一种参考源修正的短波辐射源时差定位方法

为解决短波辐射源到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位(简称时差定位)方法受电离层影响导致的定位精度下降的问题,提出了一种利用参考源修正的短波辐射源目标时差定位方法。针对地球表面短波辐射源,基于电离层球面反射模型的电离层反射虚高近似方法,建立了利用参考修正的短波目标时差定位模型。考虑参考源与目标共用电离层反射区域对电离层虚高的影响,将各电离层反射点的距离相关性引入电离层虚高的协方差矩阵中,实现了目标定位精度的修正。通过推导和仿真所提模型的克拉美·罗下界,分析了参考源修正目标定位精度的可行性。进一步给出基于Armijo直线搜索Newton法的最大似然估计方法,通过仿真数据验证了所提算法的有效性,实现了良好的定位效果。

低信噪比场景下Link-16系统的联合频偏估计算法

对于Link-16数据链终端平台在低信噪比(SNR)高动态场景下的多普勒频率偏移问题,该文设计一种新的数据结构,推导了该结构下的克拉默-拉奥下界(CRLB),并在此基础上提出一种联合频域变换与时域自相关运算的分步式频偏估计算法。其基本思想是,首先对接收信号做自相关处理,然后通过频域变换进行最大值索引,结合修正因子得到多普勒频移的粗估计值,再利用时域的改进L&R算法对接收信号进行细估计,根据两步估计算法得到最终的频偏估计值。算法应用蒙特卡罗实验仿真,仿真结果表明,与传统频偏估计算法相比,该算法的归一化均方误差更接近CRLB,在多普勒频偏为[–20 kHz,20 kHz]时,估计精度可达10^(–5)。在低信噪比环境下,所提算法能达到较为理想的估计效果,适用于Link-16数据链通信。

一种低截获背景下的集中式MIMO雷达快速功率分配算法

针对集中式MIMO雷达同时跟踪多批机动目标场景,该文提出一种低截获背景下的快速功率分配算法。首先,将目标机动过程建模为自适应当前统计(ACS)模型,并采用粒子滤波对各目标状态进行估计。其次,对条件克拉默-拉奥下界(PC-CRLB)进行推导,并基于目标运动特性和电磁特性构建目标综合威胁度评估模型。随后,将目标跟踪误差评估指数和雷达未被截获概率的加权和作为优化目标,建立了关于发射功率的优化模型,利用目标函数单调递减性质,提出了一种基于序列松弛的求解算法进行模型求解。最后,通过仿真验证所提算法的有效性和时效性。结果表明,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和雷达系统低截获性能,相比采用内点法求解运算速度提高近50%。

Parameter estimation of LFM signals based on time reversal

In this paper,parameter estimation of linear frequency modulation(LFM)signals containing additive white Gaussian noise is studied.Because the center frequency estimation of an LFM signal is affected by the error propagation effect,resulting in a higher signal to noise ratio(SNR)threshold,a parameter estimation method for LFM signals based on time reversal is proposed.The proposed method avoids SNR loss in the process of estimating the frequency,thus reducing the SNR threshold.The simulation results show that the threshold is reduced by 5 dB compared with the discrete polynomial transform(DPT)method,and the root-mean-square error(RMSE)of the proposed estimator is close to the Cramer-Rao lower bound(CRLB).

一种小型无人机无源目标定位方法及精度分析

为了提高小型无人机无源目标定位的精度,设计了一种新的目标定位算法。首先确定目标定位过程中的坐标转换关系并推导出视轴角的计算模型;然后,利用光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,提出了对同一目标点多次测量的目标定位框架,建立了系统状态方程和测量方程,考虑到测量方程的非线性,将无迹卡尔曼滤波应用于目标位置估计;最后,针对加性高斯白噪声的非线性目标定位系统,推导出理论上的定位误差的克拉美-罗下限。仿真结果表明,该算法具有较高的目标定位精度,滤波器估计误差均方差已逼近非线性系统的克拉美-罗下限。现场试验结果表明,在离地面约1000 m的空中,无人机对地面目标定位精度可达8.1 m。该算法易于部署,可操作性强,具有较大的实用价值。

基于线性调频Z变换的高性能频率估计

针对短时平稳序列,设计了一种更有效的基于线性调频Z变换(CZT)的改进Rife频率估计器.该估计器借助关于待估频率的先验知识,首先利用正弦采样序列的CZT谱峰左右谱线的对称性情况确定出真实频率的大致位置,然后类似Rife法作出精确频率估计并分析了其性能.蒙特卡罗模拟实验表明相比基于快速傅里叶变换(FFT)的Rife法,该算法具有更高的抗噪性,全频率范围内估计精度更高、估计均方根差十分接近理论克拉美罗下限(CRLB),抵抗相邻近谱分量的干扰能力更强,且可在更短的数据时长条件下进行高性能频率估计,非常适合于平稳性差、性能要求高的各种多分量参数估计场合.

