Research on Passive Locating Method Using Phase Rate of Change with Variant Posture of the Observer

Technology of passive location has broad prospects in applications. In this paper, the method using the phase rate of change for the single observer passive location is introduced based on existing methods. One can obtain the direction of the target with phase information of two orthogonal interferometers on the observer and the radial distance with the corresponding phase rate of change. Then the target can be located with high speed and precision. A locating approach is given when the flying posture of t...

Passive Location Method Based on Phase Rate of Change

Technology of passive location has broad prospects inapplications. In this paper, the sin- gle observer passive locationmethod using phase rate of change is introduced based on existingmeth- ods. This new method can obtain the direction of he target withphase information of two orthogonal interferometers on the observerand the radial distance with the corresponding phase rate of change.Then the target can be located with high speed and precision. Somelocating expressions are given When the flying posture of theobserver is change. Simulations show that this method is effective.

基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法

针对利用单站外辐射源的目标无源定位问题,该文提出一种联合到达角度和时差信息的正则化约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法。首先,将非线性的到达角度和时差的观测方程进行线性化处理,分析了方程系数矩阵可能出现的病态问题,将定位问题建立为RCTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解,从而得到目标位置估计。最后,推导了算法的理论误差,并按照均方误差最小的原则推导了正则化参数的最优值。仿真结果表明,算法的定位精度和鲁棒性均优于约束总体最小二乘(CTLS)算法。此外,对系统几何精度因子图的分析表明,目标及外辐射源的位置对定位精度也有影响。

利用外辐射源的单站TDOA-FDOA定位方法

针对利用单站外辐射源的目标无源相干定位问题,提出了一种联合时差(TDOA)和频差(FDOA)的定位方法,推导了目标位置和速度的最大似然解。与一般最大似然估计方法不同,算法不存在搜索求解的巨大计算量和迭代求解的初值依赖问题。另外,推导了算法的克拉美罗界(CRLB)和理论误差。仿真结果表明,联合TDOA和FDOA定位方法的定位精度优于TDOA定位方法,在测量误差较大时,算法的估计误差仍能逼近CRLB。对几何精度因子图的分析表明,目标位置、辐射源数量及位置也是影响定位精度的重要因素。

基于超球体单形采样的BS-UKF算法在单站无源目标跟踪中的应用

根据单站无源目标定位跟踪模型,提出了一种基于超球体采样策略的BS-UKF(backward-smoothing unscent-ed Kalman filter)算法,并将其应用于单站无源目标跟踪。仿真分析表明,与标准比例采样的UKF(unscented kalmanfilter)和基于超球体单形采样的UKF相比,该算法在滤波精度上有显著的提高,在时间复杂度上有一定的增加,适合用于对定位精度要求较高的情况。

球面单形-径向容积粒子滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Particle Filter,CPF)的单站无源定位算法。该算法基于容积卡尔曼滤波产生重要性密度函数,充分利用最新的观测信息,将粒子导向高似然区域。同时,其预测分布得到修正后的权值,有效缓解了粒子退化问题,提高了对系统状态后验概率的逼近程度。仿真结果表明,新算法虽然较标准的CPF增加了一定的计算量,但计算时间仍仅约为求积分粒子滤波(Quadrature Particle Filter,QPF)的10%,且定位精度与QPF相当,优于标准的CPF。

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。

基于SVD-UKF单站无源定位算法研究

论文提出了新的基于奇异值分解的不敏卡尔曼滤波(SVD-UKF)单站无源定位算法。该算法通过观测平台得到辐射源的来波方向角(DOA)信息,利用SVD总体最小二乘批处理方法计算目标点初始位置,将得到的初始位置用于后续的UKF滤波,得到高精度的辐射源定位信息。最后,通过Monte Carlo仿真结果表明,该算法定位精度高,收敛速度快,能够较好地满足工程应用要求。

机动目标单站无源定位中的测量更新CKF-IMM算法

机动目标单站无源定位是一个典型的非线性滤波问题,将一种新型的滤波算法)))容积卡尔曼滤波(CKF)应用于IMM算法之中。为进一步提高定位跟踪精度,提出了一种测量更新CKF-IMM算法。该算法利用马尔科夫过程控制子模型间的切换,并采用CKF算法对各模型进行滤波,然后将每个滤波器的输出状态进行概率加权求和,最后对融合状态再进行一次非线性测量更新。结合空频域单站无源定位模型进行仿真实验表明,与传统的EKF-IMM和UKF-IMM算法相比,CKF-IMM算法的估计误差更小、定位精度更高;而测量更新CKF-IMM算法较CKFIMM算法可进一步提高定位跟踪精度。

基于相位差变化率方法的单站无源定位技术

无源定位技术有着广阔的应用前景 ,文中在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息 ,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度交叉定位。还给出了观测平台水平直线匀速飞行且无飞行姿态变化条件下的定位表达式。仿真结果表明 。

固定飞行姿态角下的相位差变化率无源定位方法研究

该文在现有单站无源定位方法的基础上,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息,从而实现对目标的实时高精度定位,文中给出了观测平台飞行姿态角固定情况下的定位表达式并进行了定位精度分析。仿真结果表明,该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法。

变化姿态角下相位差变化率无源定位方法研究

无源定位技术有着广阔的应用前景,本文在现有单站无源定位方法的基础上,介绍了相位差变化率定位法.该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差及对应的变化率信息实现对目标的实时高精度定位.在空中观测平台的飞行姿态发生变化的情况下,可以通过姿态变化条件下的测量数据确定出目标在姿态变化后所对应的新载机坐标系中的位置,利用该坐标系与原平飞姿态下的参考载机坐标系之间的旋转矩阵即可得出目标在原平飞姿态下的参考载机坐标系中的位置,从而可得出目标在指定地面固定坐标系中的位置.文中给出了观测平台飞行姿态角变化情况下的定位表达式.仿真结果表明,该方法是一种发展前途较好的单站无源定位方法.

