一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

基于解三角的固定单站对运动辐射源的无源定位

提出了一种利用平面解三角,并结合辐射源信号到达方向和脉冲到达时间差对运动辐射源进行单站无源定位的算法。运用解三角的方法,只需要少量的测量数据即可解得目标的运动状态,可在较短时间内实现被动定位。     

一种速度矢量和位置矢量分离估计的固定单站无源定位改进算法

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,提出一种目标速度矢量和位置矢量分离估计的改进算法。该算法首先利用目标辐射源脉冲到达时间、到达方向、方位角变化率和仰角变化率建立了两组速度矢量作为变量的伪线性观测方程,并利用伪线性卡尔曼滤波算法估计目标速度,然后建立了将位置矢量作为变量的状态方程,而速度矢量作为确定性控制项加入状态方程,并利用修正增益扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行滤波。计算机仿真表明本文的算法具有定位精度高,收敛速度快的优点。     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

基于唯相位变化率无源定位的三维可观测性分析

利用机动辐射源信号到达运动单站的相位变化率(PRC)对该辐射源进行无源定位.应用相位变化率对目标定位的方法,因其非常高的精确度而被广泛应用于卫星无源定位和机载无源定位.而可观测性分析是定位算法是否可以正确定位的前提.三维时的可观测性分析较二维更具有实际意义,但未被明确的推导.研究了三维时的定位算法及可观测性分析结论,并用Matlab仿真验证了结论的正确性.     

基于TDOA的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于信号到达时差（TDOA）的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的定位问题,提出了一种新的非同步照射辐射源定位算法。该算法利用脉冲样本图外推各站辐射源脉冲的到达时间（TOA）序列,进而计算TDOA序列（TDOAs）,解决了非同步照射引起的TDOA计算困难问题,通过两条双曲线的渐近线交点求取初值,通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的估计。最后给出的数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

运动单站短基线时差定位方法

对于时宽带宽积较大的信号,以短基线即可获得高精度的时差,从而实现辐射源高精度定位。提出了一种基于单个运动平台的短基线到达时差（TDOA ）定位体制,针对到达时差观测量与辐射源位置的高度非线性关系,提出了一种基于高斯牛顿迭代的定位解算方法,并对该定位理论误差下限（CRLB ）进行了分析。计算机仿真对方法的收敛性能、定位误差进行了分析和验证。     

双星时差频差联合定位系统性能分析

针对基于到达时延(TDOA)/到达频延(FDOA)联合估计定位的双星定位系统,建立了时差频差联合定位的模型并给出了解算过程。对系统定位精度的理论分析和不同参数条件下的定位性能仿真计算结果表明,双星系统可实现对辐射源的高精度定位。频差和时差测量误差对系统性能均有影响,但前者的作用更显著。基线长度越大、卫星轨道高度越低,系统性能就越优。     

对空中辐射源的快速无源定位算法及其可观测性分析

提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间(TOA)和到达方向(DOA)，对空中运动辐射源进行单站无源定位的伪线性算法，该算法定位收敛速度快而且非常稳定，具有很强的实用性。单站无源定位跟踪技术中的可观测性分析是一个关键问题，利用该算法的伪线性测量方程进行了测量TOA和DOA定位的可观测性分析。最后给出了计算机仿真结果。     

对运动辐射源的单站无源伪线性定位跟踪算法

本文针对只测向单站无源定位中推广卡尔曼滤波（EKF）算法具有不稳定性等缺点，在只测向（BO）定位算法的基础上增加方位角速率观测信息，提出了一种对运动辐射源的单站伪线性卡尔曼滤波定位方法并进行了计算机仿真，它相对于只测向方法提高了定位误差的收敛速度。它可用于无源侦察监视或导弹制导等要求快速收敛的场合。     

精确定位和识别技术进入应用阶段

精确定位与识别 (ＰＬＡＩＤ)是一种对采用正常雷达告警接收机 (ＲＷＲ)天线接收到的信号再进行精确测量的技术。从搜集到的幅度和相位数据中测出威胁信号参数 ,其分辨率要比正常ＲＷＲ处理提高约 2个数量级。通过判决两幅天线接收信号的精测差 ,ＰＬＡＩＤ将能算出差分多普勒(ＤＤ)曲线 ,并且还能通过非常精确的测量不同天线的脉冲到达时间差 ,算出到达时间差曲线。有了这两组曲线 (在辐射源定位时彼此相互垂直 ) ,就能精确地算出辐射源位置 ,即使辐射源实施了辐射控制 ,或其有效辐射功率可变。预计ＰＬＡＩＤ也可检测和处理低可截获概率信…     

