基于时差的多辐射源数据关联与无源定位算法

当前电磁环境日益复杂,对多个辐射源的数据关联和无源定位已经成为重要的研究方向。以时差双曲交会定位为例,根据不同时刻到达时间差的连续性以及同一目标到达不同监测站时间差之间的相关性,完成测量数据的正确关联,并利用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波对辐射源的位置进行估计,仿真计算表明该方法具有较高的正确关联概率,可以实现定位误差的快速收敛。     

基于DSP的无源时差定位信号聚类分选算法

以四站无源时差定位信号处理器为例 ,详细分析了时差测量值的统计特性和相关统计特性 ,并利用该分析结果设计并实现了有利于DSP处理的基于时差相关的聚类分选算法 ,最后给出了该算法的实际测试结果及测试结果分析。研究表明 :基于时差相关的聚类分选算法能够有效地提取同一时差峰内的多个辐射源 ,并较好地解决时差散布造成的时差峰分裂的问题。     

应用多星的空间目标跟踪定位算法

单星激光测距空间目标定位算法受远距离激光测距机测频的限制,有效数据速率较低。文章构建天基探测系统空间目标观测模型,提出一种应用多星的空间目标跟踪定位算法。该算法基于三角交会原理,面向多星不同载荷平台,基于空间目标成像投影和坐标转换模型,计算空间目标的异面直线距离,采用最近邻算法最优匹配关联同一空间目标的星间像点,基于双星交会模型解算空间目标轨迹,进行空间目标跟踪。此外,针对空间目标的星间信息丢失、空间目标与卫星共面时多空间目标跟踪精度低的问题,引入空间目标的加速度参数分量,改进卡尔曼滤波算法,预测空间目标轨迹位置,从而有效提高多目标跟踪精度。实例验证结果表明:文章提出算法的空间目标跟踪与定位精度高,能有效解决星间信息丢失引起的精度下降问题。     

应用聚类方法的多卫星无源时差定位算法

为了提高卫星定位系统的容错能力和鲁棒性,应用聚类方法提出了一种适用于多卫星的无源定位算法。依据三站时差定位原理,将每3颗卫星编成一组,用每组中的卫星分别对地面目标进行三站时差定位;再利用聚类方法融合估计目标的位置。仿真结果表明,此算法定位精度及稳定性优于传统的三站时差定位法和最小二乘法,可减少信息的不确定性,有助于提高系统的定位效果。     

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。     

基于半定松弛的到达时差定位算法

针对到达时差定位系统,提出了一种新的基于半定松弛的时差定位算法.该方法首先将距离测量误差作为一项重要参数,在到达时差测量模型下,建立了一个关于定位估计的非凸优化问题,然后通过松弛约束条件将该非凸优化问题转换成等价的凸优化问题,运用凸优化理论中的半定松弛规划方法求解目标的位置.仿真实验结果表明,该方法可以有效降低定位误差.     

一种数据残缺时的三星时差定位目标跟踪算法

三星座时差定位是一个非线性定位问题,利用定位点进行跟踪得到目标航迹的方法具有一定的局限性。给出了能够适应大量时差数据残缺情况的基于EKF的目标航迹跟踪算法,仿真分析表明该算法在大量时差数据残缺时具有比前者更好的性能,有效地解决了工程问题。     

基于宽带模糊函数的时差时间尺度联合估计

针对双站无源定位系统中的时差频差测量问题,从时差频差产生的根本原因入手,研究了利用宽带模糊函数对宽带雷达信号进行时差时间尺度联合估计的快速算法。仿真验证了算法的性能。结果表明,针对宽带信号,该算法有良好的时差时间尺度估计性能。     

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。     

基于时差频差角度的低轨双星动目标融合跟踪方法

针对低轨双星时差频差定位系统在对运动目标定位中忽略其运动速度会引起较大的定位偏差以及定位跟踪的初值选取等问题,提出了一种对运动目标的双星时差频差信息融合主星的二维到达角（AOA）信息的融合无源跟踪新方法。首先建立测量模型和等高程目标运动状态模型,在此基础上采用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法对运动目标进行跟踪定位。仿真分析表明,该方法可达到克拉美‐罗下限（CRLB ）,且收敛后对目标的速度和航向估计有较大的提高。     

一种适于工程应用的近似MSJPDA算法

为提高复杂数据融合系统中的航迹关联正确率，在ZHOU B的DC和AC算法基础上提出一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法，它以一个目标为中心的近似聚为构造关联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全部的点迹－航迹关联算法，在杂波下目标密集，航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，并联时耗等与最近邻法进行了比较，效果较好，它能为有效提高目标点迹－航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法少得多，能满足工程中实时性的要求。     

非死锁合同网协议驱动的多机分布式时序任务分配

针对多无人机协同任务分配的时序约束问题，提出了基于非死锁合同网协议(DF CNP)的分布式时序任务分配方法，从理论上避免任务死锁，提升分配结果最优性。定义了局部信息条件下时序任务死锁判据，通过检测时序任务图环路状态与顶点可达性，判定分配方案的全局死锁状态，保证分配结果的可行性。定制了最近邻-深度优先混合搜索算法，在合同网排序过程中优先选择最近邻任务，并结合死锁判据递归回溯，在分布式架构下并行生成满足死锁约束的任务排序方案，提升分配结果的最优性。仿真对比结果表明：相比于非死锁遗传算法(TB GA)，DF CNP在求解效率方面具有显著优势；与耦合约束一致性束算法(CBBA TCC)相比，DF CNP结果最优性明显提升。     

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。     

基于多时刻时差的三星时差定位跟踪算法

对于高海拔目标,引入地球椭球模型会产生很大的系统误差,三星座时差定位算法只能采用两路时差信息作为观测向量。因此,传统的时差定位方法具有一定的局限性。提出了一种利用不同时刻时差信息的三星座时差滤波算法,利用不敏卡尔曼滤波(UKF)对不同时刻时差信息进行滤波估计静止目标位置。仿真表明该滤波方法相对于三星座时差滤波算法来说跟踪性能更好。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

三星时差定位系统的有源校正算法

针对三星时差（TDOA）定位系统中,由星历误差和时间同步误差导致无法精确定位的问题,提出一种基于正交投影的两步迭代有源校正算法。该算法首先利用正交投影将时间同步误差从观测方程剔除,然后引入一个与辐射源位置和星历误差有关的中间变量,通过对中间变量的最优估计消除星历误差对定位精度的影响,最后利用中间变量求解出目标辐射源位置。仿真结果表明,所提算法定位性能的仿真值和理论值均可以达到克拉美-罗界（CRLB）,当TDOA观测噪声较小且有3个以上参考源时,可以完全校正星历误差和时间同步误差对定位精度的影响。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。