【摘要】：定位精度對(duì)觀測(cè)站位置誤差很敏感。論文針對(duì)觀測(cè)站位置和速度有誤差的情況,提出了一種加權(quán)多維標(biāo)度時(shí)頻差定位算法。該算法利用了多維標(biāo)度定位通過特征結(jié)構(gòu)和維度信息抑制噪聲的優(yōu)勢(shì),它將定位殘差表示成測(cè)量誤差和觀測(cè)站位置誤差的線性形式,然后通過加權(quán)最小二乘給出了目標(biāo)位置和速度估計(jì)的閉式解。仿真結(jié)果表明,在小的測(cè)量誤差和觀測(cè)站位置誤差時(shí),該算法對(duì)目標(biāo)位置和速度的估計(jì)能夠達(dá)到克拉美勞下界。與兩步加權(quán)最小二乘和約束總體最小二乘算法相比,該算法在測(cè)量噪聲和觀測(cè)站位置誤差較大時(shí)有更高的定位精度。
[Abstract]:The positioning accuracy is sensitive to the position error of the observation station. In this paper, a weighted multi-dimensional scalar time-frequency difference location algorithm is proposed for the errors in the position and velocity of the observation station. The algorithm takes advantage of the advantages of multi-dimension scale localization to suppress noise through feature structure and dimensional information. The residual error is expressed as a linear form of measurement error and observation station position error. Then the closed solution of target position and velocity estimation is given by weighted least squares. The simulation results show that the estimation of the target position and velocity can reach the lower bound of Clemelaw when the measurement error is small and the observation station position error is small. Compared with the two-step weighted least squares algorithm and constrained global least squares algorithm, the algorithm has higher positioning accuracy when the measurement noise and observation station position error are larger.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;盲信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(U1533125) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2016ZX03001022)
【分類號(hào)】：TN95

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10 王石泉;許陽明;張e，

本文編號(hào)：2120306