一、单观测器无源定位误差下界的仿真分析（论文文献综述）
苏煜琴[1]（2020）在《基于星载平台的近地目标定位算法研究》文中研究说明本文从基于单星载观测平台定位算法的相关研究出发,扩展到基于多星载观测平台的定位研究,并针对定位方程解算、噪声及测量误差的滤除、定位精度的提高、定位成本的降低及探究不同测量参数对定位精度的影响等方面入手展开研究,对其中存在的问题相应地提出了新的算法并设计仿真实验来进行验证,为基于星载观测平台定位系统的实际应用提供了理论指导。具体研究内容如下:基于单星载观测平台的测角度定位法（Angle of Arrival,AOA）采用地球正球面模型忽略了地球表面的不均匀性对近地辐射源目标定位精度的影响,为此本文引入WGS-84规范下的地球模型,通过坐标系间的转换与定位算法相结合得到了近地辐射源目标在三维空间的准确描述,并计算了误差评价指标CRLB、GDOP。设计仿真实验验证不同角度测量误差对定位精度的影响,且当角度测量精度为0.1时,AOA定位法的定位精度可达500m。考虑到AOA定位过程中存在测量误差及噪声干扰,引入EKF算法与UKF算法,并给出两种算法在二维空间对近地目标定位的数学模型。此外,针对协方差矩阵计算复杂的局限性及系统中的非平稳项,建立ARIMA模型并与定位系统状态空间相转化,提出ARIMA-UKF算法。相同仿真条件下,对基于单星载平台的近地目标定位算法而言,最终收敛趋于稳定时基于ARIMA-UKF算法的相对误差最小,定位效果最好,UKF算法次之,EKF算法最差。观测系统由单星载观测平台拓展至多星载观测平台,对时差定位算法（Time Difference of Arrival,TDOA）以及Chan算法、Taylor算法这两种TDOA定位方程解算算法展开研究。针对Taylor级数展开法过分依赖初值选取合适程度的问题,将星载观测平台位置的先验性作为约束条件,进而提出一种基于Lagrange约束因子修正迭代初值的Taylor优化算法。相同仿真条件下,仿真实验结果表明本文提出的优化算法的均方误差小于传统的Chan算法、Taylor算法,具有更好的解算效果。为探究不同参数对定位精度的影响情况,设计了仿真实验,实验结果表明当近地辐射源目标距主观测平台120km附近时,定位效果最好,精度可达193.8m。此外设计仿真实验分析了位置、基线距离、采样频率、轨道高度等多种参数对双星载观测平台定位精度的影响,为定位系统中星载平台组网方式提供了一定的理论指导。
杨泽宇[2]（2020）在《协同多维信息的无源定位技术研究》文中研究表明随着全球卫星、地图导航、无人机和自动驾驶等技术的快速兴起,无线信号定位技术的理论和实践研究不断面临新的重大挑战,无论是在民用还是军工领域,对定位的精度、实时性和可靠性要求愈来愈高。其中,无源定位技术作为定位技术的重要分支,是一种利用目标辐射源发射或被动散射的无线电信号来测量目标位置的技术手段,具有隐蔽性强、作用距离远、抗干扰能力强、安全性高等特点,能够实现目标快速定位,在现代战争中有着突出的应用前景和研究价值。本文依托某国防科研项目,旨在研究协同目标多维信息的无源定位相关理论和算法,为第三方在非理想环境下的目标定位问题提供理论和技术支撑。现有的无源定位技术从体制上分为两步定位模式和直接定位（Direct Position Determination,DPD）模式。实际中除观测噪声外,各种误差,例如阵列误差、电离层误差等都会影响定位性能,而现有无源定位算法没有充分利用先验信息,使得误差影响下的定位性能受限。本文在汲取现有定位算法的基础上,考虑协同利用与目标相关联的多维信息来增加有用的定位信息,从而提升算法定位性能。从增加定位信息角度出发,协同目标约束、信号调制参数、校正源和电离层观测误差模型,研究并提出了针对不同场景的无源定位算法。论文的主要工作和创新点概括如下:1.针对多（群）目标间存在关联信息的定位问题,提出了一种协同目标位置和速度约束的定位算法。根据目标间位置和速度参数存在的关联性信息,在时差（Time Difference of Arrival,TDOA）和频差（Frequency Difference of Arrival,FDOA）联合的观测模型基础上,将目标间距离和速度的关联信息,转化为用于提高定位精度的不等式约束,推导了含约束条件的目标位置和速度的估计性能界。设计了一种基于拉格朗日乘子法和牛顿（Newton）迭代的多目标定位算法,相比于无约束的定位算法,所提算法具有更高的定位精度和对噪声的鲁棒性,且算法性能能够逼近含约束的定位性能界。2.针对数字调制信号的目标定位问题,提出了一种协同信号调制参数的多站直接定位算法。对调制参数已知的目标辐射源信号,利用信号到达各站的TDOA建立相应的数字调制信号观测模型。分别推导了信号波形已知和波形未知条件下的目标位置估计性能界。提出了一种基于交替迭代方法的直接定位算法,实现了数字调制信号符号序列和目标位置参数的“整数-连续”型混合优化模型,相比于波形未知条件下的DPD算法,该算法有效地利用了信号的调制参数信息,定位精度得到了显着的提升。3.针对阵列幅相误差影响下的定位问题,提出了一种协同已知校正源抑制阵列幅相误差的多站直接定位算法。考虑到有源校正在阵列误差校正技术中广泛应用,能够为包含角度信息的定位问题提供更加准确的阵列信息。因此在联合角度和时差的多站定位场景中引入位置精确已知的校正源信号,建立了阵列幅相误差存在条件下协同校正源的观测信号模型,并推导了目标定位的估计性能界。提出了一种最大似然的直接定位算法,利用交替迭代的方式实现了目标位置和阵列幅相误差系数的联合估计,较现有的两步定位算法定位精度更高,具备良好的抗幅相误差性能,定位结果能够达到相应的定位性能界。4.针对电离层虚高存在观测误差的定位问题,提出了一种基于虚高观测误差分布模型的超视距直接定位算法。在信号经过电离层反射的定位场景中,首先建立了包含角度和时延差信息的信号传播模型,同时考虑信号接收时的观测噪声和电离层虚高的观测误差,推导了目标位置和虚高的估计性能界。基于最大似然准则实现了目标位置和虚高的联合优化,所提算法较交叉定位方法精度更高,能够到达相应的估计性能界。
