为解决多基站定位模型中基站之间同步代价高的问题,提出了一种基于多根长馈线天线基站的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位模型,给出了模型方程和求解方法,该方法将复杂的3对距离差方程组转化为1个一元八次方程,然后采用...为解决多基站定位模型中基站之间同步代价高的问题,提出了一种基于多根长馈线天线基站的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位模型,给出了模型方程和求解方法,该方法将复杂的3对距离差方程组转化为1个一元八次方程,然后采用Aberth-Newton迭代法来迭代求解方程。通过计算机仿真验证了基于多根长馈线天线基站的TDOA定位模型和解法的有效性,并对该模型的多解问题进行了分析,用优化基站布局的方案,解决了定位模型的唯一解问题。本定位模型在覆盖范围数百米时,定位精度可达分米级。展开更多
为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evo...为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evolution,DE)算法的TDOA自动布站优化策略。采用该算法对这两种约束条件下的自动布站优化进行了仿真分析,并对自适应DE算法计算复杂度进行了分析。结果表明,自适应DE算法的自动布站复杂度低,收敛快速,与定位误差分析一致,具有较好的全局寻优能力。展开更多
时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,...时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。展开更多
针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并...针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。展开更多
In the time-difference-of-arrival(TDOA)localization,robust least squares(LS)problems solved by mathematical programming were proven to be superior in mitigating the effects of non-line-of-sight(NLOS)propagation.Howeve...In the time-difference-of-arrival(TDOA)localization,robust least squares(LS)problems solved by mathematical programming were proven to be superior in mitigating the effects of non-line-of-sight(NLOS)propagation.However,the existing algorithms still suffer from two disadvantages:1)The algorithms strongly depend on prior information;2)The approaches do not satisfy the mean square error(MSE)optimal criterion of the measurement noise.To tackle the troubles,we first formulate an MSE minimization model for measurement noise by taking the source and the NLOS biases as variables.To obtain stable solutions,we introduce a penalty function to avoid abnormal estimates.We further tackle the nonconvex locating problem with semidefinite relaxation techniques.Finally,we incorporate mixed constraints and variable information to improve the estimation accuracy.Simulations and experiments show that the proposed method achieves consistent performance and good accuracy in dynamic NLOS environments.展开更多
在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子...在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。展开更多
文摘为解决多基站定位模型中基站之间同步代价高的问题,提出了一种基于多根长馈线天线基站的到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位模型,给出了模型方程和求解方法,该方法将复杂的3对距离差方程组转化为1个一元八次方程,然后采用Aberth-Newton迭代法来迭代求解方程。通过计算机仿真验证了基于多根长馈线天线基站的TDOA定位模型和解法的有效性,并对该模型的多解问题进行了分析,用优化基站布局的方案,解决了定位模型的唯一解问题。本定位模型在覆盖范围数百米时,定位精度可达分米级。
文摘为实现前沿阵地和地面防空两种典型应用约束条件下到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位的自动布站优化,分析了这两种典型约束条件下的基站长度、站点间角度等对定位精度的影响。提出了基于自适应差分进化(Differential Evolution,DE)算法的TDOA自动布站优化策略。采用该算法对这两种约束条件下的自动布站优化进行了仿真分析,并对自适应DE算法计算复杂度进行了分析。结果表明,自适应DE算法的自动布站复杂度低,收敛快速,与定位误差分析一致,具有较好的全局寻优能力。
文摘时差定位(Time Difference of Arrival,TDOA)是一种广泛应用的被动定位技术,具有定位精度高、组网能力强、系统鲁棒性强等特点。针对运动目标定位计算复杂、精度收敛较慢等问题,在给出视距(Line of Sight,LOS)环境下定位模型的基础上,提出了定位适用于多站时差定位系统的定位方法,该方法将组群时差定位关系方程合理地线性化为统计估计问题,利用在线迭代实时求解目标位置。给出了针对目标不同运动特性条件下的多平台协同定位算法及其仿真结果,仿真结果表明所述方法可以实现对目标的精确定位,并且分析了运动形式对于定位精度的影响,仿真结果对于系统的工程设计具有指导作用。
文摘针对水下目标被动定位中传感器位置误差带来的定位精度不高的问题,提出了一种基于两步最小二乘的到达时间差波达方向(time difference of arrival-direction of arrival,TDOA-DOA)目标定位算法。首先,构建TDOA-DOA理想化无误差模型,并利用最小二乘算法对目标位置进行粗估计。其次,考虑测量误差和传感器位置误差,构建目标定位误差和传感器位置的联合方程,并利用加权最小二乘求解。最后,利用目标定位误差对目标位置粗估计值进行修正,得到更精确的定位结果。仿真实验表明,所提算法可对目标位置和传感器位置进行联合估计,相较于已有算法具有更高的定位精度,更适用于传感器位置存在误差情况下的水下目标定位。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.62101370。
文摘In the time-difference-of-arrival(TDOA)localization,robust least squares(LS)problems solved by mathematical programming were proven to be superior in mitigating the effects of non-line-of-sight(NLOS)propagation.However,the existing algorithms still suffer from two disadvantages:1)The algorithms strongly depend on prior information;2)The approaches do not satisfy the mean square error(MSE)optimal criterion of the measurement noise.To tackle the troubles,we first formulate an MSE minimization model for measurement noise by taking the source and the NLOS biases as variables.To obtain stable solutions,we introduce a penalty function to avoid abnormal estimates.We further tackle the nonconvex locating problem with semidefinite relaxation techniques.Finally,we incorporate mixed constraints and variable information to improve the estimation accuracy.Simulations and experiments show that the proposed method achieves consistent performance and good accuracy in dynamic NLOS environments.
文摘在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。
