發(fā)布時(shí)間：2022-02-10 00:45

　　隨著時(shí)差估計(jì)技術(shù)的發(fā)展以及GPS對(duì)同步技術(shù)的很好支持,時(shí)差定位技術(shù)得到了越來(lái)越多人的關(guān)注,關(guān)于時(shí)差定位的算法相繼被提出,證實(shí)了該定位方法在民用或軍事的使用價(jià)值,為此,本文繼續(xù)探索時(shí)差提取和時(shí)差定位的潛在價(jià)值。本文首先研究了脈沖信號(hào)時(shí)差提取,脈沖信號(hào)時(shí)差提取一般分為信號(hào)分選和單脈沖信號(hào)脈沖配對(duì)。其中,信號(hào)分選環(huán)節(jié)采用PRI變換法進(jìn)行主分選。然后針對(duì)抖動(dòng)PRI脈沖信號(hào)進(jìn)行了研究,利用了一種聚類思想的SDIF法和PRI變換相結(jié)合的方法成功提取了大抖動(dòng)PRI脈沖信號(hào)的PRI參數(shù)信息。脈沖配對(duì)采用了一種基于方位角先驗(yàn)信息的角度-空間搜索方法,本法在超視距的背景下重新計(jì)算了時(shí)差窗,并且利用方位角先驗(yàn)信息可以降低計(jì)算復(fù)雜度。其次,本文又討論了非周期連續(xù)信號(hào)的時(shí)差提取。首先利用了一種匹配圖的思想,將目標(biāo)所在區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,得到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的TDOA測(cè)量值矩陣。然后又利用了壓縮感知中的方法來(lái)進(jìn)行稀疏恢復(fù),從標(biāo)準(zhǔn)的匹配圖中選出和目標(biāo)最為接近的時(shí)差值。最后,對(duì)該法進(jìn)行改進(jìn),使得其可以適應(yīng)多源連續(xù)信號(hào)。接著,我們提出了一種基于地波的新的超視距TDOA定位模型,同時(shí)提出了一種改進(jìn)的半定規(guī)劃算法,稱為G-SDP。如... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 時(shí)差提取研究現(xiàn)狀
    1.3 時(shí)差定位算法研究現(xiàn)狀
    1.4 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述的簡(jiǎn)析
    1.5 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 脈沖信號(hào)時(shí)差提取
    2.1 引言
    2.2 多個(gè)脈沖信號(hào)分選
        2.2.1 PRI變換法
        2.2.2 基于聚類思想的改進(jìn)的SDIF算法與PRI變換法的結(jié)合
    2.3 對(duì)同一脈沖信號(hào)進(jìn)行時(shí)差提取
        2.3.1 配對(duì)模糊
        2.3.2 基于角度先驗(yàn)信息的角度-空間搜索方法解時(shí)差測(cè)量模糊
        2.3.3 仿真結(jié)果
    2.4 本章小結(jié)
第3章 非周期連續(xù)信號(hào)時(shí)差提取
    3.1 引言
    3.2 非周期連續(xù)信號(hào)時(shí)差基本模型
    3.3 利用稀疏感知進(jìn)行時(shí)差匹配
        3.3.1 匹配圖和稀疏恢復(fù)模型
        3.3.2 稀疏框架下解決時(shí)差匹配錯(cuò)誤的有效方法
        3.3.3 仿真結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第4章 地波超視距模型及對(duì)應(yīng)的時(shí)差定位算法及改進(jìn)
    4.1 引言
    4.2 基于時(shí)差的基礎(chǔ)SDP算法
    4.3 地波超視距模型建立及算法推導(dǎo)
        4.3.1 地波超視距模型建立
        4.3.2 定位算法
    4.4 仿真結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 針對(duì)地表目標(biāo)約束下的算法討論
    5.1 引言
    5.2 地球表面不同地點(diǎn)半徑的獲取
    5.3 對(duì)等式約束條件的改進(jìn)
        5.3.1 等式約束條件的放縮測(cè)試
        5.3.2 G-SDP算法和改進(jìn)的約束條件的結(jié)合
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于時(shí)差的同類輻射源信號(hào)分選定位方法[J]. 馬賢同,羅景青,孟祥豪.  電子與信息學(xué)報(bào). 2015(10)
[2]利用測(cè)向信息消除高重復(fù)頻率信號(hào)的時(shí)差定位模糊[J]. 任文娟,胡東輝,丁赤飚,牛犇.  電子與信息學(xué)報(bào). 2010(12)
[3]時(shí)差與測(cè)向結(jié)合解高重頻信號(hào)定位模糊的方法[J]. 鐘琿,陳守穩(wěn).  現(xiàn)代防御技術(shù). 2008(05)
[4]基于最小二乘法的牛頓迭代信源定位算法[J]. 劉利軍,韓焱.  彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào). 2006(03)
[5]高重頻雷達(dá)精確快速定位的方法[J]. 梁景修.  電子對(duì)抗技術(shù). 2005(05)
[6]高重頻信號(hào)三星座時(shí)差定位研究[J]. 李濤,姜文利,周一宇.  電子對(duì)抗技術(shù). 2004(04)
[7]信號(hào)互相關(guān)實(shí)現(xiàn)密集信號(hào)脈沖配對(duì)[J]. 楊林,孫仲康,周一宇,徐暉.  電子學(xué)報(bào). 1999(03)

博士論文
[1]時(shí)差測(cè)量與無(wú)源定位算法研究[D]. 鐘森.電子科技大學(xué) 2015
[2]Loran-C數(shù)字信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 熊偉.中國(guó)科學(xué)院研究生院（國(guó)家授時(shí)中心） 2008

碩士論文
[1]混合傳播模式下目標(biāo)定位修正方法研究[D]. 張佳智.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]高重頻信號(hào)時(shí)差定位解模糊方法研究[D]. 班書生.中國(guó)艦船研究院 2014
[3]信號(hào)處理中無(wú)源定位的分析與研究[D]. 楊雷明.西安電子科技大學(xué) 2012
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)源時(shí)差定位算法研究[D]. 曲婧.中北大學(xué) 2010
[5]基于PRI的高密度脈沖信號(hào)分選算法研究[D]. 曹陽(yáng).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
[6]窄帶通信信號(hào)源的高精度時(shí)差估計(jì)[D]. 王琰.電子科技大學(xué) 2008
[7]多站無(wú)源定位技術(shù)的研究[D]. 宋徽.南京理工大學(xué) 2007
[8]時(shí)差定位無(wú)源雷達(dá)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉月華.南京理工大學(xué) 2003
[9]無(wú)源定位方法與性能分析[D]. 陶新.電子科技大學(xué) 2002



本文編號(hào)：3617939