宋良生[3]（2020）在《相对高度未知的单站纯方位地面慢速目标定位与跟踪研究》文中提出弹载或机载无源雷达具有系统简单、作用距离远、隐蔽性强等优点被广泛应用于军事和民用领域,例如导弹在远距离导引时需要对地面慢速运动目标实现远距离纯方位定位或跟踪。受地球曲率及不规则地形的影响,观测站相对于地面目标的高度信息未知,此时利用传统单站纯方位定位与跟踪方法所得到的估计结果存在较大误差。本文针对相对高度未知的单站纯方位目标定位与跟踪问题展开研究,分别提出基于加权工具变量的扩维目标定位算法和基于状态相关的扩展卡尔曼目标跟踪算法。具体的研究内容如下:1.对传统典型的单站纯方位地面慢速目标定位与跟踪算法进行了梳理,并进行了算法性能分析和比较,为观测站相对地面慢速目标高度未知的纯方位定位与跟踪算法研究奠定基础。2.针对相对高度未知条件下的单站纯方位地面慢速目标定位问题,提出一种基于加权工具变量的扩维目标定位算法。首先,通过对高度变化过程进行建模,将传统的地面二维目标位置估计转化为四维参数估计问题;然后,结合方位角和俯仰角测量方程,构造新的扩维伪线性测量方程;最后,分别提出加权工具变量和两步加权工具变量算法获得目标位置、观测站与目标相对高度及其变化率的估计值。仿真结果表明:在不同测量噪声标准差下,两步加权工具变量算法所得目标位置、观测站相对目标高度及其高度变化率估计值的均方根误差均比伪线性算法、工具变量算法以及加权工具变量算法更接近Cramér-Rao下界。3.针对相对高度未知条件下的单站纯方位地面慢速目标跟踪问题,提出一种基于状态相关的扩展卡尔曼目标跟踪算法。该算法采用Gauss-Helmert状态转移模型,建立目标位置与相对高度之间的约束关系,以解决常规的离散动态模型难以对目标状态进行准确预测的问题。仿真结果表明:与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,基于状态相关的扩展卡尔曼目标跟踪算法的收敛速度更快,所得估计值的均方根误差更小,且能够接近后验Cramér-Rao下界。
何朝鑫[4]（2019）在《对多运动辐射源的测向融合定位跟踪技术研究》文中指出无源定位跟踪技术利用截获的辐射源发射的信号来确定该辐射源的位置和速度,自身不需要发射电磁信号,具有良好的隐蔽性,能提升探测系统在复杂电子战环境下的生存能力,是近年来探测、侦察技术研究的热点之一。在各种无源定位跟踪体制中,基于测向的无源定位跟踪技术利用辐射源来波到达角实现对辐射源的定位跟踪,在单站及多站组网观测场景中具有广泛应用。但是,在超视距观测和异步观测多目标跟踪场景,传统的测向定位跟踪技术面临定位误差大、易产生虚假定位等问题。针对基于无源传感器测向定位跟踪技术的特殊性,本文主要在测向定位偏差补偿、多无源传感器超视距测向交叉定位、多无源传感器多目标测向交叉数据关联、多无源传感器异步测向多目标跟踪等几个方面展开研究。第二章研究了对已知高程辐射源测向融合定位与偏差补偿方法。首先建立了目标观测模型,并推导了目标位置的解析解。在此基础上,通过对解析解做三阶泰勒级数展开,提出了一种测向定位偏差估计及补偿方法。该方法能保留更高阶的泰勒级数展开项,偏差估计精度更高。随后,针对多次测向融合定位问题,分析了基于原始角度量测和基于单次定位结果的两种融合定位方式的性能。最后,通过计算机仿真验证了本文所提方法的有效性。第三章研究了多无源传感器超视距测向交叉定位方法。针对大气折射引起的超视距定位问题,建立了无源传感器超视距观测模型,能适应超视距和视距观测共存的场景。针对已知高程目标定位问题,提出了一种约束伪线性最小二乘初始化的最大似然估计算法,通过计算机仿真实验展示了其相比于约束伪线性最小二乘法的优越性。针对超视距定位偏差对定位性能影响较大的问题,提出了一种基于偏差补偿的高斯-牛顿迭代定位算法。通过计算机仿真实验验证了其消除定位偏差的有效性。第四章研究了多无源传感器多目标测向交叉数据关联方法。首先分析了基于观测域的传统数据关联算法在时效性方面的不足,得出了传统数据关联算法的时间复杂度与观测站和目标个数呈指数关系的结论。针对这一问题,提出了一种基于状态域的直接数据关联方法,并对算法的框架、代价函数模型、候选目标初始化方法、算法终止条件、时间复杂度做了详细分析。该方法将数据关联问题从观测域转换到了状态域,时间复杂度从原来的与观测站和目标个数呈指数关系变为现在的线性关系,极大的提高了数据关联的效率。最后,通过计算机仿真验证了本文所提方法的有效性。第五章研究了多无源传感器异步测向多目标跟踪方法。首先建立了多无源传感器多目标观测模型,并推导了大地坐标系下等高程匀速巡航目标运动模型。然后,分析了多无源传感器异步测向条件下多目标跟踪的难点及问题,在此基础上,提出了一种多无源传感器异步测向多目标跟踪的算法,将多目标跟踪问题转换为量测与角轨迹关联、角轨迹与角轨迹关联、量测与航迹关联等问题,具有更好的跟踪性能。此外,该算法使用基于状态域的直接数据关联算法实现航迹起始和航迹更新,其时效性更高。随后,针对异步观测中可能出现同步观测的情况,提出了一种通用条件下变维观测航迹更新算法。最后通过计算机仿真验证了本文所提方法的有效性。
