利用外辐射源的TDOA和FDOA目标定位算法

针对单站外辐射源条件下的目标定位问题,提出了一种基于最大似然的时差-频差联合定位算法。首先根据时差和频差的观测方程,构建目标位置和速度的最大似然估计模型。然后采用牛顿迭代算法对最大似然估计模型求解,得到目标位置和速度估计。最后,推导了算法的克拉美罗界和理论误差,并证明了二者相等。仿真结果表明,算法定位精度高于两步加权最小二乘算法和约束总体最小二乘算法,在测量误差较高时仍能达到克拉美罗界。通过对系统几何精度因子图的分析,确定目标及外辐射源数量和位置也是影响定位精度的重要因素。

一种高精度无人机编队纯方位无源定位方法

无人机已广泛应用于军事和民用领域,无人机编队定位和队型调整是研究前沿热点,目前需提高现有方法的定位精度和鲁棒性。针对现存问题,建立三级定位和四级定位的无人机编队定位数学规划模型,利用最小二乘法求出近似解,并建立多步决策模型逐渐调整无人机位置,实现无人机编队有效队型调整。仿真实验表明所提方法的定位精度高且鲁棒性强。

基于UWB的隧道内人员定位系统设计研究

为了更好地适应隧道环境与提高定位精度,提出基于粒子群优化的TDOA+TOF融合算法。通过TDOA算法获取所需的信息时间差,可算出定位范围内标签到达基站的距离。TOF算法根据最小二乘法对标签坐标进行解算,粒子群优化算法针对解算坐标进行优化处理得出全局最优解。TDOA+TOF融合定位算法仅需要3次通信即可测得TDOA时间差与TOF距离。系统测试中,对多种算法进行时间性能与定位精度的对比,研究结果表明基于粒子群优化的TDOA+TOF融合定位算法的定位精度可达20 cm以内,定位用时仅为TOF算法的51%。研究成果为复杂环境人员定位领域提供了一种兼顾定位精度与时间性能的定位方法。

一种基于抗差估计的TDOA无线定位方法

基于时间测量值的TDOA无线定位方法在移动台定位、被动雷达定位、雷电定位、GPS导航等诸多应用中发挥着重大作用。如何减小TDOA定位误差是近年来研究的热点。如果TDOA测量数据中含有粗差,将会给定位解算带来更大的难度。对TDOA的抗差性进行了研究,提出了一种能够抵抗粗差的抗差TDOA定位算法——Robust-Chan方法。仿真显示该算法能很好地抵抗粗差的影响,提高定位的精度。

一种新的基于角度和时差的稳健定位跟踪算法

针对无源定位必须实现快速和稳定无偏定位跟踪的要求,提出了一种新的双站基于角度和时差的稳健定位跟踪算法。该算法将扩维伪线性测量方程的观测误差矩阵协方差阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态的渐进无偏估计值。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法及最小二乘(LS)算法相比,本文所提算法定位跟踪性能更稳定,精度更高,估计误差可以接近克拉美罗限(CRLB)。在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显,实用性强。

采用信赖域法和双端非同步数据的故障测距算法

输电线路参数因电压等级、运行环境、输电距离等特殊原因经常变动,传统的时域算法将会产生较大误差;另外,双端的不同步数据亦会严重影响时域算法的精度。为了克服传统的故障测距方法带来的误差,通过对国内外典型测距算法的对比分析,提出一种基于参数估计的利用双端非同步数据的故障测距算法。该算法不需要线路参数,利用故障后两端的电压、电流值,通过信赖域法估计未知参数,从而精确测得故障距离。通过两个实例验证了该算法的有效性和可靠性。

利用时差的单站无源相干定位最大似然算法

针对利用单个观测站接收多个第三方辐射源信号来估计目标位置的无源相干定位问题,提出了一种基于最大似然的时差定位算法。首先根据时差测量与目标位置之间的函数关系,构建目标位置的似然函数;然后采用牛顿迭代算法求解非线性似然函数的全局极大值,从而得到目标位置估计;推导了目标位置的最小二乘解,并将其作为牛顿迭代的初始解,从而保证算法的收敛性;最后还推导了算法的理论误差和克拉美罗界,并证明两者相等。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,且在测量误差适中时,定位精度可以达到克拉美罗界。通过几何精度因子图,分析了目标位置、外辐射源数量和位置等因素对定位精度的影响。

