Passive Localization Using Time Difference of Arrival and Frequency Difference of ArrivalWC

In order to improve the accuracy and engineering feasibility of four-Satellite localization system, the frequency difference measurement is introduced to the four-Satellite TDOA (Time Difference of Arrival) localization algorithm. The TDOA/FDOA (Frequency Difference of Arrival) localization algorithm is used to optimize the GDOP (geometric dilution of precision) of four-Satellite localization. The simulation results show that the absolute position measurement accuracy has little influence on TDOA/FDOA localization accuracy as compared with TDOA localization. Under the same conditions, TDOA/FDOA localization has better accuracy and its GDOP shows more uniform distribution in diamond configuration case. The localization accuracy of four-Satellite TDOA/FDOA is better than the localization accuracy of four-Satellite TDOA.

Novel method for radial velocity difference estimation of moving targets with wideband signals

For the frequency difference of arrival （FDOA） esti-mation in passive location, this paper transforms the frequency difference estimation into the radial velocity difference estimation, which is difficult to achieve a high accuracy due to the mismatch between the sampling period and the pulse repetition interval. The proposed algorithm firstly estimates the point-in-time that each pulse arrives at two receivers accurately. Secondly two time of arrival （TOA） sequences are subtracted. And final y the radial ve-locity difference of a target relative to two stations with the least square method is estimated. This algorithm only needs accurate estimation of the time delay between pulses and is not influenced by parameters such as frequency and modulation mode. It avoids transmitting a large amount of data between two stations in real time. Simulation results corroborate that the performance is bet-ter than the arithmetic average of the Cramer-Rao lower bound （CRLB） for monopulse under suitable conditions.

A PSO microseismic localization method based on group waves' time difference information

Aiming at the lower microseismic localization accuracy in underground shallow distributed burst point localization based on time difference of arriva（TDOA）,this paper presents a method for microseismic localization based on group waves’ time difference information Firstly, extract the time difference corresponding to direct P wavers dominant frequency by utilizing its propagation characteristics. Secondly, construct TDOA model with non-prediction velocity and identify objective function of particle swarm optimization （PSO）. Afterwards, construct the initial particle swarm by using time difference information Finally, search the localization results in optimal solution space. The results of experimental verification show that the microseismic localization method proposed in this paper effectively enhances the localization accuracy of microseismic explosion source with positioning error less than 50 cm, which can satisfy the localization requirements of shallow burst point and has definite value for engineering application in underground space positioning field.

TDOA estimation of dual-satellites interference localization based on blind separation

The time difference of arrival(TDOA)estimation plays a crucial role in the accurate localization of the satellite interference source.In the dual-satellites interference source localization system,the target signal from the adjacent satellite is likely to be interfered by the normal communication signal with the same frequency.Therefore,the signal to noise ratio(SNR)of the target signal would become too low,and the TDOA estimation through cross-correlation processing would be unreliable or even unattainable.This paper proposes a technique based on blind separation to solve the co-channel interference problem,where separation of the mixed signal can be carried out by the particle filter(PF)algorithm.The experimental results show that the proposed method could achieve more accurate TDOA estimation.The measured data obtained by using the software radio platform at 915 MHz and 2 GHz respectively verify the effectiveness of the proposed method.

High-Precision Time Delay Estimation Based on Closed-Form Offset Compensation

To improve the estimation accuracy,a novel time delay estimation(TDE)method based on the closed-form offset compensation is proposed.Firstly,we use the generalized cross-correlation with phase transform(GCC-PHAT)method to obtain the initial TDE.Secondly,a signal model using normalized cross spectrum is established,and the noise subspace is extracted by eigenvalue decomposition(EVD)of covariance matrix.Using the orthogonal relation between the steering vector and the noise subspace,the first-order Taylor expansion is carried out on the steering vector reconstructed by the initial TDE.Finally,the offsets are compensated via simple least squares(LS).Compared to other state-of-the-art methods,the proposed method significantly reduces the computational complexity and achieves better estimation performance.Experiments on both simulation and real-world data verify the efficiency of the proposed approach.

