卫星导航多干扰源直接定位方法

卫星导航信号到达地面时非常微弱,容易受到各种干扰,给用户带来一定的影响;针对此种情况,面向卫星导航系统多干扰源定位场景,传统两步定位算法受参数估计精度影响较大,DPD_MVDR算法虽然改进了MUSIC算法需要估计目标数这一缺点,但由于使用固定网格分辨率,定位精度与计算复杂度二者无法兼得;针对上述问题,提出一种改进DPD_MVDR的直接定位方法,在直接定位这一关键技术上运用自适应网格细化,其最大优势在于只对干扰源位置附近的网格实现多级细化,能很好地兼顾定位精度与计算复杂度,避免了传统穷举搜索带来的巨大计算复杂度;首先使用DPD_MVDR算法在粗网格下进行位置初始估计,然后在估计位置处进行迭代自适应网格细化,在降低计算复杂度的同时,提高定位精度;仿真表明,改进算法在100 m网格分辨率下计算复杂度明显降低且较DPD_MVDR算法定位精度得到明显提高;适用于对定位精度和定位实时性均有一定要求的场景。

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题,提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想,通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先,在目标个数未知的前提下,利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数;然后,推导了基于MUSIC的定位代价函数;之后,利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面;最后,膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题,能够确定多个目标的位置坐标,为后续的定位性能分析提供可能性,也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。