吴癸周[5]（2019）在《单个运动接收站对辐射源信号的直接定位方法研究》文中研究指明现代战争中,无源定位技术是获取电子情报、掌握战场电磁态势的重要手段之一。传统两步定位法先估计定位参数,例如到达角、到达时差和到达频差等,再利用这些定位参数估计辐射源位置。相对于两步定位法,直接定位法（Direct Position Determination,DPD）不估计定位参数,实现了从原始采样信号到辐射源位置的一步估计,具有可对同时同频信号进行定位、无需参数关联、低信噪比下定位精度高等优势。该方法通过建立观测信号与辐射源位置之间关系的模型,构建仅与辐射源位置有关的代价函数以及求解代价函数实现定位。由于多站直接定位存在站间数据传输压力大和时频同步困难等问题,本文研究单个运动接收站对辐射源信号的直接定位方法。该方法仅需单个观测站,利用运动积累截获的原始信号直接估计辐射源位置,即继承了直接定位的优势,又避免了多站站间的时频同步和数据传输问题。本文主要内容安排如下:第二章研究了单个运动接收站直接定位（DPD with Single Moving Observer,SMO-DPD）的基本方法。首先建立了窄带信号模型和相参信号模型,然后基于不同的信息类型对观测信号进行了建模。在此基础上基于不同类型的优化方法,构建了SMO-DPD的代价函数。然后,推导了SMO-DPD的克拉美罗下限（Cram（?）rRao lower bound,CRLB）。最后计算机仿真验证了以上理论推导和分析的正确性。第三章研究了高分辨率高定位精度的单个运动接收站直接定位方法。首先提出了一种基于特征空间的SMO-DPD方法,计算机仿真验证了它比已有方法具备更好的分辨率。然后提出了一种基于旋转阵列的SMO-DPD方法,并推导了其定位CRLB,计算机仿真验证了阵列的旋转显着提升了定位精度和分辨率。最后,针对同步相参信号提出了一种相参的SMO-DPD方法,虽然该方法并没有提高定位精度,但却可以显着提高分辨率并增加可定位辐射源的数目。第四章研究了传感器幅/相误差干扰下的SMO-DPD方法。首先建立了传感器幅/相误差干扰下观测信号模型和代价函数。然后推导了确定性传感器幅/相误差引起的理论定位偏差值。随后,提出了一种基于自校正的SMO-DPD方法,并推导了其CRLB,计算机仿真验证了该方法可以校正传感器幅/相误差,同时也暴露了其低信噪比下性能差的不足。为了解决这一问题,又提出了一种基于已知位置标校源的SMO-DPD方法,最后计算机仿真验证了该方法的有效性。第五章研究了单个运动接收站直接定位的快速算法。首先对前序章节中提出的SMO-DPD方法的计算复杂度进行了分析。然后,针对使用正交投影（Alternating Projection,AP）技术的SMO-DPD和基于谱方法的SMO-DPD计算复杂度依然较高的问题,依次提出了基于多级网格和AP技术的快速算法、基于小生境粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的快速算法、基于小生境PSO及梯度类法的快速算法。计算机仿真分别验证了这些算法对SMO-DPD计算复杂度的改进效果。
刘晨翀[6]（2019）在《基于相位差变化率无源定位算法研究》文中研究指明现代战争中电磁环境日益复杂,传统的有源定位技术难以适应复杂多变的战场需求。而无源定位系统本身不发射电磁波,只是被动的处理接收到的信号,具有高隐蔽性和作战距离远等优点,吸引了众多学者的关注。众多无源定位技术中,单站无源定位技术不需要考虑多站之间数据传递和同步的问题且自身系统的灵活,因而成为无源定位技术中的热点研究方向。本文选择基于相位差变化率的单站无源定位技术作为研究方向。本文主要工作如下:（1）分析了无源定位技术研究的价值与意义,追踪国内外无源定位技术的发展历史和研究现状。并简单地对比介绍了现有几种单站无源定位方法的原理以及优缺点,为选取基于相位差变化率定位法作为研究重点提供理论依据。（2）首先以一维干涉仪定位模型为切入点,分析了其可行性及优缺点。然后针对正交双基线定位模型,考虑姿态变换对定位的影响,在姿态变换的情况下对下正交干涉仪的定位原理进行分析并推导了定位精度几何分布（GDOP）的公式。（3）首先分析了干涉仪测相位差数据的模糊问题,给出了两种解模糊方案。然后针对相位差变化率的提取问题,给出了四种提取方案,通过仿真分析验证差分-卡尔曼滤波法是目前最高精度的相位差变化率提取方法。（4）本文设计出两种滤波方案。首先,以单次定位的定位结果作为观测量,设计卡尔曼滤波模型,对比两种模型在不同航迹下的定位性能。其次,在不同航迹下,使用EKF、MVEKF算法两种非线性滤波算法进行滤波对比,实验证明MVEKF算法具有更好的定位性能。（5）针对前面章节中定位求解法中姿态变换影响定位精度这一特点,引入一种仅测相位差变化率的算法。通过理论分析和实验验证证明该方法在大的姿态变化下可实现高精度定位。