基于相位差变化率测量的单站定位方法

利用观测平台相对目标辐射源的运动信息,在测角基础上增加相位差变化率信息可实现对目标被动定位,但该定位方法通过相位差法测角,需要增加设备以解相位模糊。针对上述不足,提出一种三角基线只测相位差变化率的定位方法,该方法通过测量两组相位差变化率解得方位角,避免了解模糊运算。给出了测角误差、定位误差表达式,通过仿真分析了相位差变化率对测角精度、定位精度的影响。

姿态抖动运动单平台LBI无源定位系统的角变化率估计和定位算法研究

研究了采用长基线干涉仪(LBI)体制的运动单平台无源定位系统受平台姿态抖动影响的问题,指出由于平台姿态的快速无规则变化,相位差变化率(RPDC)方法将难以适用,应当采用目标方位角变化率参数进行定位。基于此,针对三维几何空间,提出了一种RP-LS方法估计目标方位角变化率,继而实现对目标的定位。仿真结果表明,该方法能有效解决LBI体制运动单平台定位系统对姿态抖动的适应问题,实现对目标的快速高精度定位。

固定单站无源定位与跟踪方法应用

地面测向系统实现单站无源探测定位可有效提升现有系统的作战能力。研究了固定单站无源探测定位系统模型和定位方法,根据参数测量集的不同,定位方法可分为利用空时域信息和空频域信息两大类。提出了在典型地面测向系统中实现单站无源探测定位的体制和结构。

一种雷达脉冲信号相位差变化率测量的新方法

接收信号相位差变化率的高精度估计是基于质点运动学原理单站无源定位与跟踪的一项关键技术。针对雷达脉冲信号,建立了接收信号相位差模型,分析了相位差变化率的特点,提出了一种相位差变化率的数字测量新方法,直接对各阵元接收的信号进行A/D采样,采用数字信号处理的方法估计相位差变化率。通过离散傅里叶变换和复数乘积运算将相位差变化率的测量问题转换为频率测量问题,利用多个脉冲信息提高了参数估计的精度,根据相位的无模糊测量获得相位差变化率加权最小二乘估计。仿真实验表明,该方法具有较低的信噪比门限,在高于信噪比门限时,其估计精度接近Cramer-Rao下限。

基于递推总体最小二乘的机载单站无源定位算法

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况,采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏,而一般的批处理算法运算量大,不满足定位的实时性要求。为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法。在建立机载无源测向定位模型的基础上,引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵,利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程,从而推导出RTLS定位算法。仿真结果表明,RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法,并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计,能够定位需求。

基于平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

单站无源定位可观测性弱、参数测量精度不高,因此初始值测量误差往往较大。而无迹卡尔曼滤波(Un-scented Kalman filtering,UKF)算法对初始值较为敏感,并且由于数值计算的舍入误差会产生滤波发散,为了解决以上问题,提出了一种基于平方根UKF(Square-root UKF,SRUKF)的双向滤波算法。该算法通过使用误差协方差的平方根替代协方差阵参与滤波,保证了算法的稳定性,同时运用平方根无迹卡尔曼滤波后向平滑(Un-scented Rauch-Tung-Striebel smoother,URTSS)后向平滑方法,用平滑值取代初始值,为前向滤波提供较高精度的起始值,提高算法的滤波精度,从而提高了算法对初始值的鲁棒性。仿真结果表明,与UKF算法和SRUKF算法相比,该算法提高了滤波的稳定性、收敛速度、定位精度及对初始值的鲁棒性。

一种单星对星仅测角无源定轨跟踪方法

在星对星无源定轨跟踪中,由于卫星运动方程的非线性和隐函数性,如何建立适合递推滤波的状态预测方程和状态转移矩阵是个首要的问题。根据卫星运动的动力学和几何学条件,推导准确的状态预测方程及其对应的状态转移矩阵,并给出了相应的计算方法。根据单站无源定位理论,提出了一种新的基于准确状态预测模型的仅测角单星对星无源定轨跟踪方法。仿真实例表明,与已有的采用近似状态预测模型的定轨方法相比,该方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度,且两者计算耗时相当。

利用空频域信息的固定单站无源探测定位方法

固定单站通过测量角度、角速度和多普勒频率变化率可实现对运动目标的无源定位,但该方法对角速度的测量精度要求很高。为此,提出一种利用空频域信息的固定单站无源探测定位方法,利用波达方向、相位差变化率、载波频率及多普勒频率变化率实现对运动目标的无源定位。分析和仿真表明:该方法回避了对角速度的高精度测量,降低了对参数测量技术的要求,测距误差受角度和频率测量误差的影响较小,受相位差变化率和多普勒频率变化率的测量误差影响较大。