一种协同二维DOA和TDOA观测量的超视距短波辐射源定位新方法

针对超视距远距离短波辐射源定位误差较大的问题,该文在观测站同时获得二维到达角度和到达时间差参数的场景下,提出一种协同这两种观测量的定位新方法。首先,基于单跳电离层虚高模型构建面向短波辐射源的二维到达角度和到达时间差的非线性观测方程。然后,将超视距定位几何模型与代数模型相结合,并依次将两种非线性观测方程转化为伪线性观测方程,进而提出一种无需迭代的两阶段协同定位方法。阶段1通过求解一元六次多项式的根获得目标位置向量闭式解,阶段2通过构建等式约束优化模型对阶段1的估计误差进行改良,并利用拉格朗日乘子技术得到精度更高的定位结果。最后,利用约束误差扰动理论对新提出的协同定位方法的估计性能进行理论分析,证明新方法具有渐近统计最优性,同时还利用约束误差扰动理论定量分析短波辐射源高度信息误差对定位精度产生的影响,并推导能确保地球椭圆约束产生性能增益的短波辐射源高度信息误差最大门限值。仿真实验结果验证该文新方法能够获得显著的协同增益。

基于LPNN的无源ML-TDOA估计

针对无源时差定位(TDOA)领域的非线性方程求解问题,提出了一种基于最大似然估计的改进型拉格朗日规划神经网络迭代求解算法。该算法利用最大似然估计构建代价函数,结合时空约束条件,建立TDOA方程的一般约束优化问题,并通过迭代求解算法对网络的收敛性和渐近稳定性进行了证明。针对两种常见的阵列排布方式进行了仿真验证与性能分析。仿真实验结果表明,该算法能够提供精确的坐标估计,误差小于1.414×10^(-3)。与传统算法相比,该方法在各类噪声环境下表现出更优的性能,尤其在0 dB噪声环境下,其均方误差为0.7866。

基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现

为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。

未知信号传播速度的TDOA定位方法研究

研究了未知信号传播速度时的到达时间差(Time-Difference-Of-Arrival,TDOA)定位问题,提出两种联合估计信号传播速度和目标位置的定位方法。第一种方法为两步加权最小二乘方法。在该方法中,首先不考虑变量之间关系,得到一个关于未知变量的初始加权最小二乘估计。为改进第一步估计的性能,第二步考虑第一步估计中变量之间的关系,将其转换为一个标准的广义信赖域子问题,最终获得更高精度的估计性能。第二种方法为半正定松弛方法,通过构建非线性非凸加权最小二乘问题,然后利用半正定松弛技术将其松弛为凸的半正定规划问题,容易求解。仿真结果表明,所提两种方法均能够在高斯噪声下,且噪声不太大时达到克拉美-罗界。

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

传感器位置误差下TDOA-DOA水下目标被动定位算法

针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。

基于TDOA算法的基建现场施工人员定位研究

为了解决当前存在的受大量多径干扰和视距干扰的影响而导致定位精度不足的问题,提出基于到达时间差(TDOA)算法的基建现场施工人员定位方法。利用层叠样式表单技术,搭建三维图像定位基本框架。使用统一的定位服务器,根据基建现场面积确定定位节点数量。创新性地将TDOA算法部署到定位引擎中,从三维图像中提取施工人员特征信息和位置特征信息并进行匹配,得到基建现场施工人员三维特征集合。利用TDOA算法计算待测目标的三维坐标信息,实现施工人员三维图像定位。对比试验结果表明:所提方法的定位数据与实际位置坐标的绝对误差在0.2 m以内;在非视距环境下,连续定位轨迹与模拟的真实轨迹基本一致;在定位距离测试中,测得的距离与真实结果更接近。在视距和非视距环境下,所提方法的定位误差小、测距结果准确、定位精度较高,满足实际定位需求。该研究可以较大程度地消除事故隐患,从而建立相对安全的施工环境、降低基建现场施工中出现事故的概率。