李华[7]（2018）在《对空中运动辐射源的单星无源定位跟踪方法》文中研究指明随着空中非合作辐射源的种类及数量逐渐增多,如何对空中运动辐射源进行实时侦察与高精度定位跟踪成为亟待解决的问题。一种性价比高的方式是采用基于单个卫星的电子侦察手段进行探测和监视。针对空中运动辐射源的单星无源定位跟踪问题,本文着重研究了角度融合多普勒变化率的单星无源定位跟踪算法。论文的主要研究内容如下:（1）研究了基于相参分量提取的脉冲信号多普勒变化率测量算法。考虑到该参数测量问题最终可转化为相位多项式中二次项系数的估计问题,提出了一种基于相参分量提取的多普勒变化率测量方法,其主要思想为先提取相参分量的频率,以相参分量重构脉冲信号的初始时刻相位,进而从多个脉冲的相位变化中估计多普勒变化率。仿真结果表明,该多普勒变化率测量算法可适应多种信号类型,能有效提取恒定重频线性调频信号脉冲串、频率捷变信号脉冲串以及重频参差线性调频信号脉冲串等的多普勒变化率。（2）研究了二维角度融合多普勒变化率的单星无源跟踪算法。分别提出了该体制下的容积卡尔曼滤波跟踪算法以及批处理跟踪算法。首先建立了状态模型以及观测模型。然后介绍了二维瞬时测向单星无源定位方法,用以对跟踪算法进行初始化。针对所提滤波跟踪算法,其结合角度在定位上的稳定性以及多普勒变化率在速度估计上的优势,可实时给出动目标辐射源位置和速度的高精度估计值。针对所提批处理跟踪算法,其将跟踪问题转化为参数估计问题,每次估计都使用当前所有观测值,有效提高了位置与速度估计精度。仿真结果显示,所提两种算法均可实现单星对动目标的高精度跟踪。（3）研究了一维角度融合多普勒变化率的单星无源定位算法以及跟踪算法。该两种算法通过一维干涉仪和单个通道即可实现对目标的有效定位以及跟踪,降低了成本,节约了资源。首先给出了该体制下的单星无源定位模型以及跟踪模型。针对定位问题,提出了正交余弦角参数化多假设最小二乘定位算法,通过一维角度观测量以及一系列与之正交的假想角划分目标可能位于的区域,结合高斯牛顿迭代实现定位,仿真实验证明其定位效果好、且无需时间积累。针对跟踪问题,提出了角度参数化分层分裂高斯和容积卡尔曼滤波算法,其包括多个并行的滤波器以解决初始化问题。为了解决观测方程的非线性问题,在分裂阶段,将非线性度进行更精细的分层划分,减小计算量的同时增加了位置和速度估计的精度。仿真实验证明其可有效估计出动目标辐射源的位置及速度。
欧阳鑫信[8]（2017）在《跳频信号时差估计与直接定位方法研究》文中提出跳频通信因其杰出的抗窄带干扰、抗截获性能成为现代无线通信的重要手段,在GSM（Globe System for Mobile）系统、蓝牙、无人机通信以及军事通信等多种领域得到广泛应用。跳频通信的普遍使用也给跳频信号的侦察与监管问题带来了挑战。本文针对此问题开展工作,研究了跳频信号的时差参数估计与直接定位方法。与定频信号相比,跳频信号的时差参数估计与直接定位方法研究的关键在于如何利用跳频信号的时频特性,综合利用多跳信号提高时差参数估计与直接定位的性能。本文的主要内容与创新点概括如下:1.在不同信道模型下推导分析了跳频信号的最大似然TDOA（Time Difference of Arrival）估计算法与CRB（Cramer-Rao lower bound）。通过显性的CRB表达式揭示了跳频信号各参数对TDOA估计精度的影响关系,并清晰地分析了不同模型与算法下的CRB之间的关系,在理论上证明平坦信道下跳频信号的最大似然TDOA估计算法性能远高于双线性相位差分的方法。随后,从理论上分析了跳频信号相关函数周期峰现象的形成原因,并提出相应的解决思路和方法。最后提出了快速的跳频信号TDOA估计方法,以解决慢速宽带跳频信号数据量大的问题。2.研究了跳频信号的TDOA直接定位算法。首先,在平坦衰落信道条件下构建了跳频信号的直接定位模型。在此基础上,分别从最大似然和最小二乘的角度推导了单个跳频网台的时差直接定位算法,并推导了跳频TDOA直接定位的CRB。然后,对跳频信号时差直接定位的分辨率进行了分析。针对跳频多网台的情况,在幅度一致和幅度不一致的跳频多网台信号条件下,分别提出了相应的跳频多网台TDOA直接定位方法,实现了时频混叠跳频多网台的同时定位。3.研究了窄带信号的DOA（Direction of Arrival）直接定位方法。首先,介绍了同步观测条件下的窄带信号DOA直接定位模型和方法,包括单目标与多目标的情况,并提出了窄带信号的MUSIC（Multiple Signal Classification）直接定位算法。在此基础上,研究了异步观测条件下的窄带信号DOA直接定位模型和方法,分别提出了异步条件下的CBF（Conventional Beamforming）直接定位方法、MVM（Minimum Variance Method）直接定位和MUSIC直接定位方法。针对相干信号的情况,提出了FBLP（Forward-Backward Linear Predictor）直接定位方法,实现了相干信号的直接定位。4.研究了跳频信号的DOA直接定位算法。在窄带信号DOA直接定位研究基础上,基于ISSM（Incoherent Signal Subspace Method）思想并结合跳频信号特点,分别在同步观测和异步观测下提出了跳频信号的CBF直接定位方法、MVM直接定位方法和MUSIC直接定位方法。这些方法都综合利用了跳频信号的多跳信号构建总代价函数,实现了不同场景下跳频信号的DOA直接定位。5.针对时差直接定位算法开展了外场试验验证。依靠现有条件,在外场环境下,搭建了三站时差定位试验系统。在真实环境下,分别利用E4438C信号源BPSK信号、无人机图传信号和无人机跳频遥控信号进行了时差直接定位和时差两步法定位的试验,通过试验结果验证了时差直接定位方法性能优于时差两步定位法。