基于插值的多普勒频偏和频率斜升联合估计算法

为解决卫星移动通信系统中突发传输在低信噪比条件下的载波快速同步问题,该文提出一种基于插值的频偏和频率斜升联合估计算法。先通过对多普勒斜升搜索结合低复杂度频偏估计获得频偏和频率斜升的粗估计结果,再以频率斜升粗估计结果为中心、计算3个频率斜升值所对应的对数似然函数并据此对频率斜升进行二次插值以获得频率斜升估计值,最后在该估计值下计算出对应的频偏估计值,完成频偏和频率斜升的联合估计。仿真结果表明,该文算法的信噪比门限较低,估计性能接近克拉美罗下界(CRLB),而且计算复杂度远低于最大似然估计算法,非常适于实际应用。

基于相关累加的正弦波频率估计算法

提出了一种新的正弦波频率估计算法。首先用FFT对信号频率进行粗略估计,再对原始信号进行相关累加后提取相位信息,估计出频偏,经过频偏校正得到频率的精确估计。在整个频段内该算法与Rife算法性能互补,因此本文又提出了两者相结合的综合Synthetic correcting rife(SCR)算法。该综合算法计算量略大于FFT,小于修正Rife算法。仿真结果表明,该算法估计性能接近修正Rife算法,将该算法的结果作为牛顿迭代的初始值,进行一次迭代后性能逼近CRLB。

存在基站误差的稳健时差定位算法

针对存在基站误差的目标无源定位问题,提出了一种基于修正牛顿算法的时差定位技术。众所周知,牛顿法对初值要求较高,较差初值会导致迭代发散,而且基站位置误差也会导致牛顿算法Hessian矩阵维数扩大和目标函数的缓慢下降,使运算量变大。该算法利用最大似然方法确定目标函数,运用牛顿法对目标位置进行迭代求解,对于计算过程中可能出现的病态Hessian矩阵,引入正则化理论修正病态的Hessian矩阵,使保证迭代收敛,同时简化算法降低Hessian矩阵的维数并且加速目标函数的下降趋势,使目标位置解脱离局部最小值,算法能够稳健高效的运行。实验结果表明:相对于传统牛顿法,此算法在初始值的选取上具有稳健性,对误差选取较大的初始值,仍能够保证算法的收敛性,同时加速了收敛速度,降低了计算量;相对于现有闭合式定位方法,此算法在噪声较大时具有较好的定位精度。

一种低复杂度线性调频信号参数估计算法

为降低线性调频(LFM)信号参数估计的复杂度,该文提出一种二次估计算法。首先通过短时相干积分与非相干累加对频率斜升和起始频率进行预估计;然后以预估计结果为中心,利用多路并行部分匹配滤波快速傅里叶变换(PMF-FFT)和二次插值对参数进行精确估计;最后综合预估计和精确估计结果得到参数的最终估计值。仿真结果表明,该算法信噪比门限较低,估计精度接近克拉美罗下界,其计算复杂度和资源消耗均远低于频率斜升试探算法和插值联合估计算法。

基于辅助阵元的阵元位置误差和信源方位联合估计算法

鉴于阵元位置误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,基于W-F方法的思想给出了一种基于辅助阵元的阵元位置误差和信源方位联合估计算法。该算法可看作是W-F方法的一种变形,因为它仍以交替迭代的方式给出,其目标函数建立在信号子空间性质的基础上,并且可推广应用于任意阵列流型。同时本文推导了各个参数估计的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果验证了本文算法的有效性。

基于部分相关的LFM脉冲全参数估计

针对线性调频(LFM)脉冲信号的侦察问题,提出了调频率、中心频率、信号到达时间、脉宽全套参数集的估计方法。首先,使用分数阶傅里叶变换(FrFT)对信号的调频率与时频关系进行估计;紧接着选取部分相关脉冲对信号进行积累,利用自相关处理完成中心频率、信号到达时间、脉宽参数的估计;然后推导了估计参数的克拉美劳下界(CRLB),分析了信噪比对估计误差的影响;最后分析了部分积累脉宽对估计误差的影响,给出了积累脉宽的选择范围。仿真分析表明,调频率估计误差几乎达到CRLB,在信噪比0 dB、基带与调制参数均未知的条件下,中心频率估计均方根误差约为10^(-1)MHz数量级,信号到达时间和脉宽估计均方根误差约在10^(-1)μs数量级。参数估计误差受到相关脉冲宽度的影响,随着相关脉冲宽度的增加,估计误差呈现先减小后增大的趋势。所提方法特别适用于脉压、合成孔径等新体制雷达的侦察。

LFM信号参数估计误差分析及改进算法

为进一步提高LFM信号参数估计的实时性和精确性,研究分析了分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号进行参数估计的误差来源,通过对其参数估计公式的研究,得出采样点数和搜索间隔对估计精度的不同影响,并提出了相应的改进算法。同时,采用DPT算法与FRFT离散并行快速算法相结合,提高了算法的实时性。最后,利用能量重心法对参数估计结果进行谱校正,进一步提高了估计精度。仿真结果表明,该算法对LFM信号参数估计精度高,性能接近CRLB,同时能够实现实时处理。

