一种NLOS环境下基于散射模型的TOA定位方法

减小非视距(Non Line Of Sight,NLOS)误差定位算法大多要求在移动台和基站之间至少存在一条视距(Line Of Sight,LOS)路径。提出一种新的NLOS环境中基于散射模型分类传播环境的TOA(Time Of Arrival)定位方法,将散射模型中NLOS传播的统计特性加入到定位算法中,使用散射模型研究了3种定位算法,方差匹配算法,期望最大算法和贝叶斯算法。并对算法进行仿真,仿真结果表明,本算法性能优于传统定位算法。     

多传感器测向定位方法研究

无源定位技术具有良好的隐蔽性,对于提高系统在电子战环境下的生存能力有着十分重要的意义.因而采用多传感器的无源定位技术在军事领域中有着广泛的应用.建立了仅利用有角度信息的多传感器无源定位模型,在测向时间同步的条件下,利用基于UKF的序贯滤波算法提高定位精度.仿真结果表明滤波算法有效.     

一种NLOS环境下TOA与惯导信息的融合定位方法

针对基于TOA(time-of-arrival)的无线定位系统中信号容易受到非视距传播的影响等问题,提出了一种非视距条件下TOA测量与惯导信息的融合定位方法。该方法利用TOA定位结果对惯导系统进行误差抑制,同时利用惯导系统的定位结果对TOA测量进行滤波处理,进而有效地减小了非视距传播对定位结果的影响。仿真实验结果表明:该方法能提高定位精度,是NLOS环境下一种有效的定位方法。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

误差配准在两种纯距离定位算法的应用比较

组网雷达系统中,由于观测信息量的增加,对目标存在多种定位算法。很多情形下,误差配准公式是基于某一定位算法推导而来,误差配准的结果也相应的用来提高此定位算法的定位精度。定位算法的复杂程度不同导致基于此算法推导误差配准公式难度不一致,不同定位算法的定位精度也不尽相同。因此,对两种多距离定位算法的定位精度、误差配准推导难易程度进行了理论分析和仿真计算,给出了定位精度的解析表达式和仿真结果。利用表达式简单的定位算法推导基于最小二乘的误差配准公式,并将误差配准结果反馈给定位精度高的定位算法,以最大程度提高误差配准结果的应用效果,减轻计算复杂度,提高信息的利用度。     

基于椭球模型的雷达/ESM联合定位算法

为了减少作战过程中雷达的开机时间,采用了ESM辅助的方法。在雷达关机条件下,利用多平台ESM对目标进行定位;当雷达开机时,采用雷达/ESM联合定位。本文首先分析了基于椭球模型的多平台ESM交叉定位算法,其次分析了雷达/ESM联合定位算法。通过仿真实验分析,这两种算法具有很高的定位精度;并分析了测量误差对定位精度的影响。该算法具有一定的应用价值     

基于子协方差阵加权的三星时差定位数据综合

为提高三星时差定位系统的定位精度,需要将系统在不同时间得到的多个定位估计结果进行统计综合。本文提出了一种基于子协方差阵加权的定位数据综合算法。该算法根据单点定位精度分析结果,先利用定位误差协方差的二维子阵的逆矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘估计目标空间三维坐标位置中的其中两维,再利用WGS-84地球模型求解另一维坐标。仿真实验表明,相比已有算法,所提新算法可以明显提高定位精度。     

基于干涉仪测向的电子侦察卫星单星定位精度分析

针对信息化战场面临的复杂电磁环境,研究基于二维干涉仪测向方法的电子侦察卫星单星定位体制。分析了电子侦察卫星单星定位原理及定位算法,提出了电子侦察卫星单星测向定位精度GDOP算法,通过仿真定量计算卫星测角误差、卫星姿态误差和卫星位置误差对卫星定位精度的影响程度。结果表明电子侦察卫星测角精度、姿态控制精度和位置测量精度越高,单星定位精度越高。     

基于实神经网络的空间测向定位算法

目前三维空间测向定位多采用先在二维体系中计算然后转换为空间坐标的方法,正北偏差、投影变换的方位变形等对定位精度造成很大的影响。算法立足于三维空间,将实神经网络代数算法首次应用到三维空间测向定位,利用其非线性逼近能力强等特性求解多个测向平面形成的空间目标观测方程组。仿真实验表明,定位精度明显提高,在不同测向精度条件下定位误差接近CRLB,具有很强的实用性。     

一种新的MIMO雷达DOA估计方法

多输入多输出(MIMO)雷达通过分布式布阵可以获得空间分集增益,抑制目标闪烁,但过大的阵元间隔不利于DOA估计.采用发射阵列分布式布阵,接收阵列密布阵的收发分置系统,通过发射正交信号,在接收端经匹配滤波信号分选后构造虚拟子阵,提出了一种子阵优选算法,抑制目标闪烁,实现多目标超分辨.对子阵优选算法在MIMO二维空间定位中进行扩展,使MIMO同时具备抑制目标闪烁和提高自由度的特点.最后仿真实验表明了该算法的有效性.     