李曦[9]（2016）在《双站无源目标跟踪算法研究》文中提出无源目标定位跟踪是雷达、声呐、无线传感网、电子侦察等应用的关键技术之一。无源工作方式由于其隐蔽性强且探测距离远、生存力高等优势正逐步受到越来越广泛的关注。以两颗邻近的地球静止轨道（Geostationary earth orbit,GEO）卫星为载体的地面辐射源无源定位跟踪平台具有覆盖范围广、能全天候监控等特点。本文考虑使用两颗GEO卫星实现对地球表面巡航目标的无源定位跟踪问题。系统不断累积目标辐射信号到观测站的时差（Time difference of Arrival,TDOA）、频差（Frequecy difference of Arrival,FDOA）和多普勒频移（Dopppler Shift）等观测量以完成对巡航目标运动轨迹的在线估计。本文主要的研究工作如下:首先,本文通过分析巡航目标的运动特征,在地球正球假设下建立了其离散时间运动轨迹方程,并分析了基于正球假设运动模型与基于WGS-84椭球模型之间的拟合误差,验证了正球假设下模型的正确性。此外,在运动方程、观测方程的基础上推导了目标跟踪精度的克拉美罗理论下界（Cramer-Rao Lower Bound,CRLB）,并通过控制变量法研究了多种因素对CRLB的影响。仿真结果表明,提升时差观测精度对定位CRLB无显着影响,而目标航向和运动速度、频差观测误差以及多普勒频移观测误差对CRLB的影响较大。其次,以贝叶斯（Bayesian）非线性滤波为框架,本文提出了基于高斯混合滤波-5阶容积卡尔曼滤波的高轨双星辐射源跟踪算法。其中系统非线性测度、滤波器分裂与融合是新提出的高斯混合滤波算法的关键内容,本文结合5阶容积卡尔曼滤波的容积点分布特征提出了新的系统非线性测度,并分别研究了滤波器的分裂与融合操作。仿真结果表明:分裂操作有利于降低系统非线性度,从而提高子滤波器的跟踪性能,融合运算控制了算法的总计算量,并保留了低权重滤波器所包含的信息量。最后,本文通过大量蒙特卡洛仿真对比分析了文献中已有的高斯混合-3阶容积卡尔曼滤波算法与提出的改进高斯混合滤波算法的性能。仿真结果表明,两种算法均在短时间内迅速收敛,但改进的滤波算法具有更好的跟踪精度。此外,本文还仿真不同系统参数下算法的跟踪性能。仿真结果表明目标沿不同方向运动时跟踪性能差异较大,目标运动速度越大跟踪性能越好;时差观测误差对跟踪性能的影响不显着,频差和多普勒频移观测误差对跟踪性能的影响较大;这些结果和CRLB分析结果一致。
张迪[10]（2016）在《海基平台纯方位主动无源跟踪技术研究》文中提出在科技高速发展的今天,信息战、电子战被越来越多地应用于各种战争系统及国防系统,发挥着日益重要的作用。无源定位跟踪技术作为精准定位技术的佼佼者,具有探测距离远、隐蔽性强等技术优势,因此被广泛地应用于军事领域并得到了国内外众多学者的研究。本文基于海基平台无源观测系统展开了对纯方位主动无源定位跟踪技术的研究,结合实际应用场景提出若干新问题,并给出相应的解决方案。海基平台无源观测系统是一个典型的非线性系统。在实际应用中,噪声、初始误差等原因一定程度上影响了无源观测系统的估计精度。针对此问题,本文提出加入控制输入的容积卡尔曼平滑算法（CRTS-U）,该算法将经典容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）和Racuch-Tung-Striebel Smoother （RTSS）平滑算法结合起来,进一步提高了系统的估计精度。另外,该算法将系统控制输入作为待设计量引入系统方程并参与迭代,使同时求解系统的最优状态估计和海基平台的最优机动策略成为可能,仿真结果显示了CRTS-U算法的可行性及有效性。研究发现,系统的控制输入不仅影响系统的可观测性,而且会影响系统的估计性能,因此选择恰当的控制输入是非常重要的。常用的最优机动判别指标都仅能从单一维度评估观测机机动的好坏,本文考虑到海基平台机动时的燃料消耗,将燃耗控制指标与普通判别指标相结合,构建了最优机动复合判别指标,使我们能够多维度地评估观测机机动的优劣。随后,基于CRTS-U算法及最优机动判别复合判别指标,本文提出了最优控制求解算法和最优估计求解算法,同时解决了燃耗约束下系统的最优状态估计问题和海基平台最优机动策略设计问题。仿真结果显示了最优控制求解算法的可行性及有效性。
二、单观测器无源定位误差下界的仿真分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、单观测器无源定位误差下界的仿真分析（论文提纲范文）
（1）基于星载平台的近地目标定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 卫星定位技术的发展 |
| 1.3 无源定位技术的研究现状 |
| 1.4 主要工作与内容安排 |
| 第二章 单/双星无源定位算法基础 |
| 2.1 坐标系及坐标系变换 |
| 2.1.1 常见坐标系 |
