基于无迹卡尔曼滤波的单站混合定位跟踪算法

针对移动台的单站跟踪问题,以"到达时间和与到达时间差(TSOA/TDOA)"新型混合定位技术作为基础,提出一种基于"到达时间和与到达时间差"混合被动单站定位模型的无迹卡尔曼滤波跟踪算法。该算法以观测到的有噪信息为基础,引入"到达时间和与到达时间差"观测模式,使用受随机加速影响的匀速运动状态作为跟踪算法的状态模型,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用在移动台的定位跟踪上,实现了对移动台的位移和速度的同步跟踪。仿真结果表明:无迹卡尔曼滤波算法应用移动台跟踪系统是有效的;与扩展卡尔曼滤波相比,其跟踪算法的滤波精度、稳定性更优。

CDMA网络中TSOA/AOA定位跟踪技术

为研制基于CDMA网络的新型定位系统,提出一种新的到达时间之和(TSOA)/到达角(AOA)定位技术,它利用信号TSOA与AOA实现移动台的定位。为研究高精度实时定位算法,建立TSOA/AOA混合定位的数学模型,推导基于扩展卡尔曼滤波器的定位算法,通过仿真验证其可行性。

一种非视距环境下的椭圆-双曲线混合被动定位技术

在WCDMA网络环境下,提出一种基于单定位台的新型被动式定位技术—椭圆-双曲线混合定位,它利用信号到达时间和(TSOA)与到达时间差(TDOA)完成对目标的定位。在非视距(NLOS)环境下,利用Chan算法估计的目标位置作为迭代初始值,再通过Taylor级数展开法求解定位方程组。仿真结果表明,在NLOS下,该算法性能明显优于Chan算法,近似于采用真实目标位置的Taylor级数展开算法的性能,有较高的实用价值。

一种非视距环境下的椭圆-角度混合定位技术

为了研究基于CDMA网络的新型定位系统,提出了称为"椭圆-角度混合定位"的新型定位技术,它利用信号到达时间之和(TSOA)与到达角(AOA)实现目标的定位。在设计的定位系统中,采用有偏卡尔曼滤波器消除TSOA测量值中的非视距(NLOS)误差,同时抛弃遭受NLOS严重污染的AOA测量值,最后使用扩展卡尔曼滤波器实现多台定位设备的数据融合,实现了对移动台的定位和跟踪,仿真结果显示了定位系统的有效性。

基于SRUKF的TSOA/TDOA单站跟踪技术

阐述了蜂窝网系统中单台定位设备TSOA/TDOA被动式新型混合定位技术的原理。利用TSOA/TDOA混合定位的数学模型建立系统观测方程,采用受随机加速影响的匀速运动状态模型,描述了移动台的位移和速度。在此基础上推导了基于平方根无迹卡尔曼滤波的跟踪算法,并通过仿真实现了对移动台位置和速度的同时跟踪。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法相比,平方根无迹卡尔曼滤波算法的跟踪性能更优。

椭圆-角度混合定位的GDOP研究

椭圆-角度混合定位是一种基于信号到达时间之和(TSOA)与到达角(AOA)的新型定位技术,又称为TSOA/AOA定位。为了研究定位精度和定位设备布局之间的规律,推导了GDOP的计算公式,并通过仿真分析得到了4条重要结论。

TSOA/AOA混合定位GDOP性能分析

椭圆-角度混合定位是一种基于信号到达时间之和与到达角的新型定位技术,又称为TSOA/AOA定位。基于椭圆性质提出新的定位数学模型,由误差传播定律推导GDOP的计算公式,并通过仿真分析GDOP的分布规律,给出相应的结论。