基于交会角的多站交叉定位融合算法及误差仿真

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位,但此时的误差分布特性和定位精度较差。在多站系统中,可以利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特性和定位精度,提出了基于交会角的多站交叉定位融合算法,仿真结果给出了融合前后的定位误差分布图。与以往的方法相比,此方法计算量小,实时性较好。     

基于距离和定位的双/多基地雷达定位精度分析

对双基地制导雷达距离解算精度进行系统仿真,针对在基线附近无法高精度定位的问题,介绍了利用多站距离信息数据融合算法。通过多站定位和数据融合,仿真结果表明这种优化算法可获得较高的距离解算精度,很大程度上提高了基线附近距离定位精度,提高了系统的定位性能和抗干扰能力。     

多站多目标交叉定位技术

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位.但在多站多目标情况下,该方法存在虚假定位问题,且此时的误差分布特性和定位精度较差.提出一种基于最小距离门限判决的多雷达站多目标交叉定位假点剔除算法,并利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特...     

基于方向角及其变化率测量子集的单站无源定位

根据目标辐射源的方向角及其变化率信息所构成的不同测量子集及建立的目标测量模型,提出了一种基于数据融合的优化定位处理方案,对各个单测量子集所得到不同的目标位置及测量误差值进行数据融合处理,分析比较了多测量子集融合处理后与单测量子集的定位性能,仿真分析表明,该优化定位处理方案可有效地提高无源探测系统的目标定位精度,减小探测盲区.     

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。     

机载光电探测设备对地定位算法及其仿真分析

提出了一种基于机载光电探测设备数据和惯导信息的对地定位算法,可以实时地解算出地面目标的经度、纬度和高度等地理坐标信息,用于装定或引导精确制导炸弹打击目标。通过引入蒙特卡罗模拟计算方法对目标定位精度进行了仿真分析,指出各测量组件误差对定位精度影响的大小,为各测量组件的误差分配和系统的整体设计提供了理论指导。从定位方案和仿真结果可以看出,该方法具有对地形鲁棒性强、实时性好和计算稳定性高等优点,适合于复杂的战场环境。     

一种无源被动雷达时差定位方法及其精度研究

结合Chan定位算法,对四站无源被动雷达三维时差定位技术中的定位算法、模糊无解、精度分析进行了研究。给出了Chan定位算法的推导,分析了定位模糊和无解的原因;研究了定位性能,分析了时差测量误差和站址误差等因素对定位精度的影响;通过仿真研究了多种布站形式下的GDOP分布。     

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。     

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。     

基于入侵杂草算法的水下目标TDOA定位方法

针对水下传感器网络中定位精度不高的问题,提出了一种基于入侵杂草算法的水下目标定位方法.利用入侵杂草优化算法,以定位误差为目标函数,优化设计未知节点的位置初值;利用初值和距离干扰参数估计粗略解,并引入目标定位误差来构造新的定位方程;根据加权最小二乘算法求解获得未知节点的精确解.通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能.仿真结果表明,提出的优化定位方法可得到更好的定位精度.     

RSSI与凸规划相结合的无线传感器网络定位算法

凸规划定位算法是无线传感器网络中一种较为常用的非测距定位算法。针对该算法中信标节点的重叠区域过大导致未知节点定位精度不高的问题,提出了RSSI与凸规划相结合的改进定位算法。算法利用RSSI值与距离的相对关系,将原有凸规划定位中未知节点的存在区域进一步缩小,提升定位精度。由于算法中只增加了一次未知节点与信标的RSSI值通信过程,基本保留了原有凸规划算法实现简单实时性好的优点。仿真数据及基于CC2430平台的实验表明,改进后的算法相对原有凸规划算法定位精度有明显提升,平均可提升20%～25%。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题,提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法。算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性,用加权最小二乘法对异方差性进行纠正,对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了理论推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵,使得误差项满足同方差性,所得估计值接近最佳线性无偏估计。仿真结果表明,所提算法在定位精度上较目前常见的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

纯方位交叉定位算法分析

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,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.     

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。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

一种新的复合导引头多源异步信息融合精确拦截算法

针对单一制导体制难以满足现代战场作战需求,而多传感器数据更新率不同步的问题,建立一种新的微惯导/毫米波/红外复合制导体制,研究了该体制下多传感器异步信息融合的时间同步和空间配准问题;提出一种自适应Unscented卡尔曼滤波算法,该算法采用预测残差构造状态模型误差统计量,通过自适应因子调整状态模型信息对状态参数估值的贡献,有效控制状态模型噪声异常对状态参数估值的影响。将提出的算法应用到微惯导/毫米波/红外复合制导系统中进行仿真验证,结果表明,提出的自适应Unscented卡尔曼滤波算法的解算精度高于标准扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法,能有效提高导弹的制导的解算精度。     

基于H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。     

SINS/DVL/AST水下组合导航中的鲁棒信息融合方法

捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段。针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法。在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升。同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度。基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求。