为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观...为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观测噪声对定位造成的不利影响,同时还缓解了传感器位置不确定引起的定位精度恶化问题。数值仿真结果验证了所提算法的高精度定位性能。展开更多
对辐射源的三维被动定位是电子支持测量系统(electronic support measure system,ESM)的重要内容,特别是在军事上,是侦察定位、监视监测的重要方面。到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)、到达角度(angle of arrival,AOA)是...对辐射源的三维被动定位是电子支持测量系统(electronic support measure system,ESM)的重要内容,特别是在军事上,是侦察定位、监视监测的重要方面。到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)、到达角度(angle of arrival,AOA)是被动雷达普遍采用的两种定位方法。本文基于分别安装于不同运动平台上的两个传感器的AOA和TDOA测量,给出了迭代最小二乘(iterative least squares,ILS)融合算法。其中,传感器的位置、速度以及状态等参量由集成GPS/INS系统估计得到,AOA/TDOA测量方程由运动平台的位置、姿态以及传感器的AOA、TDOA测量数据构成。本方法首先将ISL用于对两个传感器的AOA融合,然后将得到的估计结果作为AOA/TDOA的ILS融合的初始值。仿真结果显示采用AOA/TDOA融合算法,使定位精度得到有效提高。展开更多
为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局...为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10m×10m×3m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。展开更多
文摘为解决多平台协同外辐射源无源定位问题,提出了基于到达角(Angle of Arrival,AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)的闭合形式定位解算法。在保持两阶段定位闭合形式算法框架不变的前提下,所提算法不仅考虑了AOA与TDOA观测噪声对定位造成的不利影响,同时还缓解了传感器位置不确定引起的定位精度恶化问题。数值仿真结果验证了所提算法的高精度定位性能。
文摘对辐射源的三维被动定位是电子支持测量系统(electronic support measure system,ESM)的重要内容,特别是在军事上,是侦察定位、监视监测的重要方面。到达时间差(time differ-ence of arrival,TDOA)、到达角度(angle of arrival,AOA)是被动雷达普遍采用的两种定位方法。本文基于分别安装于不同运动平台上的两个传感器的AOA和TDOA测量,给出了迭代最小二乘(iterative least squares,ILS)融合算法。其中,传感器的位置、速度以及状态等参量由集成GPS/INS系统估计得到,AOA/TDOA测量方程由运动平台的位置、姿态以及传感器的AOA、TDOA测量数据构成。本方法首先将ISL用于对两个传感器的AOA融合,然后将得到的估计结果作为AOA/TDOA的ILS融合的初始值。仿真结果显示采用AOA/TDOA融合算法,使定位精度得到有效提高。
文摘为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming,SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10m×10m×3m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。