一种单星仅测TOA无源定位方法

因单星测向定位体制存在系统构成复杂、对卫星载荷和姿态要求高等问题,提出 一种单个低轨卫星仅测脉冲到达时间（TOA）实现对地表静止辐射源无源定位的方法。在研 究仅测脉冲TOA估计径向加速度的基础上,提出采用网格搜索法进行定位的方法。推导得到 了该方法定位误差的克拉美-罗下限（CRLB）及对于不同位置辐射源的定位误差几何分布（G DOP）,并分析了该方法的可实现性。理论和仿真分析表明,该方法实现简单,适用范围广 ,定位性能满足实际需求。
     

一种机动辐射源的单站无源定位跟踪滤波算法

基于辐射源的信号到达时间(TOA)及方位角信息,提出了一种利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的方法.根据机动目标跟踪及系统测量模型,将变维(VD)滤波算法和交互多模(IMM)滤波用于单站无源定位.给出了算法的模型和实现步骤.仿真结果表明:该法正确有效,滤波性能更好.     

双星TDOA／FDOA无源定位方法分析

针对两个卫星利用信号到达时间差(TDOA)、到达频率差(FDOA)信息对地面已知高度固定辐射源定位容易产生模糊解的问题,提出了两种判断模糊解的方法,并在对观测参数存在误差条件下双星定位误差几何稀释(GDOP)分布进行了理论和Monte-Carlo仿真分析基础上,得到了定位误差的解析表达式。分析结果表明为了减少定位误差大的区域,双星最好同轨分布。     

航向角在相位差变化率定位中的影响分析

相位差变化率定位是利用载机与辐射源的相对运动信息实现无源定位的一种方法.首先介绍利用相位差变化率对固定辐射源定位的原理,然后重点讨论航向角及其变化率对相位差变化率、定位精度的影响,并利用实测数据进行定位计算,验证了相关结论及该定位方法的有效性.     

基于UT变换的单站无源定位算法研究

探讨了基于辐射源的信号到达时间(TOA)和到达方向(DOA)信息,利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法.该方法将UT变换应用于单站无源定位,能更好地解决测量模型的非线性问题和低参数测量精度条件下的单站无源定位跟踪问题,滤波性能更好.通过计算机仿真,验证了该方法的正确性与有效性.     

基于匹配追踪算法的波达方向估计方法

利用辐射源到达方向的稀疏特性,结合最大似然原理提出了一种基于匹配追踪的波达方向估计算法,该算法具有比常用的波束成形和子空间类波达方向估计算法更优越的性能:在给出辐射源到达方向的同时给出对应的幅度输出;不要求辐射源数目的先验知识,无需预处理,且不受来自不同辐射源的信号相关性的影响;在低信噪比和小快拍数下仍具有较好的分辨特性。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种改进的测向交叉定位方法

传统的两站交叉定位算法在多辐射源环境下存在虚假定位点无法准确消除、多目标处理能力差、算法自身的缺陷导致的定位盲区无法消除等局限性.提出了一种利用多站测向信息的改进算法,该算法根据各交叉定位点的误差分布设置准则进行测向信息配对并获得真实定位点的初始坐标,再利用线性加权最小二乘估计结合卡尔曼滤波算法进行处理获得辐射源的位置.仿真结果表明,该算法显著改善了多目标处理能力,能够快速、准确地进行测向信息配对,有效消除虚假定位点和定位盲区,并能得到不错的定位精度.     

基于径向加速度精估计的PSO单星无源定位

针对传统单星无源定位方法定位精度较低的问题,文中提出一种基于径向加速度精估计的单星无源定位方法来实现单星对地球表面静止宽带信号辐射源定位。在通过测量脉冲到达时间(Time of Arrival, TOA)获得径向加速度精估计的算法基础上,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行目标位置搜索,提高了定位精度,同时降低了计算量。分析并仿真了该方法定位误差与卫星状态参数、观测时长以及辐射源信号带宽、重频、持续时长等参数的关系。理论和仿真分析表明,该方法实现简单,计算量小,适用范围广,定位精度高。     

基于辐射源参数信息的无源数据关联问题研究

针对传统无源数据关联算法存在算法复杂、计算量大等缺点,提出了一个能够反映辐射源特征参数信息与目标运动状态参数信息相结合的无源关联算法流程。该算法首先定义基于目标运动状态参数和辐射源特征参数的多维可变跟踪门,然后运用模糊多门限思想,将测量与目标的关联概率来替代概率关联算法中可行联合事件概率的计算。仿真结果表明该算法计算量小,跟踪准确度高,尤其适用于复杂环境下近距离、交叉运动目标等典型情况。