發(fā)布時(shí)間：2018-05-02 11:23

  本文選題：無源定位 + 誤差配準(zhǔn)��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對多運(yùn)動站無源定位過程中存在系統(tǒng)誤差的問題,該文提出一種基于到達(dá)時(shí)差(TDOA)與到達(dá)增益比(GROA)最小二乘配準(zhǔn)算法。該算法利用泰勒展開把非線性的量測方程線性化,利用最小二乘算法得到對目標(biāo)狀態(tài)和系統(tǒng)誤差的聯(lián)合估計(jì),并考慮了量測噪聲和站址誤差的影響。同時(shí)推導(dǎo)了存在量測噪聲、站址誤差和系統(tǒng)誤差時(shí)的克拉美羅下界(CRLB),并分析了系統(tǒng)誤差對CRLB的影響。多種條件下的仿真表明,該算法對系統(tǒng)誤差和目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)精度較高,說明了算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of systematic error in passive location of multi-moving stations, a least square registration algorithm based on TDOAA and GROAA is proposed in this paper. The nonlinear measurement equation is linearized by Taylor expansion, and the joint estimation of target state and system error is obtained by using the least square algorithm, and the effects of measurement noise and station address error are considered. At the same time, the lower bound of Clemero is deduced in the presence of measurement noise, site error and system error, and the influence of system error on CRLB is analyzed. Simulations under various conditions show that the proposed algorithm has a high accuracy in estimating system errors and target states, which shows the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院信息融合研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61471379,61102166,91538201)~~
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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