基于球面模型的单运动平台无源定位方法

受地球曲率影响,传统基于平面直角坐标系的定位模型随着侦测距离的增大,定位误差显著增大,严重影响远距离目标定位跟踪精确度。对此,提出一种基于球面模型的单运动平台定位方法,将平面直角函数方程转换为球面三角函数方程,降低地球曲率误差影响;利用无轨迹卡尔曼滤波(UKF)算法实现复杂非线性观测方程迭代求解及远距离目标高精确度位置估计。仿真试验结果表明,基于球面模型的定位方法具有较高的定位精确度,定位精确度提升0.3%R~0.6%R。

基于三站无源定位的无人机站队模型研究

对2022年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题前两问进行研究。无人机集群在遂行编队飞行时,为保持编队队形,采用纯方位无源定位的方法调整无人机的位置。针对第一问,基于枚举思想,为接受信号无人机与发射信号无人机的几何关系建立定位模型。针对第二问,借助交叉三角形定位,通过发射点的定位线,构建定位三角形,建立三站无源定位模型,推得多站无源定位,根据枚举该站组,每三站组合求解,获得各组均值及方差,比较分析数据的待测点坐标,进而实现对无人机的有效定位。

海面目标光电单站无源定位与误差分析

为实现光电侦察设备对海面舰船目标单站无源定位,提出了对海面目标的高精度近实时光电单站无源定位方法。建立了单站无源定位方程,分析了目标定位误差,探讨了影响定位误差因素,给出了单站无源定位的应用建议。仿真结果表明:在17.899 km距离处单站无源定位的定位误差约为1.672%R,单次定位时间约20 ms;位置、纬度、经度和高度误差分别服从N(299.31 m,197.39 m)、N(4.944×10^(-5°),2.665×10^(-3°))、N(4.038×10^(-5°),1.899×10^(-3°))、N(-0.485 m,14.165 m)的正态分布;俯仰角、方位角和目标高度的误差对定位精度影响较大,俯仰角在[-120°,-15°]范围内定位结果可靠,目标高度误差在[-200 m,200 m]范围内,定位误差小于800 m,实现了对海面目标的高精度近实时单站无源定位。提出的方法适用于具备高度参考面估计的海面、地面和空中目标的单站无源定位。

无源定位技术发展及其展望

随着智能信息社会的不断演进以及智慧城市建设的推进,电子设备的定位准确性和可靠性需求日益突显,特别是在万物互联的背景下,对定位精度和定位质量的要求变得更加迫切。无源定位技术因隐蔽性强、功耗低、不易被感知与干扰等诸多优点被广泛应用于各个领域,尤其近年来,通感一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)、机器学习、环境反向散射以及智能反射面的引入与发展,为无源定位在6G中的应用提供了新的契机。基于此,阐述了无源定位技术特点及分类;按照参数化的分类方式总结梳理无源定位方法及误差影响因素;讨论了多参数融合无源定位方案与优势;展望了无源定位技术在6G新愿景下典型的应用场景、潜在技术、挑战及未来研究方向。

无人机编队的无源定位及调整策略研究

针对无人机集群圆形编队的无源定位问题,建立漂移圆模型进行无人机的方位调整,通过模拟退火算法不断优化调控,使得无人机集群保持良好的编队。利用MATLAB进行仿真,验证模型的有效性,为无人机集群的编队方位调整策略提供有益的参考。

基于直升机载雷达告警设备的无源定位技术

直升机载雷达告警设备只具备粗略测向功能,无目标定位能力,实现机载单站无源高精度快速定位是提高电磁态势感知的必要手段。因此,提出一种相关曲线拟合插值方法提高相差/时差测量精度,通过适用不同场景的旋转多普勒定位方法和基于相位差变化率的定位方法的设计,对现有的四通道数字化雷达告警设备的天线组件、微波处理单元和信号处理单元进行软硬件适应性升级改造,实现机载雷达告警设备对辐射源高精度快速无源定位功能。

基于改进鲸鱼优化的地面短基线单站无源定位方法

针对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在解决常规地面单站无源定位系统性能受天线布阵形式约束影响时因局部收敛而导致定位精度低的问题,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)的地面短基线单站无源定位法。利用阵元接收到的相位差信息构建代价函数,通过引入测向信息有效缩小算法的搜索范围,对算法的概率因子和收敛因子进行修正,提升算法计算速率,同时对算法的随机搜索方程进行改进并引入重启机制和局部精细搜索方式,在提升算法搜索能力的同时避免算法陷入局部最优。定位仿真结果表明,该算法在性能稳定性上优于PSO,相比于常规地面单站无源定位方法在定位精度上有了明显提升。

