针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低...针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低至300 Hz的雷达信号进行无模糊的频差估计,估计精度在信噪比高于15 d B时逼近克拉美劳下界,可有效扩大低轨双星时/频差定位系统对LPRF信号的适用范围。展开更多
在运动传感器网络中,应用直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法可大幅改善系统的定位性能,但同时也带来了计算量高、算法稳定性差等问题。对此,本文提出了一种基于时频差的分布式快速DPD算法。利用互模糊函数与矩阵...在运动传感器网络中,应用直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法可大幅改善系统的定位性能,但同时也带来了计算量高、算法稳定性差等问题。对此,本文提出了一种基于时频差的分布式快速DPD算法。利用互模糊函数与矩阵相容范数计算分别替代了原DPD算法中复杂的大规模矩阵运算和最大特征值求解,并据此设计出了一种有效的分布式部署计算方法,充分利用了传感器网络的计算资源。仿真表明,该方法在定位性能与原DPD算法相当的情况下,大幅简化了计算量、提高了算法稳定性,具有工程应用价值。展开更多
文摘针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低至300 Hz的雷达信号进行无模糊的频差估计,估计精度在信噪比高于15 d B时逼近克拉美劳下界,可有效扩大低轨双星时/频差定位系统对LPRF信号的适用范围。
文摘在运动传感器网络中,应用直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法可大幅改善系统的定位性能,但同时也带来了计算量高、算法稳定性差等问题。对此,本文提出了一种基于时频差的分布式快速DPD算法。利用互模糊函数与矩阵相容范数计算分别替代了原DPD算法中复杂的大规模矩阵运算和最大特征值求解,并据此设计出了一种有效的分布式部署计算方法,充分利用了传感器网络的计算资源。仿真表明,该方法在定位性能与原DPD算法相当的情况下,大幅简化了计算量、提高了算法稳定性,具有工程应用价值。