A Fast and Accurate LEO Satellite-Based Direct Position Determination Assisted by TDOA Measurements

This paper focuses on the trusted vessel position acquisition using passive localization based on the booming low-earth-orbit(LEO) satellites. As the high signal-to-noise ratio(SNR) reception cannot always be guaranteed at LEO satellites, the recently developed direct position determination(DPD)is adopted. For LEO satellite-based passive localization systems, an efficient DPD is challenging due to the excessive exhaustive search range leading from broad satellite coverage. In order to reduce the computational complexity, we propose a time difference of arrival-assisted DPD(TA-DPD) which minimizes the searching area by the time difference of arrival measurements and their variances. In this way, the size of the searching area is determined by both geometrical constraints and qualities of received signals, and signals with higher SNRs can be positioned more efficiently as their searching areas are generally smaller.Both two-dimensional and three-dimensional passive localization simulations using the proposed TA-DPD are provided to demonstrate its efficiency and validity. The superior accuracy performance of the proposed method, especially at low SNRs conditions, is also verified through the comparison to conventional two-step methods. Providing a larger margin in link budget for satellite-based vessel location acquisition,the TA-DPD can be a competitive candidate for trusted marine location service.

Distributed adaptive direct position determination based on diffusion framework

The conventional direct position determination（DPD） algorithm processes all received signals on a single sensor.When sensors have limited computational capabilities or energy storage,it is desirable to distribute the computation among other sensors.A distributed adaptive DPD（DADPD）algorithm based on diffusion framework is proposed for emitter localization.Unlike the corresponding centralized adaptive DPD（CADPD） algorithm,all but one sensor in the proposed algorithm participate in processing the received signals and estimating the common emitter position,respectively.The computational load and energy consumption on a single sensor in the CADPD algorithm is distributed among other computing sensors in a balanced manner.Exactly the same iterative localization algorithm is carried out in each computing sensor,respectively,and the algorithm in each computing sensor exhibits quite similar convergence behavior.The difference of the localization and tracking performance between the proposed distributed algorithm and the corresponding CADPD algorithm is negligible through simulation evaluations.

星载测向系统的测向误差及其定位误差计算方法

针对星载测向系统可通过单次测向实现对地面/海面辐射源瞬时定位的特点,基于星载测向系统的定位模型,推导任意二维阵型的相位干涉仪测向误差表达式。分别从方位角与俯仰角以及空间夹角详细推导了单星测向定位误差公式,并结合球面约束推导单星直接定位的误差表达式。数值仿真表明,基于测向角度的定位误差计算方法结果逼近理论误差值,从而可基于任意二维测向阵型,快速评估卫星观测区域内的测向误差及其定位误差,而单星直接定位相较于测向定位,定位误差显著降低。

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。

改进实值空时子空间数据融合的单星直接定位方法

辐射源直接定位是一种能够直接从原始采样信号中估计出辐射源位置的无源定位技术。利用单颗卫星对地球表面固定辐射源进行直接定位具有定位精度高、灵活性强等特点,因而具有重要的研究价值。然而,传统空域子空间数据融合直接定位方法缺乏对多普勒信息的充分利用,其在单星直接定位场景下的定位性能不足。现有空时子空间数据融合直接定位方法提升了该场景下的定位性能,但其仍存在低信噪比条件下定位精度和分辨率不足的问题。针对这些问题,该文提出了一种改进实值空时子空间数据融合的单星直接定位方法,实现了辐射源高程已知条件下单星对多辐射源的直接定位。首先,该文基于WGS-84地球椭球面模型建立联合到达角和多普勒频率的空时信号模型,充分利用了卫星相对辐射源高速运动产生的多普勒频移信息。随后,该文引入了托普利兹矩阵调整方法,对空时信号模型中接收信号的协方差矩阵进行分块,然后对分块矩阵进行调整,并使用前后向平滑和空时子空间酉变换技术来得到实值的空时子空间。最后,该文融合多个时隙的空时子空间数据建立定位的代价函数,同时设计出符合特征空间思想的分子函数,得到改进的代价函数,再通过网格搜索方法估计出辐射源的位置。仿真结果表明:所提方法在低信噪比下相比MUSIC(Multiple Signal Classification)直接定位方法、MVDR(Minimum Variance Distor tionless Response)直接定位方法、ML(Maximum Likelihood)直接定位方法和U-ST-SDF(Unitary Space-time Subspace Data Fusion)方法具有更好的定位性能。

