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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。 相似文献
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同步时钟偏差和传感器位置误差会严重影响到达时间差(TDOA)定位性能。针对此问题,基于加权多维标度(WMDS)原理,提出一种能够有效抑制这2类误差影响的TDOA定位新方法。该方法首先通过构造消元矩阵消除同步时钟偏差的影响;然后基于加权多维标度分析方法构建定位关系式,并由此获得辐射源位置与传感器位置的估计值;最后利用最大似然估计准则得到同步时钟偏差的估计值。所提方法利用标量积矩阵的维度和特征结构信息,对各类误差具有更强的鲁棒性。文中的理论性能分析表明:新方法对全部参数的估计均方误差(MSE)均能逼近相应的克拉美罗下界(CRLB)。仿真实验验证了新方法的渐近统计最优性,并且相比于已有方法,其发生“门限效应”的误差阈值更高。 相似文献
3.
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。 相似文献
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