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双星时差频差联合定位系统性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为提高无源定位和跟踪的性能,弥补传统技术信息量少、定位速度慢和跟踪精度低的缺陷,研究了针对空中目标的基于联合信号到达角(DOA)与到达时间差(TDOA)的双站无源定位算法,以及基于联合到达时间差与到达频率差(FDOA)的双站无源跟踪算法。无源定位算法利用空间几何关系解析目标位置,无源跟踪算法利用无色卡尔曼滤波(UKF)持续跟踪目标并获得更高精度的目标位置信息,给出了两种算法模型。仿真结果表明:联合DOA,TDOA的无源定位算法在基线较短的条件下,对距离100km内的目标定位精度优于10%,联合TDOA,FDOA的无源跟踪算法的收敛速度较快且跟踪精度能达百米级。 相似文献
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基于TDOA/FDOA对地面辐射源目标的定位原理,建立了多星TDOA/FDOA联合定位模型和定位精度分析模型。针对三星和四星系统不同星下点构型,仿真分析了星下点构型对目标定位精度的影响。三星星下点构型包括星下点直线型、等腰锐角三角形、等边三角形、等腰直角三角形、等腰钝角三角形等5种情况。四星星下点构型包括直线型、三角形、凹四边形和凸四边形等4种情况。分析结果表明,增加卫星数量能够提高探测区域内目标的定位因子和定位精度;星下点非直线型的三星及四星构型,定位精度优于直线型构型,各卫星之间的基线长度尽可能长。 相似文献
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针对高轨伴星时差频差无源定位系统中卫星位置、速度、时差和频差等参数的测量系统误差严重影响定位精度的问题,提出了一种基于四个或四个以上已知位置的地面标校源的高斯-牛顿定位算法。该算法首先利用差分法消除星间时差、频差测量的系统误差,再利用标校源的时差频差测量方程组估计出主星和伴星的相对位置和相对速度误差,最后结合时差、频差、地球球面以确定非合作辐射源位置。理论和数字仿真均表明在时差和频差测量的随机误差较小时,本文算法的均方根误差(MSE)接近克拉美-罗下限(CRLB)。
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针对多星时差频差定位系统时/频同步要求高、多星测向定位系统复杂等问题,提出一种多星多普勒频率变化率的无源定位体制,每颗卫星仅需单个接收天线和通道,且多星之间无需高精度时/频同步.针对定位观测量与辐射源位置的高度非线性,提出一种基于多普勒频率的多假设非线性最小二乘(M H-NLS)无源定位算法.理论推导了定位估计的克拉美-罗下限(CRLB),基于定位误差的几何分布(GDOP)分析了多星构型对定位误差的影响.计算机仿真分析表明,基于多普勒频率变化率的M H-NLS算法得到的定位误差能够达到CRLB. 相似文献
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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。 相似文献
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通信卫星系统易遭到敌方恶意干扰、地面无意干扰,对通信卫星系统的干扰排查具有重要意义,而通信卫星系统的干扰定位一直是重难点问题。在双星定位互模糊函数算法的基础上,提出了一种基于正弦波高精度互模糊函数频差估计方法,同时针对利用两颗静止通信卫星实现干扰定位时主信号和辅助信号信噪比差异大、辅助信号微弱的问题,采用改进的互模糊度函数实现双星TDOA和FDOA的测量,完成对通信卫星系统干扰信号的定位。仿真试验表明,采用本算法,对通信卫星系统干扰信号的定位精度较高,满足系统实际运用要求。 相似文献
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双星时差频差联合定位方法及其误差分析 总被引:9,自引:2,他引:7
针对两个卫星联合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的问题,提出了一种获得目标三维位置解析解的方法,不仅可得到卫星运动方向与卫星间连线方向不同时的解,而且可得到在两者方向相同时的解。在观测参数存在误差条件时对双星定位误差几何稀释(GDOP)分布理论和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,双星的运动方向最好与卫星间连线方向一致或接近。 相似文献
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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。 相似文献
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