有效去除定位偏差的TDOA/FDOA闭合解定位算法

针对现有的TDOA/FDOA无源定位算法存在定位偏差的问题,提出基于两步加权最小二乘估计器的偏差补偿算法.该算法具有闭合解的形式,通过对两步加权最小二乘算法在目标定位求解过程中的偏差值进行依次求解,得到最终的偏差值.通过对该偏差值进行数值仿真分析发现:偏差值随着噪声的增大变得越来越显著.采用将两步加权最小二乘算法的原始定位解减去其偏差值的方法,得到一个具有偏差补偿性质的定位结果.理论分析证明:在较低噪声的情况下,该算法对目标的定位结果能够达到克拉美罗界.将该算法与原两步加权最小二乘算法、Taylor算法和BiasRed算法进行比较,数值仿真结果表明:在噪声较低的情况下,该算法在保持目标定位的方差值与原算法一致的情况下,能够有效地减小目标的定位偏差,提高目标的定位性能.

双星定位系统中目标移动性检测与仿真

双星定位系统通过测量两颗相邻卫星相对于地球表面静止辐射源的时差/频差(TDOA/FDOA)来实现定位功能。但是,地面辐射源的移动性影响FDOA,导致该系统定位误差急剧增大。为了检测辐射源的移动性,提出了两种基于时差/频差测量的目标移动性检测算法,即拟合度检验和Rao检验,两者均只需要估计静止假设下目标的位置。比较了两者的检测性能,仿真与分析验证了检测算法的有效性。