【摘要】：傳統(tǒng)時(shí)差(TDOA)定位模型通過引入中間變量來得到線性方程,需要兩步求解過程且該模型不適合多運(yùn)動(dòng)站連續(xù)定位。為此,引入無需中間變量的時(shí)差定位模型,并在此基礎(chǔ)上提出了一種約束加權(quán)最小二乘定位算法。首先將基于該模型的時(shí)差定位問題轉(zhuǎn)換為加權(quán)最小二乘問題,然后推導(dǎo)代入時(shí)差測(cè)量值后觀測(cè)矩陣和觀測(cè)向量的誤差項(xiàng),將其每一列表示為確定矩陣與隨機(jī)時(shí)差測(cè)量噪聲向量乘積的形式,并基于此推導(dǎo)了關(guān)于目標(biāo)狀態(tài)的二次約束方程,最終只需通過廣義特征值分解來得到目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),并推導(dǎo)了該估計(jì)的解析表達(dá)式。仿真結(jié)果表明所提算法的連續(xù)定位性能逼近克拉美羅-限且所得定位解漸近無偏。
[Abstract]:The traditional moveout (TDOA) localization model obtains the linear equation by introducing intermediate variables, which requires two steps to solve the problem and is not suitable for continuous location of multi-moving stations. Therefore, a time difference location model without intermediate variables is introduced, and a constrained weighted least square localization algorithm is proposed. First, the moveout problem based on the model is transformed into the weighted least square problem, and then the error terms of the observation matrix and observation vector are derived after the time difference measurement is replaced. Each column is expressed as the product of the matrix and the random time difference measurement noise vector. Based on this, the quadratic constraint equation about the target state is derived. Finally, the target state estimation is obtained only by the generalized eigenvalue decomposition. The analytical expression of the estimate is derived. The simulation results show that the continuous localization performance of the proposed algorithm is close to the Clamero-limit and the resulting location solution is asymptotically unbiased.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院電子信息工程系;
【基金】：航空科學(xué)基金(20105584004)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2154342