基于卫星联合定位的TDOA参数估计方法的研究

发布时间：2017-10-14 20:10

  本文关键词：基于卫星联合定位的TDOA参数估计方法的研究

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【摘要】：在现代信息化战争中,电子战占据主导地位,而敌方干扰源被动定位则是电子战对抗领域中非常重要的一个分支,能否快速精确地定位出敌方辐射源目标位置,往往是敌我电子对抗中取得胜利的关键因素。本文针对军事领域和民用领域被广泛应用的星载无源定位系统做了介绍,并对其定位系统中时延参数的估计进行了深入的研究。本文首先介绍了星载无源定位系统的背景,以及国内外目前的研究现状和发展趋势。然后介绍了星载无源定位技术的系统模型构成和系统工作的基本思路,以及卫星联合无源定位系统工作的几何原理。同时介绍了在此定位系统模型中,影响定位精度的几个主要误差因素。本文的研究重点是星载无源定位系统中TDOA参数的估计,分别分析和推导了基于基本相关法发展来的广义互相关法、基于互模糊函数的时延估计方法和希尔伯特变换与高阶累积量相结合的TOC-CHTS时延估计算法。由于在实际应用中,不管哪种传统的时延估计算法,对于一组数据一次都只能计算出一个时延值,这样由于噪声或者信号本身的一些特性可能会使单次计算处理的结果偏差较大,稳定性得不到保障,对于此问题,本文提出一种基于小波变换和数据聚类分析思想的改进方案,可以将一组包含时延信息的数据转换到小波域形成多组数据,分别计算每组数据对应的时延值,再结合数据聚类分析的思想删除奇异点得到最终结果,本文将TOC-CHTS的改进方案命名为WT-TOC-CHTS算法。另外,针对目标信号为窄带数字调制信号时的情况,本文对于实际环境中传输定位数据量过大的问题,介绍了在不考虑信号相位模糊和接收机频差的情况下,基于相位法的窄带信号时延估计算法,针对该方法抗噪性能差的缺陷,提出了一种基于平移不变性小波阈值去噪的窄带数字信号时延估计算法,即提出先采用基于平移不变性的小波阈值去噪方法进行去噪优化处理,再对去噪后的信号进行过零检测进一步优化去噪效果,再结合窄带信号的特点在频域进行TDOA估计的方法。最后仿真验证了本文所提新算法的有效性和可行性。在论文的结尾部分,对本文的研究工作做了总结,提出了仍存在的需要深入研究的几个问题,并对进一步的工作做了展望。
【关键词】：TDOA 星载无源定位 小波变换 阈值去噪
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN96
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 本文研究背景及意义14-15
• 1.2 天基无源定位系统国内外研究现状15-20
• 1.2.1 国外研究现状15-19
• 1.2.2 国内研究现状19-20
• 1.3 论文章节安排20-22
• 第二章 卫星定位系统背景模型22-32
• 2.1 星载无源定位技术基本思路22-27
• 2.2 双星联合被动定位时延参数估计几何模型27-28
• 2.3 星载无源定位技术时延估计误差影响因素分析28-29
• 2.3.1 卫星星历误差28
• 2.3.2 卫星时钟同步及频率误差28-29
• 2.3.3 地面目标海拔高度误差29
• 2.3.4 主星与辅星之间几何关系29
• 2.4 路径衰减29-30
• 2.5 高低轨双星时采样点数处理30-32
• 第三章 TDOA参数估计算法研究32-56
• 3.1 研究内容及研究目标32
• 3.2 时延估计的概念研究现状32-33
• 3.3 广义互相关法GCC33-36
• 3.3.1 基本互相关法33-34
• 3.3.2 广义互相关法34-36
• 3.4 基于互模糊函数的TDOA估计算法36-40
• 3.4.1 互模糊函数TDOA估计基本原理36
• 3.4.2 互模糊函数分段相干累加方法36-40
• 3.5 高阶累积量与希尔伯特变换相结合TOC-CHTS40-45
• 3.5.1 基本高阶累积量方法40-41
• 3.5.2 基于希尔伯特变换的时延估计方法41-44
• 3.5.3 TOC-CHTS方法44-45
• 3.6 基于小波变换思想的改进处理方法WT-TOC-CHTS45-48
• 3.6.1 连续小波变换的基本定义45-47
• 3.6.2 基于小波变换的WT-TOC-CHTS47-48
• 3.7 仿真分析48-53
• 3.8 本章小结53-56
• 第四章 窄带数字信号TDOA估计算法研究56-70
• 4.1 面向星载无源定位的窄带信号TDOA估计技术57-64
• 4.1.1 基于相位谱估计的基本TDOA估计方法57-58
• 4.1.2 窄带数字信号TDOA处理58-61
• 4.1.3 基于平移不变性小波阀值去噪的窄带时延估计方法61-64
• 4.2 仿真分析64-69
• 4.2.1 平移不变小波阈值去噪64-66
• 4.2.2 算法性能比较66-67
• 4.2.3 小波变换分解层数的影响67-68
• 4.2.4 不同小波基选取的影响68-69
• 4.3 本章小结69-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 参考文献72-74
• 致谢74-76
• 作者简介76-77

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本文编号：1032953