基于递推总体最小二乘的机载单站无源定位算法

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况,采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏,而一般的批处理算法运算量大,不满足定位的实时性要求.为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法.在建立机载无源测向定位模型的基础上,引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵,利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程,从而推导出RTLS定位算法.仿真结果表明,RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法,并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计,能够定位需求.     

基于只测向的机载单站定位技术

针对机载单站无源交叉定位技术中存在的虚假定位问题,提出一种新的关联方法.该算法先通过异面测向线距离进行测向粗关联,排除大部分虚假定位组合,减小运算量.再利用基于不变量的关联方法进行测向细关联,近一步排除虚假测向组合,提取出真实目标的测向线组合进行交叉定位.实验结果表明,文中算法可以满足三维空间下对目标准确、快速的定位需求.     

一种鲁棒的递推总体最小二乘无源定位算法

针对机载无源定位易受异常误差影响的问题,提出一种基于角度信息的鲁棒递推总体最小二乘定位(RRTLS)算法。建立机载无源定位模型,得出递推总体最小二乘(RTLS)解。推导RTLS算法的加权形式,构建鲁棒总体最小二乘极值准则。在此基础上建立等价权函数,使得当出现异常误差时,算法能够自动识别异常误差,并利用降权、剔除奇异点的方式减小异常误差的影响。研究结果表明:随着误差的增大,RRTLS算法的影响函数绝对值减小,抗异常误差能力较强。仿真结果表明:存在异常误差时,递推最小二乘(RLS)和RTLS定位结果受到扭曲,而RRTLS算法能够获得理想的估值,具有较强的鲁棒性。     

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．     

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

采用卡方检验和牛顿插值的抗差卡尔曼滤波新算法

针对组合导航中卫星信号受到干扰导致误差增大的问题,提出一种基于卡方检验和牛顿插值的抗差卡尔曼滤波新算法。该算法以故障观测值的残差不再服从均值为零的高斯分布为理论依据,以仿真实验为基础,通过设计满足显著性水平要求的卡方检验阈值选取方法,提高卡方检验对故障观测值的定位精度;在此基础上,利用过去时刻的观测值构造牛顿插值多项式并进行外延,得到新的当前时刻的观测值,并通过引入改善因子改进观测噪声,使观测噪声更加接近正常值,最终提高导航精度。实验结果表明:该算法相比于一般滤波算法位置误差减小约75%,速度误差减小约80%,该算法能够有效抑制观测值故障带来的影响,提高了组合导航系统的可靠性。     

基于推广Kalman滤波的机载无源定位改进算法

研究空中运动观测平台对地面辐射源目标的纯方位信息定位算法,提出改进的二阶EKF定位算法以提高定位估计精度.用推广Kalman滤波算法代替传统的最小二乘定位算法.充分利用观测平台的运动信息建立了可观测的观测方程,并采用二阶EKF算法解决了在观测误差较大的情况下导致的非线性误差较大的问题.采用Monte Carlo仿真比较LS,EKF和二阶EKF 3种方法的性能.证明用这种方法可以达到更好的估计精度,能够将目标位置定位在更小的概率椭圆内.概率误差椭圆缩小了30%.     

LMS预处理的相位差机载单站无源定位方法

针对机载单站无源定位精度受限于参数测量误差的实际问题,提出一种改善相位差误差下的网格搜索无源定位方法。首先采用LMS自适应滤波算法对相位差信息进行滤波处理,然后根据定位模型利用观测的相位差建立定位方程,最后通过网格搜索法解算辐射源目标位置。该方法可以在相位差测量误差较大情况下实现对辐射源目标的精确定位。仿真实验结果表明,滤波处理后的相位差误差可以减小到0.14rad以下,而且定位结果优于文献[17]的方法。通过分析定位误差,表明相位差误差在10°范围内,增大网格分辨率和延长观测时间可以提高定位精度,同时也进一步验证了获取高精度相位差信息的必要性。     

TVM制导方式中无源测向交会定位系统

无源测向交会定位是雷达组网抗干扰的重要途径。给出了无源测向交会定位技术的理论依据和算法 ,从而构造出系统的基本组成。该算法应用于TVM制导方式中的无源测向交会定位系统 ,要求副站所测信息少 ,而且系统跟踪精度高 ,抗干扰能力强     

基于到达时间差和频率差信息的机载无源定位方法

提出了一种利用到达频率差和到达时间差信息的机载无源定位方法,分析了定位算法在单次测量定位时的精度和可观测性,计算机仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.     

剔除支持向量回归中异常数据算法

定义了回归问题中异常数据及其不满足回归映射关系差异程度的度量,分析了回归问题中理论映射模式与回归估计模式关系,提出并证明了回归问题中逐个剔除异常数据,建立回归估计模式逐步逼近理论模式的逐步逼近定理,并构建了以逐步逼近定理为理论依据的剔除支持向量回归中异常数据算法,理论分析了算法的收敛性和有效性。然后,引入逐步搜索算法改进剔除异常数据算法以解决大规模样本的支持向量回归中异常数据剔除问题,理论分析显示改进算法也是收敛的和有效的。最后,应用给定已知函数生成样本和UCI机器学习数据库样本数据仿真实验,结果显示算法是有效的和鲁棒的。     

单站无源定位原理分析与研究

分析了卡尔曼滤波原理及其在非线性方程中的应用,同时提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间差和到达方向,实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.运用卡尔曼滤波器,该算法获得很好的定位效果.     

单站无源定位系统定位算法分析与研究

本文详细分析了测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向对空中运动辐射源进行单站无源定位的扩展卡尔曼滤波算法,同时研究了修正增益扩展卡尔曼滤波算法,并且对两种方法进行了比较。最后给出了计算机仿真结果,这两种方法在无源定位系统中有很强的实用性。     

Wireless location technology and its application

Wireless location technology is used to locate,track and monitor the location of given target using devices such as the radio frequency identification(RFID) based on WiFi technology and the sensors. And such applications as long term evolution(LTE) ,wireless local area networks(WLAN) ,RFID and location based service(LBS) are essential in today’s wireless communications industry. In this paper,both wireless location technology and its application are proposed,where our experimental research results and theoretical innovation are included.     

基于卡尔曼滤波算法的单站无源定位原理分析与研究

对空中机动辐射源的定位和跟踪,主要采用卡尔曼滤波方法．提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法．运用卡尔曼滤波器这种算法可以获得很好的定位效果．通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性．     

基于卡尔曼滤波算法的单站无源定位原理分析与研究

对空中机动辐射源的定位和跟踪,主要采用卡尔曼滤波方法.本文提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法.运用卡尔曼滤波器,这种算法可以获得很好的定位效果.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

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.