一种新的基于TDOA与GROA的无源定位算法

针对基于到达时间差(TDOA)与到达增益比(GROA)的辐射源无源定位问题,提出了一种新的定位算法。首先通过引入一个中间变量,根据TDOA和GROA测量模型,构造一个约束加权最小二乘(CWLS)估计。由于这个CWLS问题是非凸的优化问题,现有的方法不能很好地求解。为此,提出了一种有效的方法可以求解到其全局最优解。最后,所提算法被推广到观测站存在自定位误差时的定位求解。计算机仿真结果验证了所提算法能够获得优于传统两步加权最小二乘法(2WLS)的定位性能,能够在更大的噪声条件下达到克拉美罗下界(CRLB)。     

一种针对恒模信号的运动单站直接定位算法

相比于常规的"测向+位置估计"两步定位模式,以Weiss等提出的目标直接位置确定(DPD)算法具有估计精度高、分辨能力强和无需数据关联等诸多优点。基于该类定位算法的基本理念,提出了一种利用单个运动天线阵列对恒模(即相位调制)信号的DPD算法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立了相应的直接定位优化模型;接着,根据优化函数的代数特征提出了一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得ML估计器的最优数值解;此外,推导了针对恒模信源的位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB),从而为新算法的定位精度提供定量的理论下界。仿真实验表明:相比于已有的基于单个运动天线阵列的直接定位算法以及传统的两步定位算法,通过利用恒模信号的恒包络特征可以明显提高目标直接定位的估计精度。     

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。     

直达与非直达环境中的多目标解耦直接定位方法

针对直达（LOS）与非直达（NLOS）环境中的定位问题,提出了一种波形已知条件下的单阵地多目标直接定位（DPD）算法。该算法针对发射时间已知和未知两种情况,利用多径信号到达角度与时延关于障碍物（或反射体）、观测站与目标位置参数的数学关系,建立了三维目标位置的最大似然（ML）函数,无需估计测量参数,避免了传统两步定位方法所需的非直达径识别与数据关联。为了克服多目标定位中的高维非线性优化问题,该算法利用独立波形信息将多目标定位解耦为对各个目标单独求解。通过对目标函数有效近似,算法在发射时间已知和未知两种情况下均仅需三维网格搜索,比相应的两步定位方法具有更低的计算量。此外,基于多径定位场景,推导了发射时间已知和未知两种情况下的位置估计克拉美罗界（CRB）。仿真结果表明：算法的定位性能能够逼近相应的克拉美罗界,比传统两步定位方法和子空间直接定位算法具有更高的定位精度。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

基于最优传播路径的EMA/EKF定位算法研究CSCD

针对室内环境下蓝牙系统易受非视距影响,采用蓝牙到达角(AOA)解决室内行人定位存在较大偏差的问题,研究基站几何分布和定位算法对定位精度的影响。关于蓝牙信号在传播过程中易衰减及产生多径等因素影响定位性能,对基站安装位置与信号接收范围关系进行研究,建立基站分布优化模型,使用遗传算法(GA)求解基站布设最优位置。在此基础上,提出了基于改进指数移动平均(EMA)算法结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行误差补偿。实验结果表明,该方法的平均定位误差为0.89m,相较于EKF定位精度更高,证明了所提方法的有效性。     

无需中间变量的多运动站时差定位新算法

传统时差(TDOA)定位模型通过引入中间变量来得到线性方程,需要两步求解过程且该模型不适合多运动站连续定位。为此,引入无需中间变量的时差定位模型,并在此基础上提出了一种约束加权最小二乘定位算法。首先将基于该模型的时差定位问题转换为加权最小二乘问题,然后推导代入时差测量值后观测矩阵和观测向量的误差项,将其每一列表示为确定矩阵与随机时差测量噪声向量乘积的形式,并基于此推导了关于目标状态的二次约束方程,最终只需通过广义特征值分解来得到目标状态估计,并推导了该估计的解析表达式。仿真结果表明所提算法的连续定位性能逼近克拉美罗-限且所得定位解渐近无偏。     

一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法

相比于传统的差分多普勒(DD)两步定位方法,以Amar和Weiss提出的基于多普勒频率的单步直接定位方法在低信噪比和小样本条件下具有更高的定位精度。在该类新型定位体制的基础上,提出了一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法。首先,依据最大似然(ML)准则以及恒模信号的恒包络特征,建立相应的直接定位优化模型。然后,根据目标函数的代数特征将全部未知参量分成两组,并提出一种有效的多参量交替迭代算法,用以获得该优化问题的最优数值解。新算法包含了针对这两组未知参量的Newton型迭代公式,用以避免网格搜索,并能实现多维参数的"解耦合"估计。最后,推导出针对恒模信号的目标位置直接估计方差的克拉美罗界(CRB)。数值实验验证了新方法的优越性。     