五站数据加权融合无源时差定位

在无源时差定位技术中,定位算法和布站形式的选择直接影响着无源定位方案能否顺利应用于实际工程并满足工程需求。通过对常用定位算法的研究分析,选择了伪逆法和总体最小二乘算法为求解方法,同时选择了有利于工程实现的五站主站升高的布站方法。五站定位选择总体最小二乘算法求解,同时对4个辅站进行分组并用伪逆法求解,最后对所有定位结果进行融合,从而解决了四站定位的无解及模糊问题,并提高了定位精度和稳定度,真实数据处理验证了其可行性及有效性。

基于线路参数估计的输电线路故障测距

针对传统测距方法不考虑线路参数变化情况造成故障定位不准确的问题,采用双端不同步的测距方法,并利用Huber抗差估计优化总体最小二乘法,解决了最小二乘法对线路参数估计过程中由于粗差存在造成的线路参数估计不准确的问题,从而提高了线路故障测距的准确度。通过Matlab仿真验证了该方法较传统测距方法线路参数估计准确度和故障测距精度更高,且测距结果不受故障位置和故障类型的影响。

基于最小二乘联合算法的无人机定位

在MIMO双基地雷达基本理论基础上,运用最小二乘法将波达角度(DOA)和时间差(TDOA)相联合,得到一种新的无人机定位算法。通过matlab仿真分析,得到如下认识:(1)基于最小二乘联合算法的算法性能优于TDOA独立算法,前者较后者的坐标精度提升约34%;(2)无人机与基线间的距离越大,定位误差越大,随着σ的不断增大,误差也逐渐增大,但增长幅度越来越缓;(3)阵列数目越大,位置误差越小,当阵列为3时,误差较大,且较为波动,当误差为4~6时,位置误差相差较小,建议实际应用时,阵列数应≥4。

基于基站定位的人数统计系统的设计

随着无线通信网络和LBS的快速发展,基于位置信息的相关应用得到了广泛的发展。该文分析研究了基于距离测量的TDOA定位算法,并利用两步WLS(最小二乘法)进一步求解移动终端的位置信息;其次提出了一种基于基站定位的人数统计设计,利用基站定位所得移动终端位置信息的三维坐标进行设定,得到设定区域范围内的终端个数,从而得到设定区域内的人数。

多站时差定位性能试验评估技术

本文给出时差定位系统相关法时差测量误差模型,并以此为基础,建立了多站(大于3)时差定位性能试验评估方法.首先,给出了多站时差定位误差模型.其次,引入了信噪比对时差测量影响因素,提出了时差定位系统的相关法综合时间测量误差参数化模型.第三,给出了基于最小二乘法的综合时间测量误差参数估计方法,估计出综合系统参数和时间测量误差常数项.第四,给出了多站时差定位误差等效推算方法,该方法能够根据单条试验航线的时差定位数据,推算综合时间测量误差参数,进而获取任意位置的定位误差.最后进行了仿真验证,表明本文提出的时差定位性能试验评估方法优于传统固定时差测量误差模型定位性能试验评估方法.

基于双星的干扰源定位数学模型及数值计算

根据双星定位方法,利用时差TDOA和频差FDOA,分别建立了干扰源在静态和动态两种情况下的定位方程组模型,并用最小二乘法提出了方程组的近似求解方法.基于监测站测得的某静态干扰源的时差和频差数据,根据静态模型搜索求解,获得了干扰源的位置.基于监测站测得的某动态干扰源和参考站的时差和频差数据,根据动态模型搜索求解,获得了干扰源的位置和运动速度.所建立的模型针对性强、科学合理,求解方法易于实现,数值计算结果符合实际.