变化姿态角下的相位变化率无源定位方法研究

无源定位技术有着广阔的应用前景。在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位获取目标的方向信息 ,利用对应的相位变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度定位。提出了在空中观测平台发生飞行姿态变化情况下的定位求解思路 ,即利用姿态变化条件下的测量数据直接求出目标在姿态变化前的原始载机坐标系中的位置。文中给出了这一思路下相应的定位表达式并引入修正增益扩展卡尔曼 (MGEKF)算法对原始定位结果进行滤波处理。仿真结果表明 ,该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法     

基于圆锥向角和相位差变化率的运动单平台无源定位算法和精度分析

 以往的相位差变化率定位技术中需要利用二维相位干涉仪获取方位角和俯仰角信息,出于降低平台载荷负担的需求,考虑到一维相位干涉仪系统仅能获取圆锥向角的性质,针对地面固定目标提出了一种联合利用圆锥向角和相位差变化率的一维干涉仪体制瞬时定位算法,计算和分析了定位误差的几何分布(GDOP),并给出了蒙特卡罗仿真实验结果,并指出了干涉仪安装方向和平台姿态变化的基本原则。研究表明,这样的无源定位系统设备相对简单,但同样具有对目标的定位能力。这些有益结论可以为系统的设计和应用提供理论依据。     

基于相位变化率的无源定位法

无源定位技术有着广阔的应用前景，本文在现有单站无源定位方法的基础上，介绍了相位变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位获取目标的方向信息，利用对应的相位变化率获取目标的径向距离信息，从而实现对目标的实时高精度定位。文中还给出了观测平台飞行姿态变化情况下的定位表达式。仿真结果表明，该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法。     

机载单站对运动目标无源定位跟踪算法

针对无源定位系统中,机载单站相对于运动辐射源目标作为状态模型,在测方位角及其变化率基础上,引入多普勒频率变化率参数构建观测模型。常用的扩展卡尔曼滤波（EKF）存在不稳定和精度低的问题,采用修正增益的扩展卡尔曼滤波算法（MGEKF）,找出修正函数矩阵,实现定位状态滤波估计。仿真结果表明,MGEKF算法较之EKF算法有较高的定位精度和较快的收敛速度。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

基于UKF算法的单站无源定位

机载单站无源定位具有机动性好、作用范围广等特点,而基于相位差变化率的定位方法又具有定位速度快、精度高等优点.文章研究了Unscenteed Kalman Filter(UKF)在机载单站无源定位中的应用,给出了相位差变化率定位方法的原理,介绍了UKF算法的滤波原理及滤波过程.从仿真结果表明,UKF算法应用在机载单站无源...     

无源定位系统中解决交叉定位虚假目标的研究

研究了在三站无源传感器定位系统中,将传感器两两组合分别利用修正的Hough变换算法排除虚假交点起始航迹,然后再将各组起始的航迹进行关联来排除虚假航迹,仿真结果表明了该算法的有效性.     

双机协同无源定位算法

相较于有源定位,只能利用到达角(Angle of Arrival,AOA)的双机协同无源定位对目标的观测维度很低,这会导致对目标的定位精度低或迭代收敛速度慢等问题发生。对此,利用有限的测量值研究更优秀的算法以提高定位精度具有实际意义。首先,介绍了普通最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法 3种基于最小二乘算法的定位算法;然后,介绍了高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method,GNIM)和加权工具变量伪线性估计法 (Weighted Instrumental Variable Pseudolinear Estimation Method,WIVPLE)2种基于最大似然估计的定位算法;最后,使用蒙特卡洛法在不同误差条件和几何构型下对这些算法的定位精度进行仿真实验。     

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。     

仅用相位差变化率的机载单站无源定位方法及其误差分析

针对以往单站无源定位系统中长短基线干涉仪系统复杂、角度测量易受干涉仪通道幅度/相位不一致的影响等问题,提出了一种仅仅利用长基线干涉仪(LBI)的相位差变化率实现单站无源定位的新方法,并对该定位方法误差的克拉美-罗下限(CRLB)进行了推导和分析,计算并分析了不同的干涉仪基线安装方向、不同的观测器运动方式下的定位误差几何分布(GDOP)。结果表明,仅用相位差变化率定位时,为了达到侧翼最好精度,干涉仪最好平行机身安装;为了达到侧前方较好精度,干涉仪需垂直安装;观测器的运动姿态最好发生某种机动变化。     

基于PLKF的固定单站无源定位与跟踪算法研究

利用到达方向（DOA）和多普勒频率（DF）建立了固定单站对空中运动辐射源的无源定位与跟踪模型,推导了该模型下的伪线性测量方程,用伪线性卡尔曼滤波（PLKF）算法实现了定位与跟踪;在此基础上用k时刻的状态估计值代替一步预测值对该算法进行了改进;最后与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行比较。仿真结果表明,改进的PLKF算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度,PLKF算法克服了EKF算法的一些缺点。     

对卫星目标的仅测角天基单站无源定位可观测性分析

可观测性分析是无源定位与跟踪系统的前提和基础。由于卫星运动系统方程是状态变量的隐函数形式,以及观测方程的非线性,使得对卫星目标仅测角无源定位的可观测性研究难度较大。鉴于此,从伪线性化角度对非线性系统方程进行改造,推导了关于状态变量的显性系统状态方程,对仅测角条件下的单星对星无源定位系统进行了可观测性分析,为进一步研究仅测角单星对星的无源定轨跟踪提供了理论基础。最后给出了仿真实例,验证了理论分析的正确性。     

运动单阵元被动合成阵列波达方向估计

 提出了一种运动单阵元被动合成阵列波达方向(DOA)估计算法。该算法基于被动合成阵列(PSA)的概念,结合空间谱估计的思想构建了运动单阵元被动合成阵列模型,通过多次不同速度合成阵列过程实现对信号DOA的无模糊估计。通过对单次匀速合成阵列过程进行分析得到,在假设信号频率已知条件下,合成阵列算法能够达到与同孔径实阵列多重信号分类（MUSIC）算法相当的DOA估计性能。仿真验证了被动合成阵列与同孔径实阵列的渐近等效性及算法的有效性。     

机载单站无源定位系统中相位差变化率提取方法(英文)

相位差变化率含有目标辐射源的距离信息,是机载单站无源定位系统中的重要参数。本文以正弦单载波脉冲信号为例,分析了基于相位差变化率的单站无源定位原理,以及测量误差的组成。基于对Cramer-Rao下限的分析,提出了一种基于多次观测的相位差变化率的高精度测量方法——时间片处理法。在相位差变化率的测量中,当信噪比较低时,频域鉴相方法优于时域鉴相方法,多时间片处理能够显著地降低测量方差,仿真验证了此算法的正确性和有效性。典型的无源定位场景的仿真验证了算法对动态测量的适应性。此测量算法简单、计算量小,易于实现。     

红外搜索跟踪系统单机运动测距方法研究

机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统（IRST）单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。