基于角速度信息先验的固定无源单站直接定位方法

针对传统两步定位法在固定无源单站定位精度不高的问题,提出一种基于角速度先验的固定无源单站直接定位方法 .首先,给出定位场景及辐射源运动模型,根据雷达辐射源脉内、脉间以及空间采样特点,按照快时间、慢时间、快拍构建三维观测信号模型.将快时间变换至频域并提取一组最强信号,利用本文提出的空时对称自相关函数(Space Time Symmetric Autocorrelation Function,STSAF),消除影响定位精度的多余相位项;然后,将经上述处理的2次观测信号进行混频,构建定位模型并给出直接定位代价函数;同时,针对性提出一种基于位置选择的MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法,根据慢时间域包含的距离信息及空间域包含的方位信息,对辐射源横、纵坐标进行搜索,实现对辐射源的直接定位.本文对算法计算复杂度和克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)进行了理论推导,分析了影响定位精度的因素,对比所提直接定位方法与传统两步定位法的均方根误差,绘制本文方法的GDOP(Geometric Dilution Of Precision)曲线.

基于稀疏贝叶斯推断的密集城区内无人机目标直接定位算法

在当今社会,无人机“黑飞”现象日益频繁,给社会治理和公共安全带来了新的挑战。为了有效打击这一现象,迫切需要采取高精度的定位算法,以确保对无人机目标位置的准确获取。在一些密集城区内,定位设备的阵列天线接收到的信号是无人机经周边大量建筑物所构成的散射体散射后形成的多径分量的叠加,此时不能简单认为由点信源产生的,而是需要将目标建立为分布式信源模型。在这种情况下,如果仍采取传统的直接定位算法,在估计分布式信源位置时会出现性能急剧恶化的问题。针对上述问题,本文提出一种利用稀疏贝叶斯推断对相干分布式信源目标进行直接定位的算法。本算法首先建立相干分布式信源场景下多阵列联合的目标定位模型;对其构建稀疏概率框架,在该框架下对稀疏信号和噪声施加先验信息;之后利用贝叶斯推断方法可以更新迭代出超参数的估计值,进而得到每个网格点上的功率谱值;最后通过多维搜索来获取最大谱峰值处位置,即为信源位置。本文还详细推导了在数据域下相干分布式信源直接定位的克拉美罗下界,为算法的估计性能提供了基准。数值仿真结果表明在相干分布式信源模型下所提算法相比子空间类算法有着更高的定位精度和鲁棒性,在较多阵元情况下定位性能能够逼近最大似然估计算法。

混合信道下基于到达时间的快速直接定位算法

为了实现复杂环境下视距(Line-of-Sigh,LOS)与非视距(Non-Line-of-Sigh,NLOS)同时存在的混合信道中的目标辐射源直接定位(Direct Position Determination,DPD),提出基于到达时间(Time-of-Arrival,TOA)的快速直接定位算法。该算法充分挖掘不同信道信号中的信息参数,采用最小二乘法原理构建代价函数,无需估计定位参数,避免了传统两步定位法所需的NLOS识别与数据关联。引入粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法精确估计目标辐射源的位置信息,以降低计算复杂度。将所提定位算法与基于TOA的两步定位法在定位精度方面进行对比,仿真结果表明,所提算法定位精度高于两步定位法,且可以逼近克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),能够快速定位混合信道中的目标辐射源。

基于虚拟阵列孔洞插值的互质阵列直接定位方法

针对基于互质阵列的直接定位方法对于虚拟阵元非连续部分利用率不高的问题,提出了一种基于虚拟阵列孔洞插值的互质阵列直接定位方法。该方法采用互质阵列建立信号接收模型,引入虚拟阵列孔洞插值的思想来构造对应的协方差矩阵,最后利用空间谱技术求解定位结果。仿真结果表明,该方法与基于最大连续虚拟阵列的直接定位方法相比,在少快拍数、低信噪比环境下提高了分辨率和定位精度,具有很高的鲁棒性。

采用DIRECT算法的外辐射源雷达高效直接定位方法

针对直接定位目标函数为非凸函数,传统凸优化方法难以获得全局最优解,而常用网格遍历搜索方法运算量大的问题,提出采用DIRECT(Dividing rectangles)算法进行高效求解的方法。首先建立外辐射源雷达接收信号模型,在此基础上推导最大似然直接定位目标函数,为解决该目标函数非凸难以快速获得全局最优解的问题,将DIRECT算法用于目标位置的快速估计,并理论分析其计算复杂度。数值仿真表明新方法计算速度快且定位精度高,相比网格遍历法,计算时间降低2个数量级,相比遗传算法降低1个数量级。