TDOA目标模拟信号光子链路传输延时测量系统

在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。

基于短基线传感器网络的远场声源TDoA定位组合算法

针对远场声源定位问题,提出到达时间差(TDoA)定位的短基线传感器网络方案.通常有一类定位算法无需估计初始点,而另一类算法则依赖初始估计值,提出将这2类方法相结合,设计出几种组合定位算法.主要思想是扬长避短,由第1类定位算法实现粗定位和输出初始估计位置,将其作为初始点输入给定位精度高和依赖初始值的第2类算法.提出利用蒙特卡洛法和简化的几何配置案例,计算定位算法的概率误差圆,论证了这种性能评估准则的可行性.通过对组合算法的概率误差圆进行数值分析,得出球形插值法与最小二乘方程差法的有机组合具有最优性能的结论,并分析了这种组合算法的盒图特性.根据不同的距离和声程差标准偏差进行模拟,以及采用野外真实场景下获得的声源数据进行试验,验证了结论.

基于TOA和TDOA的三维无源目标定位方法

提出了一种基于到达时间(time of arrival,TOA)和到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的空中运动平台对目标高精度三维定位的无源定位方法。该方法使用3个辅站信号到空中运动平台的TOA以及辅站位置确定空中运动平台自身的位置,然后依据目标散射回波到达各个辅站与空中运动平台的TDOA确定目标的位置。分析了三维TDOA目标定位模糊产生的原因,提出了一种无模糊的高精度TDOA目标位置求解算法。仿真结果表明,该算法比经典的TDOA定位算法精度高,而且不存在定位模糊,从而验证了该空中运动平台对目标进行无源定位方法的有效性以及正确性。

基于TDOA与GROA的信号源被动定位偏差消除技术

本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.

基于TDOA的超声波室内定位系统的设计与实现

设计并实现了一种基于射频与超声波信号到达时间差的高精度室内定位系统,用于无线传感器网络中节点的定位和跟踪。系统中位置固定的信标节点周期性同步发射射频信号与超声波脉冲,待定位的移动节点测量接收到的射频和超声波信号的到达时间差,并将此数据采用分时的方式发送至中心控制主机。中心控制主机应用实验中得出的时间补偿参数,计算移动节点与信标节点之间的距离,最后采用极大似然估计算法实现目标的定位。实验结果表明,该系统的平均定位误差在10 cm以内,具有较高的定位精度。

基于TDOAs与GROAs的多信号源被动定位

为提高感知节点位置模糊条件下多目标被动定位结果精度,提出基于TDOAs与GROAs的混合定位代数闭式解算法,该算法联合估计未知信号源位置与带误差感知节点位置,利用TDOAs与GROAs所包含的相同感知节点位置误差信息提升定位精度,并推导得到基于TDOAs与GROAs多目标混合定位的克拉美罗下界(CRLB),仿真结果表明,所提算法能较好的达到CRLB,并且GROAs信息的引入给多目标定位精度带来明显性能提升.

改进粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

针对TDOA定位估计中的非线性最优化问题,提出了一种基于改进粒子群优化的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群优化算法的基础上,引入禁忌搜索策略,有效地解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,使算法快速收敛到全局最优解。仿真结果表明:该算法性能稳定,定位精度高。

基于改进哈里斯鹰优化算法的TDOA定位

针对室内到达时差(TDOA)定位的非线性方程求解问题,提出一种改进的哈里斯鹰优化定位算法,在提升原算法性能的基础上保留其寻优机制。对基于最大似然估计的适应度函数进行改进,在优化过程中达到更优的适应度值,从而提高算法的寻优精度。同时在初始种群位置中引入初始解,以减少不必要的全局搜索,在不影响种群多样性的前提下提高算法的收敛速度。仿真结果表明,与DHHO/M、EWOA、IALOT和CSSA算法相比,该算法具有更高的定位精度和收敛速度。