| 2.1.2 坐标系间的转换方式 |
| 2.2 地球的正球面模型与椭球面模型 |
| 2.3 单/双星无源定位方法概述 |
| 2.3.1 无源定位的特点 |
| 2.3.2 传统无源定位技术 |
| 2.3.3 定位精度评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单星平台临地观测的目标定位算法及实现技术 |
| 3.1 基于地球椭球模型的测角度定位法 |
| 3.1.1 定位原理 |
| 3.1.2 定位方程的解算 |
| 3.1.3 误差分析与仿真实验 |
| 3.2 抽象至二维平面的测角度定位法 |
| 3.2.1 定位原理 |
| 3.2.2 基于EKF的近地目标定位数学模型 |
| 3.2.3 基于UKF的近地目标定位数学模型 |
| 3.3 ARIMA-UKF算法的提出与其在测角度定位法中的应用 |
| 3.3.1 ARIMA模型的建立 |
| 3.3.2 基于ARIMA模型的UKF算法 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多星平台临地观测的目标定位算法及实现技术 |
| 4.1 时差定位法 |
| 4.1.1 定位原理 |
| 4.1.2 Chan算法 |
| 4.1.3 Taylor级数展开法 |
| 4.2 基于Lagrange约束因子的Taylor级数展开法 |
| 4.2.1 算法实现 |
| 4.2.2 仿真实验 |
| 4.3 基于双星载平台的联合定位算法 |
| 4.3.1 联合定位原理 |
| 4.3.2 不同参数对定位精度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）协同多维信息的无源定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用数学符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外定位技术的研究现状 |
| 1.2.1 无源定位算法的研究现状 |
| 1.2.2 影响定位精度的不理想因素 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.3.1 协同多目标间约束信息的定位 |
| 1.3.2 协同信号调制参数的定位 |
| 1.3.3 阵列幅相误差影响下协同校正源的定位 |
| 1.3.4 电离层虚高观测误差影响下的定位 |
| 1.4 本文的章节结构 |
| 第二章 无源定位的相关理论和基础知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 定位观测量的代数模型 |
| 2.2.1 时域观测量 |
| 2.2.2 频域观测量 |
| 2.2.3 基于时延信息的单天线信号观测模型 |
| 2.2.4 基于角度与时延信息的阵列信号观测模型 |
| 2.3 参数估计相关基础知识 |
| 2.3.1 克拉美罗界相关理论 |
| 2.3.2 估计准则 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 协同多目标距离和速度相关性约束的定位算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TDOA和 FDOA联合的观测模型 |
| 3.3 目标位置和速度参数的不等式约束 |
| 3.4 不等式约束条件下的定位性能界 |
| 3.5 协同距离和速度相关性约束的定位算法 |
| 3.5.1 最大似然定位优化模型 |
| 3.5.2 指数函数型拉格朗日乘子法 |
| 3.5.3 基于拉格朗日乘子法的多目标定位算法 |
| 3.6 数值仿真与结果分析 |
| 3.6.1 近场目标定位的仿真 |
| 3.6.2 远场目标定位的仿真 |
| 3.6.3 目标位置变化对定位性能影响的仿真 |
| 3.6.4 目标位置变化对定位性能影响的仿真 |
| 3.6.5 算法运行时间对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 协同信号调制参数的直接定位算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于TDOA的数字调制信号观测模型 |
| 4.3 信号波形未知和波形已知条件下的定位性能界 |
| 4.3.1 信号波形未知 |
| 4.3.2 信号波形已知 |
| 4.4 协同信号调制参数的直接定位算法 |
| 4.4.1 最大似然定位优化模型 |
| 4.4.2 符号序列优化 |
| 4.4.3 目标位置参数优化 |
| 4.5 数值仿真与结果分析 |
| 4.5.1 近场目标定位的仿真 |
| 4.5.2 远场目标定位的仿真 |
| 4.5.3 符号速率对定位性能影响的仿真 |
| 4.5.4 样本点数对定位性能影响的仿真 |
| 4.5.5 符号序列长度对定位性能影响的仿真 |
| 4.5.6 算法运行时间对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 阵列幅相误差影响下协同校正源的直接定位算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 阵列幅相误差影响下协同校正源的信号观测模型 |
