一种无源双星与多普勒导航系统组合的实现方法

提出了一种双星定位系统(RDSS)无源测距信息与多普勒导航系统(DNS)组合导航的方法。首先对多普勒导航系统的定位误差进行了计算机仿真分析,得到了航姿系统(AHS)的航向角误差是系统主要误差源的结论。随后讨论了在气压高度信息辅助下无源双星和多普勒导航系统组合消除航向角误差影响的可行性,并且给出了利用卡尔曼滤波进行无源双星与多普勒导航系统组合的实现方法。计算机仿真和直升机搭载试飞的组合定位结果表明:无源双星与多普勒导航系统组合仅通过对多普勒导航系统的地速数据和两颗卫星无源测距差进行处理即可完成平面导航定位,从而摆脱了对航姿系统中航向角信息的依赖,抑制了平面定位误差的增长,获得较高导航定位精度的同时能够满足高动态导航定位的要求,为双星系统的无源应用提供了一条新的途径。     

基于频率补偿的时延估计方法

无源时差定位中,当目标处于运动状态时,多普勒频率的存在将导致时延差估计精度变差。自相关法和互相关法相结合的多普勒频差估计方法可以获得可靠性较高、估计精度较好的频差估计结果。对该结果进行频差补偿后,采用基于相位谱的时延估计方法获得两信号间的时延差。经过仿真验证,这种基于频差补偿的时延估计方法可以有效降低多普勒频差对时延差估计精度的影响。     

利用重要性采样的时差-频差联合估计算法

针对无源定位中参考信号真实值未知的时差(TDOA)-频差(FDOA)联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然(ML)估计模型,并采用重要性采样(IS)方法求解似然函数极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本加权均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗下界(CRLB),并通过仿真实验表明,算法的计算复杂度适中,估计精度优于CAF算法和EM算法,在不同信噪比条件下估计误差接近CRLB。     

外弹道节省参数的抗差估计

基于天基和地基测量的融合估计是高精度外弹道参数估计的发展趋势。然而在这些测量数据中,普遍存在粗差和模型偏差,直接影响参数的估计精度。针对此问题,本文结合双星定位系统、地面光学和雷达的联合测量,建立了基于抗差估计方法的外弹道节省参数估计模型,给出了算法流程和步骤。仿真表明,该算法确实能有效降低粗差和模型偏差对估计精度的影响,相比传统的节省参数估计方法,该算法确实有效。     

无源定位跟踪滤波算法研究及仿真分析

首先介绍了几种无源定位跟踪滤波算法原理,包括扩展卡尔曼滤波（EKF）,无迹卡尔曼滤波器（EKF）,交互多模型滤波器（IMM）;然后通过建立几种不同模型来对每一种滤波算法进行仿真,依据仿真图形和误差结果对滤波算法进行分析,从而实现不同滤波模型根据目标运动状态进行监视和切换,这对无源定位跟踪算法精度的提高和实际应用有很大的...     

基于星敏感器的平台失准角测量精度分析与提高

在平台惯性/天文组合导航系统中,星敏感器可由单星方案或双星方案测量平台失准角。本文推导了两种方案的算法,并进行了精度分析和仿真,提出了提高测量精度的途径。通过对影响星敏感器姿态测量精度的因素进行仿真,论文提出,采用大视场、测量噪声小的星敏感器克服单星方案中绕星敏感器光轴方向姿态误差太大的问题,从而满足平台惯性/天文组合导航系统对星敏感器测量平台失准角的精度要求。     

基于微小卫星的空间目标光学探测定位方法

为实现空间目标的天基光学观测,利用双星定位原理,采用仅测角的观测方式,结合最小二乘法建立了双星几何定位模型。考虑到星点提取作为光学定位算法中的重要一环将直接影响最终的定位精度,因而针对就星图处理部分,分析了星图的灰度特点,采用阈值分割法进行了去噪处理,选取了几种质心法对星点进行提取,利用真实星图对提取结果进行比较,选出了形心法和阈值质心法 2种较为可行的星点提取算法。通过仿真计算和蒙特卡洛误差分析结果可知,不考虑误差时,定位误差小于 10-5 m;考虑主要误差源时,定位误差小于 100 m;且姿态误差对定位方法的精度影响最大,数值上可以达到总误差的 0.9倍以上,速度误差的影响最小,只有总误差的 1/30,可以忽略;定位误差近似呈高斯分布且误差的大小与误差源近似呈线性关系。由此可见,文章所建立的定位算法可以对空间目标实现较为精确的定位。     