基于N-EKF的非合作低轨目标双星无源定位跟踪算法

针对两颗天基光学卫星对低轨非合作目标进行无源定位跟踪的问题,提出了一种基于Newton迭代与扩展卡尔曼滤波(Newton iteration and extended Kalman filter,N-EKF)的定位跟踪算法。首先,将基于角度测量信息的双星观测模型转化为双直线公垂线中点问题,并进一步转化为非线性方程问题,使用Newton迭代算法得到非合作目标的初始定位信息。然后,采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)方法,在初始定位信息基础上,结合近地轨道动力学模型,实现对非合作在轨目标的精确跟踪滤波。最后,通过仿真验证了所提方法的可行性及优势。

反辐射空地导弹目标无源定位算法及误差分析

针对反辐射导弹在遭遇雷达突然关机而无法有效打击目标的问题,基于直升机实施反辐射导弹攻击的态势,构建三维定位的数学模型,然后利用改进卡尔曼滤波推导得到无源定位算法,在加入纯惯导和组合导航误差后对滤波前后高低角、方位角以及X,Y,Z方向定位精度进行仿真及分析,对算法的精度和可行性进行跑车实验分析验证。结果表明,所提出的基于改进扩展卡尔曼滤波(EKF)的无源定位算法精度高于传统EKF,定位精度小于4%、收敛时间小于30 s,满足反辐射导弹目标无源定位需求,验证了算法可行性。

基于牛顿迭代法的无人机纯方位无源定位模型研究

随着无人机功能提升和应用领域不断扩大,无人机无源定位的精度和速度已成为了研究热点。利用编队中无人机之间的夹角关系,以直角坐标系中的位置坐标为变量建立数学模型,将无人机纯方位无源定位问题转化为非线性方程组的求解问题,利用牛顿迭代法,以偏移无人机的理想位置为迭代初值,针对圆形编队和三角形编队两种情形,通过仿真模拟验证模型和算法的可行性。仿真结果表明:该算法具有定位时间短、误差可控的优点,适用于多种编队方案,为解决无人机编队飞行定位问题提供了一种新方法,具有一定的应用价值。

无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位

研究了被动接收信号无人机的纯方位无源定位问题,利用极坐标系和正弦定理建立了无人机遂行编队飞行中的定位模型,得出使所有无人机保持编队的调整方案。对于其他队形编队,设计了类似的无人机位置调整方案。

一种高精度无人机编队纯方位无源定位方法

无人机已广泛应用于军事和民用领域,无人机编队定位和队型调整是研究前沿热点,目前需提高现有方法的定位精度和鲁棒性。针对现存问题,建立三级定位和四级定位的无人机编队定位数学规划模型,利用最小二乘法求出近似解,并建立多步决策模型逐渐调整无人机位置,实现无人机编队有效队型调整。仿真实验表明所提方法的定位精度高且鲁棒性强。

极坐标下基于圆的无人机纯方位无源定位研究

无源定位技术是指定位站不向被定位的对象发射电磁信号,在不发射对目标照射的电磁波的条件下获得目标的位置,在无人机领域可以认为是由编队中某几架无人机发射信号、其余无人机被动接收信号,从中提取出方向信息进行定位,来调整无人机的位置的技术。本文通过建立极坐标方程,采用三角定位算法将纯方位无源定位技术应用到无人机编队飞行中。相对于有源定位具有生存能力强,作用距离远,重量轻、体积小、成本低的特点。

基于峰值检测的多目标无源定位算法

移动单平台对多目标进行无源定位场景中、由于测向线交叠等原因,容易产生虚假定位点等问题。本文提出基于网格滤波的聚类算法,充分提取目标时间累积下的测向线汇聚性特征,通过对二维空间进行网格划分,对测向线穿过的网格区域进行基于概率权重的投票,再对投票结果通过边缘检测剔除虚假峰值,最终得到可靠定位点。通过仿真数据验证,证明了该算法对多目标定位的有效性。

一种基于地球剖分网格的无源定位能力计算方法

面向广域范围内无源定位的计算和展示需求,设计了一种基于地球剖分网格的定位能力计算方法,结合无源定位的基本特征,通过构建一套适用于无源定位的地球剖分网格,能够根据网格中心点的无源定位误差CEP(circular error probable)结果,动态调整广域区域内定位计算的网格步长,使得不同定位误差区域能够适配到合适大小的网格进行计算和误差显示。经过仿真验证,提出的方法在保障定位展示效果网格分辨力的情况下,能够有效提高区域定位能力的计算效率,减少不必要的计算量。