基于合作目标的外辐射源雷达发射站直接定位

外辐射源雷达利用已知位置信息的第三方发射站发射的信号作为照射源,对运动目标进行探测定位。但在实际应用中,发射站精确位置信息往往难以预先获取,给外辐射源雷达在未知环境中的快速应用带来困难。为了解决该问题,将已知轨迹的无人机作为合作目标。利用实时获取的无人机位置信息,建立了发射站位置未知时的目标直接定位模型。并进一步构建了基于目标位置的代价函数,从而实现对发射站位置的精确估计。该方法不仅可以克服常用两步定位算法中存在信息损失的不足,可达到更高的定位精度,而且利用了外辐射源雷达直达波信号,较传统直接定位方法性能更优。最后,通过仿真验证了该算法的有效性。

参数字典动态更新的SOMP离网格直接定位方法

在网格直接定位方法的精度依赖于网格划分的精细程度,传统离网格方法缓解了对网格划分的依赖,但是仍然存在补偿精度低、算法复杂度过高的问题。针对这些问题,本文提出了一种参数字典动态更新的SOMP(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit)离网格直接定位方法。首先,利用子空间适应的方法对初始信号进行降噪处理,对二维空间进行粗网格的划分。其次,引入网格量化误差,不同于JSOMP(Joint Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit)方法迭代后结算补偿值的方式,该方法在迭代的过程中使用泰勒补偿对每一次匹配相关度最高的网格点进行单源补偿,更新原有字典矩阵参数,从而得到较为理想的字典矩阵。仿真结果表明,本文所提算法能够有效克服网格失配的问题,得到精准的信源位置估计结果,相比于JSOMP、OG-SBI(Off-Grid Sparse Bayesian Inference)、MUSIC-Taylor(Multiple Signal Classification Based on Taylor Compensation)离网格方法,本文所提方法的运算速度更快、定位精度更高。

基于北斗卫星外辐射源的目标直接定位算法

由于北斗卫星导航系统具有全球覆盖、自主可控等优势,近年来以其作为外辐射源构建无源雷达系统成为研究热点。研究了基于多颗北斗卫星外辐射源的无源雷达目标定位问题,提出一种联合北斗卫星信号结构的直接定位算法。该算法将接收信号进行分时处理,利用北斗信号结构已知的特点,重构纯净直达波信号,继而利用纯净直达波信号对目标回波信号进行脉冲压缩。依据最大似然准则以及目标-接收机-外辐射源位置几何关系,构建脉压信号数据关于目标位置-速度估计的似然函数,通过寻找似然函数极大值得到目标位置和速度估计。此外,推导了目标定位的克拉美罗界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)。仿真实验结果验证了所提算法的有效性,同时通过与现有定位方法的对比,证明所提算法具有更高的定位精度和稳健性,并且在信噪比适中时可以逼近CRLB。

面向非圆信号的四阶累积量直接定位方法

针对现有基于四阶累积量的直接定位方法阵列孔径扩展不充分以及数据冗余等问题,提出了一种针对最大非圆率信号的四阶累积量直接定位方法。基于移动阵列在多个时隙对目标观测的定位场景,该方法构造了一系列去冗余四阶累积量矩阵。结合辐射源信号的非圆特性,利用阵列接收数据和共轭数据来构成扩展数据模型,实现了阵列孔径扩展,使等效阵元数增加,从而提升定位性能,并通过重新构造快速提取无冗余数据,大大降低矩阵运算维度。由于结合了信号的四阶累积量与非圆特性,该算法适用于信源个数大于阵元数与阵列色噪声的复杂环境。理论分析与仿真结果表明,该算法具有计算量小、高估计精度以及高分辨率等优势,并在高信噪比条件下能够达到相应克拉美罗界。

Direct position determination using single moving rotating linear array: Noncoherent and coherent processing

To improve the resolution and accuracy of Direct Position Determination(DPD),this paper investigates the problem of positioning multiple emitters directly with a single moving Rotating Linear Array(RLA).Firstly,the geometry of the RLA is formulated and analysed.According to its geometry,the intercepted noncoherent signals in multiple interception intervals are modeled.Correspondingly,the Multiple SIgnal Classification(MUSIC)based noncoherent DPD approach is proposed.Secondly,the synchronous coherent pulse signals are individually considered and formulated.And the coherent DPD approach which aims for localizing this special type of signal is presented by stacking all array responses at different interception intervals.Besides,we also derive the constrained Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)expression for both noncoherent and coherent DPD with RLA under the constraint that the altitudes of the emitters are known.At last,computer simulations are included to examine the performance of the proposed approach.The results demonstrate that the localization accuracy and resolution of DPD with single moving linear array can be significantly improved by the array rotation.In addition,coherent DPD with RLA further improves the resolution and increases the maximum emitter number that can be localized compared with the noncoherent DPD with RLA.