基于GPS测速信息的不匹配误差诊断

利用多普勒频移观测量,采用双差技术可以确定高精度的测速信息,提出了利用测速信息对定位结果进行误差诊断的方法。应用此方法可以进行数据有效性检验、异常点与跳变系统误差的识别,提高定轨精度;还可以在定位数据有少量超差时对其进行重构。仿真与实测数据处理结果表明,该方法计算简单、精度较高、实用性好。     

GPS单差观测量的运动学相对定轨研究

以双星编队飞行为工程背景,在两颗编队卫星均搭载GPS双频接收机和一颗搭载GPS双频接收机而另一颗搭载GPS单频接收机两种模式下,对相对定轨方法和数据处理流程进行了研究。运动学相对定轨采用最小二乘批处理方法进行轨道估计,定轨流程包括单点定位、动力学平滑、数据编辑、运动学绝对定轨和运动学相对定轨五个步骤。利用GRACE双星数据进行测试,结果通过KBR验证:利用消电离单差组合观测量,相对定轨精度达到1 cm左右;以双频GPS为参考星,双频消电离观测量和单频GRAPHIC观测量做单差,相对定轨精度优于18cm。     

一种运动双站多脉冲无源定位算法

针对运动双站对已知高度的地面目标辐射源高精度定位问题,借鉴SAR成像原理和直接定位法思想,提出了一种利用空中两运动侦察站接收到目标多脉冲信号间的到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)信息的无源定位算法。采样时将观测时间分为快时间和慢时间,在快时间域估计时差,慢时间域估计频差,具体方法为:首先将两侦察站的采样信号在频域互相关,然后利用参考函数和广义Keystone变换消除距离单元徙动,再通过二维傅里叶变换得到目标位置点的TDOA和FDOA联合估计值,最后将时差频差联合估计值通过几何关系映射到目标的空间位置。仿真结果表明信噪比较高时逼近直接定位法的克拉美罗下限(CRLB),信噪比较低时仍然可以定位。此外,本文算法不仅计算量小,且适用于不可区分多目标辐射源定位问题,具有高精度和超分辨特性。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

改进的Chan-粒子滤波算法超宽带室内三维定位

针对超宽带室内定位时容易受到非视距误差的影响，导致定位精度大大下降，甚至无法准确定位的问题，提出了一种融合粒子滤波的改进Chan定位新方法。首先，在Chan定位方法中引入模拟退火算法，对到达时间差（TDOA）算法的测量值进行优化，获得初步定位的最优解；然后，采用粒子滤波对测量值进行再次优化，粒子重采样后得到的中心位置即为目标节点的精确位置。仿真和实验结果均表明，该算法能有效提高在非视距环境下超宽带室内定位的精度，较好地消除非视距误差的干扰。     

基于定位误差修正的运动目标TDOA/FDOA无源定位方法

针对时差(TDOA)、频差(FDOA)无源定位的两步加权最小二乘(TSWLS)方法定位均方根误差(RMSE)和定位偏差适应测量噪声能力差的问题,在分析了影响两步法定位性能的因素基础上提出一种基于一阶泰勒级数展开的定位误差修正方法。该方法的第1步和两步法相同;其第2步避免了两步法第2步中引入估计偏差的平方运算,利用一阶泰勒级数展开得到第1步定位误差的线性最小均方估计,修正第1步定位结果得到目标位置和速度的最终估计,从理论上证明了该方法可以达到定位的克拉美罗下限(CRLB)。计算机仿真对比了新方法和TSWLS方法、基于泰勒级数(TS)展开的迭代极大似然(ML)方法以及约束总体最小二乘(CTLS)方法的定位性能,新算法复杂度和两步法相当,且均方误差和定位偏差低于两步法、泰勒级数法和CTLS方法。     

