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单站无源定位算法研究

许天园  
【摘要】:无源定位技术由于探测系统自身不辐射电磁波、探测距离远,对于增强系统在复杂电磁环境下的生存能力和工作能力具有重要意义,并在海上遇难救援、广播电视雷达信号的定位、火控系统对目标的定位跟踪、电子侦察定位、空间飞行器的测控、卫星定位等领域有着广阔的应用前景。单站无源定位是指探测系统通过单个观测站测量目标辐射源的辐射信息来确定目标的状态,与多站无源定位相比,其系统一般不需要多站间的同步工作和数据传输,也不依赖于站间的通信,结构简单,灵活性较大,因此受到人们很大的重视,并成为一个研究重点。 无源定位技术的实质是定位方法与定位算法的融合。定位方法和定位算法是无源定位技术的核心,它们决定着探测系统的定位精度和实时性。因此本论文从这两方面着手,将相位变化率定位方法与多种滤波算法结合,重点研究了多种滤波算法。本学位论文的主要工作包括以下几个方面: (1)简单介绍了单站无源定位技术的发展现状、关键技术。 (2)主要研究了利用相位变化率来实现运动单站对固定辐射源定位的原理,推导出了定位方程和定位误差方程,建立定位系统数学模型,然后根据该模型,建立观测方程;并分析了该定位体制下的误差等高线,给出了计算机仿真。另外还分析了坐标系转换问题,研究了测向法和角度及其变化率定位方法。同时还比较了在相同仿真条件下相位变化率定位法与测向定位法的理论测距误差。 (3)研究了多种滤波方法。在实际工程中,由于存在噪声,单站无源定位的实质是一个非线性问题。研究和寻找定位误差小、定位精度高、实时性好、稳定性好的定位滤波算法,利用有噪声测量的测量数据来估计、跟踪目标的运动状态,是单站无源定位技术的一个重要研究课题。因此,本论文研究了基于相位变化率的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法、扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)算法、修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法等多种滤波算法,推导出了滤波增益方程、滤波状态更新方程、滤波误差协方差更新方程,并进行了大量的计算机仿真,分析了这些滤波算法的优缺点。 (4)遗传算法在单站无源定位中的应用。传统滤波算法在实际应用中容易出现滤波发散、陷入局部最优解等问题,为了克服上述问题,本文提出了基于遗传算法(GA)的单站无源定位算法。并通过计算机仿真实验,证明了该算法的可行性,同时对该算法性能的优劣进行了分析,验证了该算法在定位稳定性、实时性等方面的性能优于传统的滤波算法。


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