A direct position determination method with combined TDOA and FDOA based on particle filter

The localization of a stationary transmitter using moving receivers is considered. The original Direct Position Determination （DPD） methods, with combined Time Difference of Arrival （TDOA） and Frequency Difference of Arrival （FDOA）, do not perform well under low Signal-to-Noise Ratio （SNR）, and worse still, the computation cost is difficult to accept when the computational capabilities are limited. To get better positioning performance, we present a new DPD algorithm that proves to be more computationally efficient and more precise for weak signals than the conventional approach. The algorithm partitions the signal received with the same receiver into multiple non-overlapping short-time signal segments, and then uses the TDOA, the FDOA and the coherency among the short-time signals to locate the target. The fast maximum likelihood estimation, one iterative method based on particle filter, is designed to solve the problem of high computation load. A secondary but important result is a derivation of closed-form expressions of the Cramer-Rao Lower Bound （CRLB）. The simulation results show that the algorithm proposed in this paper outperforms the traditional DPD algorithms with more accurate results and higher computational efficiency, and especially at low SNR, it is more close to the CRLB.

基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术

相对于集中式直接定位技术,分布式直接定位算法具有计算复杂度小和通信代价小等优点,但存在定位精度损失的问题。针对于此,该文提出一种基于VEPPSO-EXTRA混合算法的分布式直接定位技术。首先,基于子空间融合的直接定位算法,推导其分布式优化的数学模型;其次,基于多种群联合进化的思想,提出一种基于向量评估的并行粒子群算法(VEPPSO)实现全局寻优,由此得到辐射源迭代初始值;最后,引入分布式精确一阶算法(EXTRA)求解最终位置以降低分布式计算带来的精度损失。实验结果表明,相较于现有的分布式直接定位算法,该技术能解决定位精度损失的问题,且其计算复杂度与通信代价低于对应的集中式直接定位算法。

一种在脉冲噪声环境下的最大相关熵目标直接定位算法

无源定位技术在水面舰艇定位、海域监测、地面非法入侵等领域都具有重要应用价值。为了解决在不一致的脉冲噪声环境下的定位问题,本文使用α-稳定分布对脉冲噪声建模。在此基础上,应用最大相关熵准则,提出了最大相关熵目标直接定位算法。仿真结果表明,该算法在强脉冲噪声环境下具有较好的定位精度,并且算法核长参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息;在脉冲噪声不一致条件下,所提算法仍然能够实现对目标的精确定位。

多基站非圆信号直接定位:降维PM与泰勒补偿

针对现有多阵列非圆(NC)信号直接定位方法(DPD)谱峰搜索计算复杂度高,对基站的位置比较敏感,没有考虑信号在空间中传播时的损耗差异,导致估计性能不稳定的问题,提出一种联合降维传播算子与泰勒补偿(JRT-PM)的非圆信号直接定位算法。首先根据非圆信号的椭圆协方差信息扩展阵列孔径,通过降维方法消除非圆相位搜索维度进行粗估计降低计算复杂度,然后联合所有基站的信息进行泰勒补偿提升算法估计性能。仿真实验表明,相比于传统到达角K均值聚类(AOA-clustering)两步定位算法、最小均方无畸变响应(MVDR)直接定位算法、子空间数据融合(SDF)直接定位算法,所提算法在提升定位精确度的同时可以估计更多目标;与非圆传播算子(NC-PM)直接定位相比,所提算法在保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。

多运动站异步观测条件下的直接定位算法

针对多运动站无源融合定位系统中的异步观测问题,该文提出一种基于空间谱分析的直接定位算法。首先利用子空间分析理论建立异步观测直接定位模型,构造多站协同定位联合空间谱函数,采用多级搜索方法实现定位解算。然后推导了该算法的定位误差协方差矩阵及克拉美罗下限。最后对该算法在异步观测条件下的定位性能进行蒙特卡洛仿真。仿真结果表明算法定位精度能够逼近克拉美罗下限,定位性能优于基于定位参数的分步定位算法,尤其在低信噪比情况下优势更明显。