移动辐射源AOA-TDOA-FDOA联合定位闭合解算法

移动辐射源无源定位是电子对抗领域需要解决的关键问题之一。基于到达时间差(TDOA)与到达频率差(FDOA)的联合定位闭合解算法是解决上述问题的有效途径之一,但完成一次定位至少需要5个协同平台才能达到该算法的应用条件。在保持无源定位闭合解框架的前提下,为减少协同平台个数,提出了一种融合到达角(AOA)观测量、TDOA观测量以及FDOA观测量的无源定位算法。当各观测量的观察噪声及传感器位置偏差均为高斯噪声且噪声强度适中时,可建立移动辐射源位置与各观测量及传感器位置的近似代数表达式,并由此形成AOA-TDOA-FDOA联合定位闭合解算法。进一步的理论分析表明,该算法的定位误差能达到克拉美罗界,数值仿真结果与理论分析结论吻合。

基于约束总体最小二乘的单站TDOA-FDOA定位算法

针对利用基于外辐射源的单站定位目标问题,提出了一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的TDOA-FDOA联合定位算法。首先构建TDOA和FDOA的观测方程,通过引入目标到观测站的距离及其变化率作为冗余参量,将观测方程线性化。然后考虑方程中各项系数的误差及冗余参量与待估参量之间的函数关系,将定位问题建立为CTLS模型,并利用拉格朗日乘数法求解。最后推导了算法的克拉美罗界和理论误差。通过仿真实验证明了算法的有效性。

一种基于半定松弛技术的TDOA-FDOA无源定位算法

在运动目标的无源定位场景下,闭式算法在低噪声情况下可以到达克拉美罗下界(CRLB),但是这些算法往往不能适应较大的测量噪声环境。针对目前闭式算法适应大噪声能力较差这一问题,该文联合到达时间差(TDOA)以及到达频率差(FDOA),提出一种基于半定松弛(SDR)技术的无源定位算法。该算法首先构建传统闭式解的伪线性方程,其次利用随机鲁棒最小二乘(SRLS)的思想以及目标参数与额外变量之间的非线性关系,将无源定位问题转化为了具有2次等式约束的最小二乘问题;随后,将半定松弛技术应用到这一问题上,约束最小二乘问题松弛为半定规划(SDP)问题,最后,借助优化工具箱可以有效地对目标参数进行求解。该文所提出的算法不需要初始值先验条件,仿真实验表明了所提算法的有效性。

基于DOA-TDOA-FDOA的单站无源相干定位代数解

针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题,该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法。首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过引入辅助参数,将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式,并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计;而后在第2步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程,并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计。推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界。理论分析和仿真结果表明,算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界。

已知波形信号的时差频差估计方法研究与性能分析

借助深入分析和长期积累,非合作定位系统可以获得关于电视、广播、导航等电磁信号波形的丰富先验信息,对这些信息加以利用有望大幅提高对信号参数的估计精度。该文针对导航、通信等欺骗干扰源及非法用户的无源定位需求,在观测站与辐射源之间存在相对运动的场景下,围绕已知波形信号开展时差频差估计问题研究。首先,通过引入已知的信号波形信息对观测站接收数据进行建模,直观呈现了观测数据与不同观测站信号相对于原始信号时延、频移的关系。随后,充分利用入射信号波形已知这一有利条件,通过估计两个观测站各自的时延和频移,并对不同观测站上的估计结果进行差分,提出了一种针对已知波形信号的双站时差、频差估计方法。在此基础上,该文分析了已知波形信号时频差估计精度的理论下界,揭示了时频差估计精度受观测站接收信号幅度等因素的影响情况,并进一步分析了双站时频差估计精度与单通道时延、频移估计精度之间的关系。最后,借助仿真实验验证了论文所提出的时频差估计方法在不同环境中的参数估计性能,以及信号波形先验信息的利用给时频差参数估计精度带来的提升情况。仿真结果表明,在所设定的信号环境中,该文所提出的方法对低信噪比的适应能力比基于互模糊函数的传统方法增强了15 dB左右;当该方法的参数估计性能达到收敛之后,其时差频差估计精度与CRLB非常吻合。

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.

