复合高斯杂波中MIMO雷达DOA估计的克拉美-罗下限

该文研究了复合高斯杂波下MIMO雷达DOA估计的平均克拉美-罗下限(Average CRB,ACRB)。首先,给出了MIMO雷达信号与杂波模型;然后,推导出目标DOA估计ACRB的一般关系式,在此基础上给出当杂波texture分量满足反Gamma分布时,ACRB的闭合表达式;接着,研究了目标DOA估计的中断CRB(Outage CRB),克服了一个发射单元时ACRB发散的问题;最后进行计算机仿真并给出结论。结果表明MIMO雷达的空间分集能有效地降低其DOA估计ACRB,且ACRB随发射单元数量的提高而减小;另外在相同条件下,MIMO雷达在复合高斯背景下DOA估计的ACRB大于相应高斯背景下的ACRB。

多用户环境下定位精度的克拉美罗下限与时延估计算法

本文针对码分多址 (CDMA)系统 ,推导了基于到达时间 (TOA)的移动台定位所具有的估计精度下限 ,给出了定位估计精度下限推导的具体步骤和下限表达式 ,分析了该下限所具有的物理意义 ,得到了定位精度下限与用户数无关的结论 .同时 ,提出了在长码扩频条件下能够抑制多址干扰 (MUI)的时延估计算法 ,进一步说明了精度下限的物理含义 .最后在仿真的基础上对估计下限和新算法的性能进行了讨论 .

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。

全相位FFT测相方差及其Cramer-Rao下限

为揭示全相位FFT(All-phase FFT,apFFT)相位测量法相比于现有方法精度提高的内在原因,在前人基础上,结合谱泄漏分布特征及其参数估计理论,推导出了适用于apFFT测相的两未知参数估计模型的克拉罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB),以及apFFT测相误差与频偏分布的关系。指出该理论下限比传统三参数的CRLB低12dB,基于此总结出一系列在不同信噪比和不同频偏情况下的apFFT测相性能结论。仿真结果表明:在不同的信噪比环境和不同的频偏情况下,apFFT的测相方差都能被CRLB2所界定,验证了上述结论及其新的CRLB正确性。

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络,对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马-罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。

基于长基线干涉仪相位差的多站无源定位方法

针对常用多站无源定位技术存在时差(TDOA)/频差(FDOA)定位对超低旁瓣辐射源适应性差、测向(DOA)定位的造价成本和系统复杂度高等缺点,该文提出了一种基于相位差(PDOA)的多站无源定位新体制,利用每个观测站上至少两个接收天线和通道构成的长基线干涉仪(LBI),通过测量辐射源信号到达长基线干涉仪天线的相位差实现定位。针对相位差的2π模糊引入的非线性和非连续性,提出了一种基于多假设迭代优化的定位方法,首先利用一组相位差确定多个可能的辐射源位置初始值,然后采用高斯-牛顿(GN)方法对每个位置初始值进行迭代优化并计算代价函数,最后选择具有最小代价函数的估计值作为最终的定位结果。该方法可获取稳健的迭代初始值,算法运算量适中。仿真结果表明该定位方法的均方根误差(RMSE)在高斯观测噪声条件下可达到克拉美罗下限(CRLB)。

传感网中UWB和IMU融合定位的性能评估

位置信息是物体的基本属性之一.随着无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的蓬勃发展,传感器网络中节点位置信息的获取变得尤为重要.超宽带(ultra-wideband,UWB)和惯性测量单元(inertial measurement units,IMU)以其高定位精度,在WSN中得到了广泛应用.UWB精度高,但容易受多径效应和节点间的相对几何位置关系影响.IMU惯性测量单元能够提供连续的惯性信息,但累积误差问题难以解决.基于IMU和UWB结合的融合定位方法,能够在提高定位精度的同时补偿UWB的多径效应影响和IMU的误差累积问题.因此,提出一种新的基于UWB和IMU的融合定位方法,实现传感网中目标节点的高精度位置追踪,并通过计算克拉美罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)表征融合定位方法的空间定位性能验证其在解决多径和几何拓扑问题上的有效性,通过计算后验克拉美罗下限(posterior Cramer-Rao lower bound,PCRLB)表征融合定位方法的时间定位性能验证其在累积误差纠正上的有效性,为基于UWB和IMU融合定位算法的设计和仿真提供理论支持.实验结果表明:融合定位方法具有更好的时空定位性能,更能接近实际应用的理论精度下限.

旋转长基线干涉仪测向方法及性能分析

针对传统多通道干涉仪和阵列测向系统复杂、易受通道间幅相不一致性影响,分析了旋转长基线干涉仪(RLBI)测向的两类相位差观测模型,进而推导了无模糊测向条件,提出了一种基于多假设伪线性迭代最小二乘(MHPILS)的测向方法,并分析了测向误差克拉美-罗下限(CRLB)和均方误差(MSE).仿真结果表明该方法运算量适中,测向精度可接近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。

一种单星仅测TOA无源定位方法

因单星测向定位体制存在系统构成复杂、对卫星载荷和姿态要求高等问题,提出一种单个低轨卫星仅测脉冲到达时间(TOA)实现对地表静止辐射源无源定位的方法。在研究仅测脉冲TOA估计径向加速度的基础上,提出采用网格搜索法进行定位的方法。推导得到了该方法定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)及对于不同位置辐射源的定位误差几何分布(GDOP),并分析了该方法的可实现性。理论和仿真分析表明,该方法实现简单,适用范围广,定位性能满足实际需求。

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.