WGS-84模型下时差频差半定规划定位算法

利用多颗卫星的时差频差对辐射源进行位置和速度的测量,其本质意义上是一个含有噪声项的高度非线性方程组求解问题,针对地面目标而言,可以采用基于WGS-84地球模型作为目标位置和速度约束,更进一步的增加了定位系统的复杂性。提出了一种基于半定规划(SDP)的定位解算法,将非线性方程求解问题通过适当的松弛,转化为半定优化(SDO)的问题,借助于业界较为成熟的CVX等优化软件进行定位求解,并研究了该模型条件下的克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,该算法能够较好地逼近克拉美罗下界。     

基于最大似然估计的TDOA/FDOA无源定位偏差补偿算法

在到达时差/到达频差(TDOA/FDOA)无源定位系统中,定位问题的非线性使得定位的结果存在偏差,特别是在噪声较大或者接收站布站不合理的情况下,定位的偏差尤其显著。针对这一问题,提出了一种基于最大似然估计的偏差补偿算法。该方法分为3步:首先,利用最大似然估计器对目标的位置和速度进行求解;其次,通过利用目标定位的估计值和含噪的测量值,对目标的位置和速度偏差值进行理论分析和推导;最后,将最大似然估计解减去理论偏差值,得到经过偏差补偿的新的目标定位解。理论分析和实验仿真证明,在一定噪声的情况下,所推导的目标位置和速度的理论偏差值与实际偏差值相符,并且经过偏差补偿后的定位算法,在保持目标定位的均方根误差(RMSE)与原最大似然算法一致的情况下,目标的位置和速度偏差值远远小于原最大似然算法的偏差值,目标定位精度得到了有效的提高。     

Geolocation of a known altitude object from TDOA and FDOA measurements

Most satellite systems for locating an object on Earth use only time difference of arrival (TDOA) measurements. When there are relative motions between an emitter and receivers, frequency difference of arrival (FDOA) measurements can be used as well. Often, the altitude of an object is known (it is zero, for example) or can be measured with an altimeter. Two sets of geolocation solutions are proposed which exploit the altitude constraint to improve the localization accuracy. One is for TDOAs alone and the other for the combination of TDOA and FDOA measurements. The additional complexity by imposing the constraint is a one-dimensional Newton's search and the rooting of a polynomial. The covariance matrices of the new estimators are derived under a small measurement noise assumption and shown to attain the constrained Cramer-Rao lower bound (CRLB). When there is a bias error in the assumed altitude, using the altitude constraint will introduce a bias to the solution. Since applying the constraint decreases the variance, there is a tradeoff between variance and bias in the mean square error (MSE). The maximum allowable altitude error such that the constraint solution will remain superior to the unconstraint is given. Simulation results are included to corroborate the theoretical development.     

Emitter Location Accuracy Using TDOA and Differential Doppler

Two methods for locating a radio or sonar transmitter are briefly described: time difference of arrival (TDOA). d differential Doppler. Two formulas are derived which relate the accuracy of the time and frequency measurements the ?one-sigma widths? of the lines of constant TDOA onstant differential Doppler on the surface of the FDOA.     

Sensitivity analysis of dual-satellite geolocation

An analytic solution is presented for the linearized estimation problem arising from the dual-satellite geolocation of the source of a narrowband signal using time- and frequency-difference-of-arrival (TDOA and FDOA, respectively) observations and an altitude constraint. This solution is used to analyze the covariance matrix of the resultant source location estimate, along with the sensitivity of its mean to errors in the presumed source altitude and velocity, and the measured or predicted positions and velocities of the satellites. Following the practice of differential Global Positioning System, the technique of differential calibration is used to reduce or eliminate various sources of solution bias which would otherwise require tight, and consequently expensive, individual calibration     

Approximate Maximum Likelihood Algorithm for Moving Source Localization Using TDOA and FDOA Measurements

 A closed-form approximate maximum likelihood (AML) algorithm for estimating the position and velocity of a moving source is proposed by utilizing the time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA) measurements of a signal received at a number of receivers. The maximum likelihood (ML) technique is a powerful tool to solve this problem. But a direct approach that uses the ML estimator to solve the localization problem is exhaustive search in the solution space, and it is very computationally expensive, and prohibits real-time processing. On the basis of ML function, a closed-form approximate solution to the ML equations can be obtained, which can allow real-time implementation as well as global convergence. Simulation results show that the proposed estimator achieves better performance than the two-step weighted least squares (WLS) approach, which makes it possible to attain the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) at a sufficiently high noise level before the threshold effect occurs.