星下点构型对目标定位精度的影响分析

基于TDOA/FDOA对地面辐射源目标的定位原理,建立了多星TDOA/FDOA联合定位模型和定位精度分析模型。针对三星和四星系统不同星下点构型,仿真分析了星下点构型对目标定位精度的影响。三星星下点构型包括星下点直线型、等腰锐角三角形、等边三角形、等腰直角三角形、等腰钝角三角形等5种情况。四星星下点构型包括直线型、三角形、凹四边形和凸四边形等4种情况。分析结果表明,增加卫星数量能够提高探测区域内目标的定位因子和定位精度;星下点非直线型的三星及四星构型,定位精度优于直线型构型,各卫星之间的基线长度尽可能长。

基于布谷鸟算法和牛顿法的时频差无源定位算法

针对运动双站时频差无源定位中存在的非线性最优化问题,提出了基于布谷鸟(Cuckoo Search,CS)算法和牛顿法的混合定位算法。该算法将布谷鸟算法全局寻优的结果作为牛顿法的初值,利用牛顿法迭代求解目标位置,避免了布谷鸟算法收敛速度慢和牛顿法对初值选取敏感的缺陷。仿真结果表明,混合算法无需初始值先验条件就能实现对目标辐射源的单次瞬时定位;此外,当距离差或距离差变化率的测量误差小于10 dB时,定位误差能够逼近克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),具有较高的定位精度。

基于压缩感知的无重构时频差提取技术

时频差提取是信号处理领域的研究热点,传统方法基于Nyquist采样信号,因此无法很好地解决算法运算量过大、耗时过长的问题。为此,提出一种基于压缩感知技术的时频差提取方法,不同于传统压缩感知技术,本方法省去了压缩感知中的信号重构,即给定一种改进型循环矩阵作为观测矩阵对信号进行压缩采样,并从压缩采样样本中直接提取时频差。实验结果表明,该算法的运算量较传统时频差提取算法有明显下降,并且其时频差提取正确率高于同类提取算法。

基于分块粒子滤波的多节点协同无源探测解算算法

多节点协同无源探测是实现对机动雷达快速定位的有效手段。在空间上分离的多个节点同时无源侦察雷达信号,获取信号到达不同节点的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)和频率差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)。通过TDOA/FDOA联合解算,完成对目标雷达位置和速度的测量。粒子滤波是一种近似最优的非线性滤波方法,其借助蒙特卡洛模拟可实现对待求参数概率密度函数的近似最优估计。将粒子滤波应用于协同无源探测解算,可实现非参数化的递推贝叶斯滤波,大幅提升无源探测的位置、速度测量精度。此外,还提出一种分块粒子滤波解算算法,通过降低粒子状态矢量维度,提升粒子空间覆盖性,在粒子数量受限的情况下,可进一步提升探测精度。

三维时差频差定位算法研究

针对目前双机时差频差算法二维定位精度低的问题,提出了一种三维空间双机时差频差定位算法。建立了三维空间中时差方程、频差方程和地球椭球方程的定位方程组,利用高斯—牛顿迭代法求解目标的位置。理论分析了三维空间中双机时差频差定位算法的几何稀释精度(GDOP),仿真试验分析了时差误差和频差误差对定位的影响,验证了三维空间双机时差频差定位算法能够满足工程实践的定位需求。

低轨双星无源定位算法及定位精度分析

针对空间电子侦察卫星对地面固定辐射源进行无源定位的问题,研究并提出了一种通过低轨双星联合利用到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)无源定位的解析计算方法。通过公式推导和替换,该算法将原本复杂的时差、频差定位方程组化简为简单的6次实系数多项式方程,极大地降低了原方程组的计算复杂度。文章还推导了目标的定位误差几何稀度(GDOP)与时差测量精度、频差测量精度的关系。仿真结果表明,当参数测量的精度很高时,该算法能够准确地对地面目标定位;对比GDOP与参数测量精度的关系还发现,测频误差对低轨双星定位误差的影响较大。