| 5.3 阵列幅相误差影响下的定位性能界 |
| 5.4 阵列幅相误差影响下协同校正源的直接定位算法 |
| 5.4.1 最大似然定位优化模型 |
| 5.4.2 目标位置参数和阵列幅相误差优化 |
| 5.4.3 算法的收敛性分析 |
| 5.5 数值仿真与结果分析 |
| 5.5.1 信噪比对定位性能影响的仿真 |
| 5.5.2 样本点数对定位性能影响的仿真 |
| 5.5.3 阵列幅相误差对定位性能影响的仿真 |
| 5.5.4 校正源数量和位置对定位性能影响的 |
| 5.5.5 算法运行时间对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 电离层虚高观测误差存在下的超视距直接定位算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于电离层反射的超视距信号观测模型 |
| 6.3 电离层观测误差影响下的定位性能界 |
| 6.4 基于电离层虚高观测误差模型的超视距直接定位方法 |
| 6.4.1 最大似然定位优化模型 |
| 6.4.2 目标位置参数和电离层虚高优化 |
| 6.5 数值仿真与结果分析 |
| 6.5.1 信噪比对定位性能影响的仿真 |
| 6.5.2 虚高观测误差对定位性能影响的仿真 |
| 6.5.3 样本点数对定位性能影响的仿真 |
| 6.5.4 信噪比和虚高观测误差对定位性能影响的仿真 |
| 6.5.5 虚高观测误差功率先验值对定位性能影响的仿真 |
| 6.6 本章小结 |
| 结束语 |
| 一、全文工作总结 |
| 二、未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 作者简历 |
（3）相对高度未知的单站纯方位地面慢速目标定位与跟踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 单站纯方位定位与跟踪技术研究现状 |
| 1.2.1 单站纯方位定位方法 |
| 1.2.2 单站纯方位跟踪算法 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 |
| 第2章 相对高度已知条件下的单站纯方位目标定位 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 单站纯方位目标定位 |
| 2.2.1 目标定位模型 |
| 2.2.2 可观测性分析 |
| 2.3 单站纯方位目标定位方法 |
| 2.3.1 基于伪线性最小二乘目标定位方法 |
| 2.3.2 基于工具变量的目标定位方法 |
| 2.3.3 基于加权工具变量的目标定位方法 |
| 2.3.4 目标定位误差的Cramér-Rao下界 |
| 2.4 单站纯方位目标跟踪算法 |
| 2.4.1 基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪方法 |
| 2.4.2 目标跟踪误差的Cramér-Rao下界 |
| 2.5 仿真比较与分析 |
| 2.5.1 目标定位仿真 |
| 2.5.2 目标跟踪仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于加权工具变量的扩维目标定位算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相对高度未知条件下的单站纯方位目标定位模型 |
| 3.3 基于加权工具变量的纯方位目标定位方法 |
| 3.3.1 工具变量伪线性最小二乘估计 |
| 3.3.2 加权工具变量算法伪线性最小二乘估计 |
| 3.4 基于两步加权工具变量的纯方位目标定位方法 |
| 3.4.1 第一步加权工具变量估计 |
| 3.4.2 第二步加权工具变量估计 |
| 3.5 性能分析 |
| 3.6 仿真与分析 |
| 3.6.1 测量噪声标准差0.5π/180时目标定位分析 |
| 3.6.2 测量噪声标准差2π/180时目标定位分析 |
| 3.6.3 测量噪声标准差5π/180时目标定位分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于状态相关的扩展卡尔曼目标跟踪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相对高度未知条件下的单站纯方位目标跟踪模型 |
| 4.3 相对高度未知下的扩展卡尔曼滤波算法 |
| 4.3.1 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 4.3.2 状态相关扩展卡尔曼滤波算法 |
| 4.4 性能分析 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 测量噪声标准差0.5π/180时目标状态估计 |
| 4.5.2 测量噪声标准差2π/180时目标状态估计 |
| 4.5.3 测量噪声标准差5π/180时目标状态估计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要研究工作和取得的成果 |
