本文選題：時(shí)差 + 頻差　； 參考：《航空學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)無(wú)源定位中參考信號(hào)真實(shí)值未知的時(shí)差(TDOA)-頻差(FDOA)聯(lián)合估計(jì)問(wèn)題,構(gòu)建了一種新的時(shí)差-頻差最大似然(ML)估計(jì)模型,并采用重要性采樣(IS)方法求解似然函數(shù)極大值,得到時(shí)差-頻差聯(lián)合估計(jì)。算法通過(guò)生成時(shí)差-頻差樣本,并統(tǒng)計(jì)樣本加權(quán)均值得到估計(jì)值,克服了傳統(tǒng)互模糊函數(shù)(CAF)算法只能得到時(shí)域和頻域采樣間隔整數(shù)倍估計(jì)值的問(wèn)題,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依賴和收斂問(wèn)題。推導(dǎo)了時(shí)差-頻差聯(lián)合估計(jì)的克拉美羅下界(CRLB),并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明,算法的計(jì)算復(fù)雜度適中,估計(jì)精度優(yōu)于CAF算法和EM算法,在不同信噪比條件下估計(jì)誤差接近CRLB。
[Abstract]:In order to solve the problem of TDOA-FDOA-FDOAA joint estimation of unknown true value of reference signal in passive location, a new MLM estimation model is constructed, and the maximum likelihood function is solved by using the importance sampling method. The joint estimation of time difference and frequency difference is obtained. By generating time-frequency-difference samples and calculating the weighted mean of the samples, the algorithm overcomes the problem that the traditional cross-ambiguity function (CAF) algorithm can only obtain integer multiple estimates of sampling intervals in time domain and frequency domain. Moreover, there are no initial value dependence and convergence problems for iterative algorithms such as expectation maximization (EMM) and so on. In this paper, the lower bound of Clemero joint time-frequency difference estimation is derived. The simulation results show that the computational complexity of the algorithm is moderate, the estimation accuracy is superior to that of CAF algorithm and EM algorithm, and the estimation error is close to that of CRLB under different signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)導(dǎo)航與空天目標(biāo)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401469,61501513) 國(guó)家“863”計(jì)劃(2012AA7031015)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

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5 朱馮U，

本文編號(hào)：1955780