双星时差频差联合定位方法及其误差分析

针对两个卫星联合利用信号到达时间差(TDOA)、到达频率差(FDOA)信息对地面已知高度固定辐射源定位的问题,提出了一种获得目标三维位置解析解的方法,不仅可得到卫星运动方向与卫星间连线方向不同时的解,而且可得到在两者方向相同时的解。在观测参数存在误差条件时对双星定位误差几何稀释(GDOP)分布理论和Monte-Carlo仿真分析基础上,得到了定位误差的解析表达式。分析结果表明为了减少定位误差大的区域,双星的运动方向最好与卫星间连线方向一致或接近。

双星TDOA/FDOA定位系统的目标定位精度分析

根据双星时差/频差(TDOA/FDOA)的定位原理,推导了目标定位精度模型,分析了目标定位精度与轨道高度、星间基线长度、TDOA测量精度、FDOA测量精度、卫星速度测量精度、卫星位置测量精度等误差源之间的关系。分析结果表明:测量因素中的FDOA测量精度和卫星速度测量精度,是影响双星定位的关键因素;而TDOA测量精度和卫星位置测量精度,对目标定位精度的影响较小。

利用二星TDOA和FDOA测量及辅助高度信息对地面目标的定位算法及精度分析

卫星探测定位系统对地面辐射源目标定位时,一般利用TDOA(到达时间差)测量,而当辐射源与卫星之间存在相对运动时,也可以测量FDOA(到达频率差)．当辐射源的高程已知时,可以利用WGS-84地球椭圆模型作为精确定位模型．据此提出了利用两颗低轨卫星的TDOA及FDOA测量对地面辐射源定位算法,并对定位的算法进行深入的研究,同时推导了定位误差的分布模型．

一种新的多站时差频差联合定位技术

提出了一种新的时差和多普勒频差联合定位的方法,该方法首先使用时差定位估计出目标的运动方向,在估计出目标运动方向后使用多普勒频差定位技术来修正时差定位中估计出的目标位置,从而进一步提高定位精度。文中通过计算机仿真模拟出不同布站、不同时差或者频差参数测量误差情况下定位误差变化图,仿真结果证明了该方法的可行性。

一种基于短合成孔径的双星干涉精确定位方法

双星TDOA/FDOA联合定位通过时差曲面和频差曲面进行定位,定位的精度受时差/频差测量精度的影响。针对精确测量时差/频差的需求,该文提出一种基于短合成孔径的双星干涉测量时差/频差的方法,利用一定长度的合成孔径提高测量精度。对于窄带信号,该方法有估计单星多普勒频率的能力,通过两颗卫星单独估计的结果得到频差;对于宽带信号,通过双星数据干涉可以获得频差的高精度估计。对于短期稳定的雷达信号,STK仿真数据的处理结果证实了该方法在大范围内可以实现1 km的定位精度。

基于时差及多普勒频差的IMM无源定位算法

无源定位系统本身不发射电磁波,完全是被动工作,具有很好的隐蔽性,受到各方的青睐。针对时差和多普勒频差信息固定多站定位问题,给出了一种对运动目标进行定位跟踪的IMM滤波算法。文中首先对目标定位原理进行了阐述,然后对IMM滤波算法的滤波过程进行了详解。经过计算机仿真验证,此算法是正确有效的。

基于互模糊函数的快速时差频差联合估计

针对无源定位中的时差频差联合估计问题,利用内积公式推导出了基于互模糊函数的时差频差联合估计公式,并提出了相应的快速实现算法。其中通过适当变换互模糊函数计算公式,将传统的二维时差频差搜索算法变为对信号内积进行快速傅里叶变换,然后对变换后的数据进行二维搜索,大大提高了时差频差联合估计的速度,降低了运算量。通过重构离散傅里叶变换项,并进行近似,进一步降低了运算量。仿真结果说明,两种算法都能得出准确的结果,改进的算法计算时间更少。

三机无源定位二维布阵优化研究

针对三机无源定位二维布阵优化问题,提出了基于有效定位区面积最大准则的最优布阵方法。文中以三机时差定位、频差定位及时频差定位为例,描述了三机无源定位模型,接着基于克拉美-罗限引入了有效定位区的概念,并以其面积最大作为布阵优化准则,通过仿真研究了二维布阵优化问题。仿真结论反映了三机时差、频差及时频差定位体制的不同特性,具有较强的实际指导意义。