踪误差曲线能快速、准确地逼近Cramer-Rao下界,比扩展的卡尔曼滤波器的收敛速度快,精度高,跟踪精度可提高50%.     

基于离心加速度信息的机载无源测距方法

机载无源测距技术是世界各军事强国重点发展的研究领域之一.为提高空载探测器对地面目标无源测距算法的有效性,提出基于离心加速度信息的机载无源测距方法.分析了测距算法在单次测量时的精度和可观测性,仿真结果验证了该方法的正确性.     

一种合作式高精度快速单站定位方法的研究

针对空中移动目标的定位必须实现快速和稳定跟踪的要求,该文提出了一种通过快速测量空中目标辐射源到达方位角、俯仰角和目标与固定观测站点的距离,实现固定单站对三维运动无线电辐射源的合作式高精度定位方法。并介绍了相位干涉仪测角和伪码测距系统的工作原理,对测角和测距误差,以及从而引起的定位误差进行了深入的分析。     

基于强跟踪滤波的天基测角卫星定位算法

在天基仅测角卫星定轨扩展卡尔曼算法(EKF)中,EKF关于模型不确定性的鲁棒性较差,造成滤波器估计不准,甚至发散。提出一种带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波(SFEKF)定轨方法,利用渐消因子对过去的数据进行渐消,减小了模型的截断误差,提高了滤波的收敛速度和对卫星的跟踪能力。仿真结果表明,与EKF定轨方法相比,SFEKF方法具有更高的定轨精度、稳定性和收敛速度。     

基于导航信号的空间目标无源探测系统性能研究

研究了一种基于导航卫星的无源探测系统,系统以现有的美国全球卫星导航系统(GPS卫星)作为辐射源,主要利用天基接收机接收来自空间目标的回波信号和直达波信号,对空间飞行器进行探测和定位,实现早期预警和监视。本文主要分析了基于天基接收系统的空间配置和探测性能,并给出相应的建议。     

基于平方根UKF的机载单站无源定位算法

介绍了基于多普勒频率变化率和波达角变化率的机载单站无源定位原理,并引入一种新的基于平方根（uKF）算法．通过仿真与扩展卡尔曼滤波（EKF）和不敏卡尔曼滤波（UKF）算法进行了比较．结果表明,新算法比EKF算法精度高,与UKF算法相比,新算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性,同时具有更快的收敛速度．     

无源北斗探空测风系统误差分析

为了分析无源北斗探空测风系统的误差,研究减小其测风误差的方法,从分析"北斗一号"无源定位接收机测距定位误差入手,分析了"北斗一号"无源定位的误差来源.对与卫星、卫星信号传播、气压计算高度和接收机有关的误差这4个影响伪距测量精度的因子进行了研究,分析了其误差性质和提高伪距测量精度的方法.试验表明,"北斗一号"无源定位误差小于100 m,则"北斗一号"探空测风系统误差小于2 m/s.     

采样频率对强跟踪滤波器算法故障测距的误差影响

当输电线路发生故障时,要快速、准确、可靠地对故障进行定位,从而提出了一种基于强跟踪滤波器理论的故障测距方法.在搭建的模型中,基于强跟踪滤波器算法原理,不同的采样频率下,故障测距的误差是不同的,结果与解微分方程法测得结果接近,说明建立的测距模型是准确的.在PSCAD/EMTDC软件下,对强跟踪滤波算法进行仿真分析,仿真结果表明,该算法是一种简单的递推算法,原理简单,不需要求解复杂的数学方程,能更好、更快的消除噪声,使信号收敛快,实施性好,鲁棒性好.本文主要研究不同采样频率仿真下误差的不同,为基于强跟踪滤波器算法的电力系统故障测距装置提供了理论依据.     

无源相干定位系统中的接收机与外场实验

利用电视台发射信号来实现无源相干定位(PCL)的雷达系统,不需要被测目标的辐射信息,仅利用所选电视台的非协同信号,具有显著的隐蔽性和反隐身性是近年来兴起的一种新的无源定位技术。本文着重介绍整个系统模型及其接收部分的实现方法,并给出相关的外场试验结果。     

非线性滤波算法在无源定位中的应用

针对无源定位中量测方程非线性对滤波精度及稳定性的影响,分析了基于模型线性化的滤波算法,包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、伪线性滤波(PLF)、修订增益的扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法的特点,重点论述了非线性滤波(UKF)与粒子滤波器(PF)这2种新的非线性滤波方法思想及其特点,指出了无源定位问题中,这2种算法有更好的滤波精度及稳定性.     

基于无源辨识器的随机非线性系统自适应跟踪模块化设计

运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题.构造控制Lyapunov函数,设计了具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离.对不确定方差采用自适应方式处理.根据无源性理论,设计无源辨识器模块,给出了参数自适应律,确保系统误差的有界性,使跟踪误差在概率意义下收敛.     

对运动目标的固定单站无源定位算法研究

针对新型无源探测系统中单站无源定位问题,建立了基于多普勒频率变化率的同定单站对运动目标的定位和跟踪模型,并对该模型应用修正增益的扩展卡尔曼滤波算法(MGEKF)对原始滤波结果进行处理.计算机仿真结果验证了该方法的稳定性和有效性.