机场场面多点定位利用S模式信号到达时间差实现目标定位。针对S模式信号易受接收系统内部非线性影响和机场场面复杂电磁干扰的问题,研究S模式信号失真恢复方法。根据S模式信号频谱特征和接收基站弱非线性记忆系统特征简化Volterra级数,...机场场面多点定位利用S模式信号到达时间差实现目标定位。针对S模式信号易受接收系统内部非线性影响和机场场面复杂电磁干扰的问题,研究S模式信号失真恢复方法。根据S模式信号频谱特征和接收基站弱非线性记忆系统特征简化Volterra级数,降低计算量的同时满足Volterra级数关键核函数对S模式信号非线性失真表示能力,得到S模式信号失真恢复模型。仿真结果表明:3阶简化Volterra级数模型恢复15 dB和0 dB S模式信号前导脉冲的失真前波形,误差仅有2.23%和12.59%,且模型在典型运用环境下满足一定的适用性、抗干扰性和稳定性,为S模式信号到达时间戳的准确提取提供基础。展开更多
首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Tim...首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。展开更多
文摘机场场面多点定位利用S模式信号到达时间差实现目标定位。针对S模式信号易受接收系统内部非线性影响和机场场面复杂电磁干扰的问题,研究S模式信号失真恢复方法。根据S模式信号频谱特征和接收基站弱非线性记忆系统特征简化Volterra级数,降低计算量的同时满足Volterra级数关键核函数对S模式信号非线性失真表示能力,得到S模式信号失真恢复模型。仿真结果表明:3阶简化Volterra级数模型恢复15 dB和0 dB S模式信号前导脉冲的失真前波形,误差仅有2.23%和12.59%,且模型在典型运用环境下满足一定的适用性、抗干扰性和稳定性,为S模式信号到达时间戳的准确提取提供基础。
文摘首先从算法原理、计算量、定位误差及模糊度等方面比较分析了多点定位中几种典型算法性能,综合比较得出Taylor算法定位性能最佳;其次,从模糊点数量及分布方面证明到达时间和(Time sum of arrival,TSOA)算法的定位性能要比到达时间差(Time difference of arrival,TDOA)算法差;最后,分析了基站数量、布局、目标高度、时间和测量误差及基线长度等参数,依据几何精度因子的变化状态证明了TSOA定位算法的性能优势。仿真结果证明,理论上TSOA算法的综合定位性能优于TDOA算法。