不完全量测下的水下纯方位系统目标跟踪算法

针对观测器探测概率小于1的不完全量测情况下的水下纯方位系统的目标跟踪问题,提出了不完全量测下的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法。首先,建立不完全量测情况下的水下纯方位目标跟踪数学模型;其次,在数据出现不完全量测时,采用前一次的更新值对缺失数据进行弥补并完成滤波;最后,采用最优理论性能下界(CRLB)和均方根误差(RMSE)这两种评价准则对此算法进行评估。仿真实验结果表明:在不完全量测下的水下纯方位系统的目标跟踪问题中,所提出的基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪算法在保证预期跟踪精度的前提下,具有较高的实时性。

基于无线通信TOA值对终端定位问题的研究

基于到达时间的定位算法中,Chan算法在视距环境下有较高的定位精度及较快的收敛速度,但是在非视距环境下算法定位性能明显下降。通过比较各定位算法,采用Taylor级数结合最小二乘法来进行定位,引入定位精度、连接能力来改善算法性能。最后通过建模和数学仿真进行定位精度分析,结果表明改进后的算法有较好的定位精度。

无线传感器网络中一种改进的分布式加权多维尺度定位算法

本文在无线传感器网络单跳定位误差分析的基础上,分析了多跳节点定位误差的特性,并据此提出针对分布式加权多维尺度定位(Distributed Weighted Multidimensional Scaling,dwMDS)的权值优化算法。在无法获知参考点确切误差的情况下,利用分析出来的克拉美劳下限代替参考点误差并与距离测量误差合并,更准确的反映了多跳定位中的点与点之间的误差,从而有助于设计更优化的权值。仿真结果表明,使用优化权值改进的算法得到的节点定位误差明显减小。

辐射源信号波形已知的超视距目标直接定位方法

现有直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法主要研究对象是视距目标.针对传统无线电定位技术对超视距目标定位精度低的问题,提出一种辐射源信号波形已知的超视距直接定位(Over-the-Horizon Direct Position Determination,ODPD)方法.该方法基于电离层电子密度参数,依据最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则,从信号数据域直接推导出仅关于目标位置的代价函数.其次,本文推导了关于电离层虚高测量误差的定位误差协方差矩阵.实验表明ODPD方法在低信噪比下相比现有算法,能显著提高超视距目标的定位精度,定位性能更接近克拉美罗界(Cramér-Rao Low Bound,CRLB).误差分析显示,电离层虚高误差标准差在20km时,引起的定位误差能控制在10km的范围内.

Optimal observation configuration of UAVs based on angle and range measurements and cooperative target tracking in three-dimensional space

This article investigates the optimal observation configuration of unmanned aerial vehicles(UAVs) based on angle and range measurements, and generalizes predecessors' researches in two dimensions into three dimensions. The relative geometry of the UAVs-target will significantly affect the state estimation performance of the target, the cost function based on the Fisher information matrix(FIM) is used to derive the FIM determinant of UAVs' observation in three-dimensional space, and the optimal observation geometric configuration that maximizes the determinant of the FIM is obtained. It is shown that the optimal observation configuration of the UAVs-target is usually not unique, and the optimal observation configuration is proved for two UAVs and three UAVs in three-dimension. The long-range over-the-horizon target tracking is simulated and analyzed based on the analysis of optimal observation configuration for two UAVs. The simulation results show that the theoretical analysis and control algorithm can effectively improve the positioning accuracy of the target. It can provide a helpful reference for the design of over-the-horizon target localization based on UAVs.

交替非负约束框架的海洋传感网协同定位

针对海洋传感网(Ocean Sensor Networks,OSNs)中采用非协同算法单一循环地对多个水面目标节点依次定位导致的定位效率低、定位精度差等问题,提出一种基于有效集的再优化协同定位(Active Set Method based Re-Estimation Cooperative Localization,ASM-RECL)算法。研究将原定位的非凸非线性问题转化为基于交替非负约束最小二乘(Alternative Nonnegative Constrained Least Squares,ANCLS)的优化问题,利用有效集法(Active Set Method,ASM)通过内外循环寻求优化问题的可行解。但ASM算法易陷入局部最优,为进一步提升解的质量,改进定位精度,基于ASM得出的可行解,应用一阶泰勒级数线性展开再次构造优化方程,最小化定位误差。此外,研究还推导得到基于协同定位的克劳美罗下界(Cooperative Localization-based Cramer-Rao Low Bound,CRLB-CL),以此作为评价标准评估提出的定位算法的有效性。仿真实验表明,在不同的条件下,ASM-RECL的定位精度较高于其他算法。

Using self-location to calibrate the errors of observer positions for source localization

The uncertainty of observers＇ positions can lead to significantly degrading in source localization accuracy. This pa-per proposes a method of using self-location for calibrating the positions of observer stations in source localization to reduce the errors of the observer positions and improve the accuracy of the source localization. The relative distance measurements of the two coordinative observers are used for the linear minimum mean square error （LMMSE） estimator. The results of computer si-mulations prove the feasibility and effectiveness of the proposed method. With the general estimation errors of observers＇ positions, the MSE of the source localization with self-location calibration, which is significantly lower than that without self-location calibra-tion, is approximating to the Cramer-Rao lower bound （CRLB）.