不同系统组合的精密单点定位性能分析

在分析研究星间单差精密单点定位算法和抗差Kalman滤波解算模型基础上,利用全球定位系统、全球导航卫星系统、北斗卫星导航系统数据,对单、双、三系统精密单点定位精度和收敛时间进行了分析,得出了以下结论:三系统精密单点定位技术无论定位精度还是收敛速度均最优,多系统组合导航定位有利于提高导航定位精度。     

基于TDOA的无线定位算法改进

无线定位技术广泛应用于各个行业。首先分析了基于TDOA的Chan定位算法,针对Chan算法在测量噪声加大时定位精度下降的问题,将差分演进算法(DE)与Chan算法相结合,提出了一种Chan-DE复合算法,并通过仿真验证了Chan-DE复合算法的有效性。     

辐射源信号模糊定位算法

利用无源观测站来实现信号源的精确定位一直是电磁频谱资源环境监测中的重要课题,是战场复杂电磁环境下进行电磁防御和电磁进攻的前提.根据测向信息计算出的交点分布情况,提出了一种对信号源进行模糊定位的算法,并通过仿真实验与当前流行的定位算法进行了比较,结果表明,该算法能对信号源进行有效定位,具有较高的定位精度.     

多基纯距离测量条件下基于全局收敛策略的目标定位方法

在多基阵纯距离测量条件下,为提高目标定位精度,首先建立了多基纯距离目标定位系统最小二乘估计模型;然后,将全局收敛策略与高斯-牛顿法相结合,得到了解决多基纯距离目标定位问题的基于全局收敛策略的牛顿迭代算法,算法保留了二阶以上的观测误差;最后,对算法进行了仿真实验。仿真实验表明:与线性近似法相比,基于全局收敛策略的牛顿迭代算法提高了定位精度,增强了定位稳定性,有效地改善了多基纯距离目标定位系统的定位性能。     

基于SM调制的Massive MIMO信号检测算法

近几年来,大规模多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)的信号检测问题已经引起了人们的关注,在研究了置信度传播(Belief Propagation,BP)算法的基础上,提出了一种新的空间调制下的基于信息传递过程的Massive MIMO(Message Passing Detection for Spatial Modulation,MPD-SM)检测算法,给出了两种不同用户天线数下的仿真对比图,结果表明,在这两种仿真下,所提算法性能要优于M-MIMO下传统的检测算法,且在一定程度上降低了大规模MIMO多用户检测的复杂度,提高了检测效率。     

NLOS环境中基于二次修正的RSSI测距算法

RSSI测距实现简单,无需添加外部设备,但测距精度较低、易受环境影响。为了降低RSSI测距在NLOS环境中的误差,提出了一种基于二次修正的RSSI测距算法。首先用卡尔曼滤波对RSSI值进行预处理,然后采用最小二乘法拟合出传播方程,最后利用无迹卡尔曼滤波求出距离值。实验结果表明,该算法能降低NLOS环境中的测距误差,提高测距精度。     

一种新的空中多平台定位算法

提出了一种新的空中多平台定位算法,算法首先利用空中多平台的预设坐标对多个地面站进行定位,地面站定位结果与自身已知精确坐标求差,利用此差值推算出空中平台预设坐标的误差校正值,然后对预设坐标进行校正,通过多次迭代运算以达到定位精度的要求。最后,对算法进行了仿真验证,仿真结果表明,算法具有稳定可靠的定位性能。     

纯方位交叉定位算法分析

摘要：针对纯方位交叉定位中存在着地球曲率对定位精度影响的问题本文提出了基于正北方向修正和椭球模型两种定位算法。通过与传统的交叉定位算法比较,可以看出这两种算法具有较好的定位精度。在理论上分析了测量误差和观测站位置误差对定位精度产生的影响,给出了几何精度因子（GDOP）的理论推导和仿真结果。     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

基于时间反转的MIMO雷达多目标DOA估计

针对MIMO(Multi-input Multi-Output)雷达多目标DOA(Direction Of Arrival)估计问题,提出一种基于时间反转(Time Reversal,TR)的MIMO雷达多目标DOA估计方法。首先,算法根据MIMO雷达接收信号模型,采用时间反转理论,建立TR MIMO雷达接收信号模型;随后,利用MIMO雷达波形分集特性对TR MIMO雷达接收信号匹配滤波并进行向量化处理,扩展了MIMO雷达的虚拟孔径;最后,采用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行多目标DOA估计,有效提高了精度。与常规MIMO相比,TR MIMO能够有效提高回波信号增益和增大虚拟孔径。计算机仿真结果表明,在信噪比-20 d B的条件下,TR MIMO雷达仍能准确地估计出目标的角度,表明TR MIMO雷达具有更好的性能。