基于联合双机MUSIC的多目标无源定位算法

发布时间：2024-03-24 13:07

　　在无源定位中,基于角度信息的双机协同定位方法具有参数少、精度高和灵活性好等优点。但在辐射源日益密集的战场环境中,对多个目标实施定位时,通常将双机观测到的信息分别匹配并联合方程求解每个目标的位置,容易出现匹配错误、定位模糊问题。本文提出了一种双站联合MUSIC角度估计算法,通过降维投影的方法减少了谱函数和谱峰搜索的计算量,可以获得同一目标测向线匹配结果,并获得更高的测角精度。在定位解算中,利用经典的最小二乘法解算目标位置。仿真结果表明,对慢速多目标,相比匹配测向法,本文所提算法具有更高的定位精度。

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【部分图文】：

图1基于双机信号匹配算法流程

通过双机分别接收的信号求出对空间所有辐射源的角度估计后,此时所有测向线在空间中混叠,并不能将对应同一目标的双机测向线进行匹配,这样就无法在模型中对目标位置进行准确求解。因此,若想准确求出多个目标的位置,首先需要对双机观测到的信号进行匹配,将属于同一目标的信息联合起来,再对其位置进....

图2降维投影角度估计步骤

第三步是将?^a,?^b代入谱峰搜索过程中,求解方位角的准确估计。将?^a,?^b带入阵列导向流形中进行预设,对方位角参数设置在[θ^1a-5°,θ^1a+5°],[θ^1b-5°,θ^1b+5°]范围内,以步....

图3双站联合MUSIC的方位角谱分布及三视图

图3中(a)为预设两站俯仰角为零,将四维角度对应的谱函数PMUSIC(θA,θB,?A,?B)降至两方位角对应的谱函数PMUSIC(θA,θB)1空间分布情况,θA,θB∈[-180°,180°]。由算法原理和公式推导可知,谱峰出现的坐标即对应两站测得的方位角附近。此时由于第一步....

图4谱函数在不同方位角方向降维投影

对PMUSIC(θA,θB)1向两方位角方向投影,分别得出两个一维向量的谱峰分布情况,找出峰值位置并其函数值对角度进行匹配对应,如图4所示。图(a)、(b)中两个一维的谱峰进行搜索即可得出两站对同一目标的方位角粗估计(θ^1a,θ^1b)。第二步是利用(θ....

本文编号：3937497