基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪

针对现代战场中目标往往采用机动方式运动的情况,为了提高目标跟踪的准确性和精确性,结合多传感器数据融合的优点,提出了一种基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪方法。该算法通过波形捷变来改变量测的精度。首先在现有文献的基础上,将波形捷变方式推广到二维空间,把雷达量测的克拉美罗下限(CramerRao lower bound,CRLB)近似为量测误差协方差,由于该CRLB是关于发射波形参量的,从而把雷达跟踪的信号处理与数据处理结合在一起,通过波形参量的动态选择得到量测误差协方差的最小值。从而在整个雷达跟踪过程中提高信噪比(signal to noise ratio,SNR),降低量测误差。其次,在数据处理上,采用多传感器数据融合及粒子滤波进一步提高机动目标跟踪的精度。最后,将该算法与传统的Kalman滤波、粒子滤波及只对一维空间的量测采用波形捷变的算法和交互多模型方法(interacting multiple model,IMM)进行仿真比较,仿真结果显示该算法对机动目标的跟踪精度显著提高。

改进的低信噪比短序列快速频率估计算法

快速频率估计算法的研究对工程实现具有重要的意义。以低信噪比下水下声信号快速频率估计为背景,建立了数学模型,提出了一种基于短序列快速频率估计的改进算法。该算法是基于对三点自相关算法的改进,在没有增加运算复杂度的基础上提高了频率估计精度。仿真实验结果表明,该算法与三点自相关算法相比,其均方根误差(root mean square error,RMSE)更接近于克拉美-罗下限(Cramer-Rao bound,CRB),在低SNR情况下,比三点自相关算法低5 dB左右,并且当SNR提高到10 dB左右时,其RMSE能够接近CRB。

基于单部两坐标雷达的目标三维定位算法

针对实际应用中目标三维定位的需求,提出了一种利用单部两坐标雷达估计目标三维空间位置的算法.该算法利用目标的动态模型,结合两坐标雷达关于目标多个时刻的测量信息,对目标三维空间的位置进行最大似然估计.还推导了目标三维定位误差的克拉美罗下限.计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.扩展实验表明:回波信噪比越高,观测时间越长,目标与雷达的高度差越大,目标运动速度越快,定位精度越高.

基于时差和频差的固定多站定位方法及分析

针对利用信号时差和频差信息的固定多站对运动辐射源定位问题,提出了一种基于加权最小二乘的单次定位解算新方法和基于扩展卡尔曼滤波的多次定位跟踪滤波方法。分析了存在时差和频差参数测量误差条件下的单次定位误差克拉美-罗下限几何分布图,并仿真了多次定位条件下的定位性能,将其与仅测时差定位的性能进行了比较。仿真表明,增加频差信息有助于提高对运动辐射源的定位跟踪精度。

无窗全相位FFT/FFT相位差频移补偿频率估计器

为提高经典全相位FFT/FFT相位差频率估计器的精度,该文提出无窗模式和频移补偿两项改进措施。借助谱分析试验和理论分析,该文证明无窗模式相比于原有加窗模式更能增强全相位FFT和FFT的峰值谱幅度,从而增强抵御噪声的能力;借助频移补偿措施,使得无窗模式下的apFFT和FFT总能工作在小频偏状态,从而有助于提取准确的相位差信息。仿真实验表明,该文的改进估计器,对于单频测量情况,其频率估计方差紧靠克拉美-罗限,对于多频情况,相比于现有的Tsui内插估计器,在低信噪比环境下表现出更好的抗干扰性能,因而具有较广泛的应用前景。

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。

相位噪声对时差估计的影响分析

在到达时间差(TDOA)测量中,两异地接收站所配备的本振都会存在相位噪声,该相位噪声会影响时差测量的性能。该文分析了相位噪声对经典的互相关法时差估计无偏性的影响,同时推导了仅考虑相位噪声时TDOA估计精度的克拉美罗下限(CRLB)。并进一步得到了相位噪声与加性噪声都存在时的CRLB及其相对于加性噪声环境下的CRLB退化系数。仿真结果验证了理论分析的结果。

基于激光多普勒测速雷达自相关检测算法研究

为提高车载激光多普勒测速低信噪比时的测速精度,同时保持较好的实时性,基于自相关检测算法在车载激光多普勒测速中的应用进行了理论与实验研究。从速度估计的克拉美罗下限(CRLB)出发,将自相关后信噪比与采样点数的关系和频域内信噪比估计相结合;不同原始信号的信噪比,可以选取最优重数和采样点数以便对信号进行自相关处理,从而减小计算量,实现系统信噪比和探测概率的提高。仿真和实验结果表明,在信噪比不低于-10dB时,二重自相关可以使系统速度估计精度接近CRLB。

基于WGS-84地球模型的单星测向定位方法

在考虑卫星姿态和WGS-84椭球地球模型条件下,提出了一种基于目标卯酉圈半径迭代的测向定位新方法,并推导了存在测向误差条件下定位误差的克拉美-罗下限(CRLB)。仿真表明,该方法的定位性能在测向误差不是特别大时可以达到CRLB,而且卫星的姿态对定位误差的几何精度因子(GDOP)有一定影响。