本文關(guān)鍵詞：基于GNSS信號的無源雷達(dá)目標(biāo)探測研究

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【摘要】：利用外輻射源進(jìn)行目標(biāo)探測是一種無源雷達(dá)體制,一般是收、發(fā)異置。區(qū)別于傳統(tǒng)的有源雷達(dá),基于外輻射源的無源雷達(dá)自身不需要發(fā)射探測信號,而是利用第三方非合作信號,如FM調(diào)頻信號、電視信號、GSM等移動通信信號以及GPS衛(wèi)星信號等,作為照射源,這些照射源發(fā)出信號照射到探測目標(biāo)以后,發(fā)生散射或者反射,無源雷達(dá)就是通過接收這些目標(biāo)回波信號,進(jìn)行信息提取,完成對目標(biāo)的探測定位。無源雷達(dá)自身不需要發(fā)射信號,這樣大大提高了它們的隱蔽性能,因此具有很強(qiáng)的抗干擾和生存能力。本文主要利用GNSS導(dǎo)航衛(wèi)星信號作為外輻射源信號,研究無源雷達(dá)的目標(biāo)探測機(jī)制,文中以GPS信號為例進(jìn)行分析推導(dǎo)。首先,在分析GNSS反射信號的特點(diǎn)及無源雷達(dá)的研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從可用信號源、信號特性、直達(dá)波和目標(biāo)回波信號功率及GPS信號的模糊函數(shù)等方面系統(tǒng)闡述了GNSS信號作為外輻射源信號進(jìn)行無源雷達(dá)探測的可行性。其次,分析了測向定位及時差定位兩種常用定位方法,通過matlab仿真,分析對比了它們的定位精度,利用幾何精度因子,分析了誤差來源。通過增加接收機(jī)、改變布站格局等方式,改善了定位誤差,為目標(biāo)精確定位跟蹤奠定了基礎(chǔ)。然后文章分析了機(jī)動目標(biāo)的跟蹤算法,在分析卡爾曼濾波及其擴(kuò)展算法的基礎(chǔ)上,采用基礎(chǔ)定位加濾波估計的方法實現(xiàn)了機(jī)動目標(biāo)跟蹤。針對算法存在誤差收斂速度慢、跟蹤發(fā)散等問題,提出了基于最速下降原理的改進(jìn)算法并進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法加快了跟蹤誤差的收斂速度,降低了跟蹤發(fā)散的可能性,提高了定位跟蹤精度,獲得了較好的跟蹤效果。最后,為在實踐中獲取更長探測時間、更多的探測數(shù)據(jù),本文將運(yùn)行過程分為上升、平穩(wěn)運(yùn)行及下降三個階段,結(jié)合幾何關(guān)系圖,推導(dǎo)出了在一般情況下的可探測時間公式,給出了可獲得最長可探測時間時的天線方向狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：GNSS 定位 目標(biāo)跟蹤 卡爾曼濾波 探測時間
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN967.1;TN958.97
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 GNSS反射信號研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 無源雷達(dá)探測技術(shù)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)12-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第二章 GNSS信號作為外輻射源的可用性分析15-33
• 2.1 GNSS信號源概述15-21
• 2.1.1 美國GPS導(dǎo)航系統(tǒng)15-17
• 2.1.2 歐洲伽利略系統(tǒng)17-18
• 2.1.3 格洛納斯系統(tǒng)18-19
• 2.1.4 中國北斗導(dǎo)航系統(tǒng)19-20
• 2.1.5 不同導(dǎo)航系統(tǒng)的對比20-21
• 2.2 GPS定位系統(tǒng)信號分析21-26
• 2.3 信號功率分析26-28
• 2.3.1 接收機(jī)接收到的直達(dá)波功率26-27
• 2.3.2 接收機(jī)接收到的目標(biāo)回波功率27-28
• 2.4 接收機(jī)的最大探測距離28-30
• 2.5 GPS信號模糊函數(shù)30-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 常用的定位方法原理及仿真33-47
• 3.1 測向定位法33-40
• 3.1.1 二維平面測向定位方法33-34
• 3.1.2 三維立體空間測向定位方法34-35
• 3.1.3 測向定位法matlab仿真35-38
• 3.1.4 測向定位誤差分析38-40
• 3.2 時差定位法40-46
• 3.2.1 到達(dá)時間定位法（TOA）40-41
• 3.2.2 到達(dá)時間差定位法（TDOA）41-42
• 3.2.3 時差定位法matlab仿真42-43
• 3.2.4 定位誤差分析43-46
• 3.3 本章小結(jié)46-47
• 第四章 基于濾波算法的目標(biāo)跟蹤47-69
• 4.1 濾波算法47-52
• 4.1.1 卡爾曼濾波算法47-49
• 4.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波49-50
• 4.1.3 無跡卡爾曼濾波50-52
• 4.2 濾波算法在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用仿真52-58
• 4.2.1 EKF在目標(biāo)跟蹤中的matlab仿真52-55
• 4.2.2 UKF在目標(biāo)跟蹤中的matlab仿真55-57
• 4.2.3 EKF與UKF在目標(biāo)跟蹤中的對比57-58
• 4.3 基于最速下降法修正的改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法58-63
• 4.3.1 最速下降法59-61
• 4.3.2 改進(jìn)后的KF算法61-63
• 4.4 基于改進(jìn)后的KF算法在目標(biāo)跟蹤中matlab仿真63-68
• 4.4.1 基于SD-EKF改進(jìn)算法的matlab仿真64-65
• 4.4.2 基于SD-UKF改進(jìn)算法的matlab仿真65-66
• 4.4.3 SD-EKF算法與SD-UKF算法的對比66-68
• 4.5 本章小結(jié)68-69
• 第五章 基于運(yùn)動目標(biāo)運(yùn)行姿態(tài)的探測時間分析69-75
• 5.1 GPS衛(wèi)星照射目標(biāo)的時間分析69-70
• 5.2 接收機(jī)的探測時間分析70-74
• 5.2.1 運(yùn)動目標(biāo)上升階段探測時間分析71-72
• 5.2.2 運(yùn)動目標(biāo)平穩(wěn)運(yùn)行階段探測時間分析72-73
• 5.2.3 運(yùn)動目標(biāo)下降階段探測時間分析73-74
• 5.3 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-80

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1133403