基于IFF信号的单站无源定位方法误差分析

无源定位作为无源侦察的重要手段,相比有源定位探测距离更远,同时由于其利用雷达发射电磁波信号进行定位,不主动向空间辐射电磁波,因此具有更好的隐蔽性,战场生存能力更强。目前无源定位通常采用多站定位的方式,包括多站时差定位,多站交叉定位等,单站无源定位相比于时差、交叉等多站无源定位方法具有系统构成简单、成本低、机动性高等特点,因此近年来受到学者广泛研究。介绍了一种基于敌我识别(IFF)信号的单站无源定位方法,并对其开展误差分析。该方法通过实时截获IFF信号并解译飞行器高度信息,结合测向分机获取飞行器的方位和俯仰信息,建立定位模型,实现对空中飞行器的实时定位,最后通过公式推导和仿真验证,分析了影响定位精度的多种因素。

基于长基线干涉仪相位差的多站无源定位方法

针对常用多站无源定位技术存在时差(TDOA)/频差(FDOA)定位对超低旁瓣辐射源适应性差、测向(DOA)定位的造价成本和系统复杂度高等缺点,该文提出了一种基于相位差(PDOA)的多站无源定位新体制,利用每个观测站上至少两个接收天线和通道构成的长基线干涉仪(LBI),通过测量辐射源信号到达长基线干涉仪天线的相位差实现定位。针对相位差的2π模糊引入的非线性和非连续性,提出了一种基于多假设迭代优化的定位方法,首先利用一组相位差确定多个可能的辐射源位置初始值,然后采用高斯-牛顿(GN)方法对每个位置初始值进行迭代优化并计算代价函数,最后选择具有最小代价函数的估计值作为最终的定位结果。该方法可获取稳健的迭代初始值,算法运算量适中。仿真结果表明该定位方法的均方根误差(RMSE)在高斯观测噪声条件下可达到克拉美罗下限(CRLB)。

利用高斯牛顿迭代的时频差无源定位算法

针对传统高斯牛顿迭代法在时差-频差定位中因迭代初始值不准而易出现的不收敛问题,提出一种基于约束加权最小二乘(CWLS)的高斯牛顿迭代定位算法。该算法首先将定位问题中关于目标位置、速度的时差-频差非线性定位方程转化为伪线性方程,分步估计目标位置、速度初始值;为实现初始值的精确估计,将目标位置与辅助变量等式约束关系松弛为二阶锥约束(SOCP)条件;引入随机鲁棒最小二乘(SRLS)构建新的线性关系,当新线性关系的最小二乘解不满足二阶锥约束条件时,使用半定规划(SDP)技术求解目标位置的估计解,通过获得的目标位置来对目标速度进行求解;获得目标参数估计初始值后,建立时差-频差定位系统下关于目标位置与速度的高斯牛顿迭代方程,利用高斯牛顿迭代对目标参数进行寻优求解,该迭代过程不需要引入辅助参数,可以直接得到目标参数。仿真实验表明,所提算法对近场目标与远场目标均有很好的定位效果,较已有经典两步加权算法,其鲁棒性好、定位精度高。同时,仿真结果表明了高斯牛顿迭代方程时对初始值优化的必要性。

基于双站交叉无人机纯方位无源定位问题研究

发展无人飞行系统技术对推动我国相关领域关键核心技术研究水平,维护国家权益和捍卫国家安全具有重要意义,无人机定位功能是无人机自主导航的前提。针对无人机遂行编队飞行纯方位无源定位问题,利用三角定位法求解无人机坐标,运用基于“三点定圆”双站交叉定位法建立无人机无源定位模型。运用动态规划算法结合贪婪算法给出无人机调度策略,并以圆形和相邻间距相等的锥形编队为例给出具体调度方案。

无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位模型研究

针对无人机集群在遂行编队飞行时的无源定位问题,主要通过圆的相关知识以及三角形的内角和公式等相关定理建立定位模型,得出每架接收信号无人机与发射信号无人机的夹角,定位接受无人机的位置。对于接收信号的无人机位置有偏差时,分三类情况分析讨论,建立模型并求解得出对位置有偏差的接收无人机准确定位,经实例证明,方法有效可行。