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。     

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。     

Accurate single-observer passive coherent location estimation based on TDOA and DOA

This paper investigates the problem of target position estimation with a single-observer passive coherent location(PCL) system. An approach that combines angle with time difference of arrival(ATDOA) is used to estimate the location of a target. Compared with the TDOA-only method which needs two steps, the proposed method estimates the target position more directly. The constrained total least squares(CTLS) technique is applied in this approach. It achieves the Cramer–Rao lower bound(CRLB) when the parameter measurements are subject to small Gaussian-distributed errors. Performance analysis and the CRLB of this approach are also studied. Theory verifies that the ATDOA method gets a lower CRLB than the TDOA-only method with the same TDOA measuring error. It can also be seen that the position of the target affects estimating precision.At the same time, the locations of transmitters affect the precision and its gradient direction.Compared with the TDOA, the ATDOA method can obtain more precise target position estimation.Furthermore, the proposed method accomplishes target position estimation with a single transmitter,while the TDOA-only method needs at least four transmitters to get the target position. Furthermore,the transmitters' position errors also affect precision of estimation regularly.     

传感器位置误差条件下的约束总体最小二乘时差定位算法

 现代定位系统中,传感器往往被安放在运动平台上,其位置无法精确得知,存在估计误差,将严重影响对目标的定位精度。针对这一问题,提出基于约束总体最小二乘(CTLS)的到达时差(TDOA)定位算法。首先通过引入中间变量,将非线性TDOA定位方程转化为伪线性方程,再利用CTLS技术,全面考虑伪线性方程所有系数中的噪声。在此基础上推导了定位方程的目标函数,再根据牛顿迭代方法,进行数值迭代,快速得到精确解。采用一阶小噪声扰动分析方法,对该算法的理论性能进行了分析,证明了算法的无偏性和逼近克拉美-罗下限(CRLB)。仿真实验表明,该算法克服了现有总体最小二乘(TLS)算法不能达到CRLB、两步加权最小二乘(two-step WLS)算法在较高噪声时性能发散的缺陷,在较高噪声时定位精度仍然能达到CRLB。     

A Linear-correction Least-squares Approach for Geolocation Using FDOA Measurements Only

  A linear-correction least-squares(LCLS) estimation procedure is proposed for geolocation using frequency difference of arrival (FDOA) measurements only. We first analyze the measurements of FDOA, and further derive the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) of geolocation using FDOA measurements. For the localization model is a nonlinear least squares(LS) estimator with a nonlinear constrained, a linearizing method is used to convert the model to a linear least squares estimator with a nonlinear constrained. The Gauss-Newton iteration method is developed to conquer the source localization problem. From the analysis of solving Lagrange multiplier, the algorithm is a generalization of linear-correction least squares estimation procedure under the condition of geolocation using FDOA measurements only. The algorithm is compared with common least squares estimation. Comparisons of their estimation accuracy and the CRLB are made, and the proposed method attains the CRLB. Simulation results are included to corroborate the theoretical development.     

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.     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

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。     

A closed-form solution for moving source localization using LBI changing rate of phase difference only

Due to the deficiencies in the conventional multiple-receiver localization systems based on direction of arrival(DOA) such as system complexity of interferometer or array and amplitude/phase unbalance between multiple receiving channels and constraint on antenna configuration,a new radiated source localization method using the changing rate of phase difference(CRPD)measured by a long baseline interferometer(LBI) only is studied. To solve the strictly nonlinear problem, a two-stage closed-form solution is proposed. In the first stage, the DOA and its changing rate are estimated from the CRPD of each observer by the pseudolinear least square(PLS) method,and then in the second stage, the source position and velocity are found by another PLS minimization. The bias of the algorithm caused by the correlation between the measurement matrix and the noise in the second stage is analyzed. To reduce this bias, an instrumental variable(IV) method is derived. A weighted IV estimator is given in order to reduce the estimation variance. The proposed method does not need any initial guess and the computation is small. The Cramer–Rao lower bound(CRLB) and mean square error(MSE) are also analyzed. Simulation results show that the proposed method can be close to the CRLB with moderate Gaussian measurement noise.