基于TDOA与GROA的多运动站误差配准算法
本文选题:无源定位 + 误差配准 ; 参考:《电子与信息学报》2017年06期
【摘要】:针对多运动站无源定位过程中存在系统误差的问题,该文提出一种基于到达时差(TDOA)与到达增益比(GROA)最小二乘配准算法。该算法利用泰勒展开把非线性的量测方程线性化,利用最小二乘算法得到对目标状态和系统误差的联合估计,并考虑了量测噪声和站址误差的影响。同时推导了存在量测噪声、站址误差和系统误差时的克拉美罗下界(CRLB),并分析了系统误差对CRLB的影响。多种条件下的仿真表明,该算法对系统误差和目标状态的估计精度较高,说明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of systematic error in passive location of multi-moving stations, a least square registration algorithm based on TDOAA and GROAA is proposed in this paper. The nonlinear measurement equation is linearized by Taylor expansion, and the joint estimation of target state and system error is obtained by using the least square algorithm, and the effects of measurement noise and station address error are considered. At the same time, the lower bound of Clemero is deduced in the presence of measurement noise, site error and system error, and the influence of system error on CRLB is analyzed. Simulations under various conditions show that the proposed algorithm has a high accuracy in estimating system errors and target states, which shows the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】: 海军航空工程学院信息融合研究所;
【基金】:国家自然科学基金(61471379,61102166,91538201)~~
【分类号】:TN929.5;TP212.9
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,本文编号:1833664
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