| 5.2 下一步工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）对多运动辐射源的测向融合定位跟踪技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 测向定位系统及技术研究现状 |
| 1.2.2 测向定位偏差补偿研究现状 |
| 1.2.3 超视距探测系统研究现状 |
| 1.2.4 数据关联技术研究现状 |
| 1.2.5 多目标跟踪技术研究现状 |
| 1.3 文章主要内容及结构安排 |
| 第二章 对已知高程目标测向融合定位与偏差补偿方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 测向定位观测模型与解算方法 |
| 2.2.1 测向定位观测模型 |
| 2.2.2 测向定位解算方法 |
| 2.2.3 定位误差CRLB |
| 2.2.4 计算机仿真与分析 |
| 2.3 基于解析解泰勒级数展开的测向定位偏差估计与补偿 |
| 2.3.1 基于解析解泰勒级数展开的偏差估计与补偿 |
| 2.3.2 偏差性能分析 |
| 2.3.3 计算机仿真与分析 |
| 2.4 测向融合定位与偏差补偿 |
| 2.4.1 基于原始角度量测与基于单次定位结果的融合定位 |
| 2.4.2 融合定位的定位误差CRLB |
| 2.4.3 计算机仿真与分析 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 多无源传感器超视距测向交叉定位方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 超视距观测模型 |
| 3.2.1 超视距定位问题 |
| 3.2.2 超视距观测模型 |
| 3.3 超视距定位解算方法 |
| 3.3.1 无高程约束定位解算方法 |
| 3.3.2 高程约束下最小二乘定位解算方法(CPLS) |
| 3.3.3 基于CPLS初始化的最大似然估计算法 |
| 3.3.4 定位误差CRLB |
| 3.3.5 计算机仿真与分析 |
| 3.4 基于偏差补偿的超视距定位方法 |
| 3.4.1 基于代价函数泰勒级数展开的理论定位偏差 |
| 3.4.2 基于偏差补偿的高斯-牛顿迭代定位方法 |
| 3.4.3 计算机仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多无源传感器多目标测向交叉数据关联方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多无源传感器多目标测向交叉数据关联问题 |
| 4.3 基于观测域的传统数据关联算法 |
| 4.3.1 构建多维分配问题 |
| 4.3.2 解决多维分配问题 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 |
| 4.4 基于状态域的直接数据关联方法 |
| 4.4.1 直接数据关联原理几何解释 |
| 4.4.2 直接数据关联算法框架 |
| 4.4.3 代价函数模型 |
| 4.4.4 候选目标初始化方法 |
| 4.4.5 直接数据关联算法终止条件 |
| 4.4.6 直接数据关联算法实现过程 |
| 4.4.7 直接数据关联算法时间复杂度分析 |
| 4.5 计算机仿真与分析 |
| 4.5.1 不同代价函数仿真结果 |
| 4.5.2 不同候选目标间距仿真结果 |
| 4.5.3 与SDA算法对比仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 多无源传感器异步测向多目标跟踪方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多无源传感器多目标观测模型和运动模型 |
| 5.2.1 观测模型 |
| 5.2.2 大地坐标系下等高程匀速巡航目标运动模型 |
| 5.3 多无源传感器异步测向多目标跟踪算法框架 |
| 5.3.1 多无源传感器异步测向多目标跟踪问题分析 |
| 5.3.2 异步测向多目标跟踪算法原理 |
| 5.4 多无源传感器异步测向多目标跟踪算法 |
| 5.4.1 角轨迹构建与更新 |
| 5.4.2 航迹起始 |
| 5.4.3 航迹更新 |
| 5.5 计算机仿真与分析 |
| 5.5.1 单目标场景 |
| 5.5.2 多目标场景 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参与的科研项目 |
| 附录 A 二维测向定位CRLB |
（5）单个运动接收站对辐射源信号的直接定位方法研究（论文提纲范文）
| 缩略词 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.1.1 无源定位技术概述 |
| 1.1.2 单个运动接收站直接定位概述 |
| 1.2 国内外研究现状与问题 |
| 1.2.1 基于不同信息类型的直接定位研究现状与问题 |
| 1.2.2 对特殊信号的直接定位研究现状与问题 |
| 1.2.3 高分辨率高精度的直接定位研究现状与问题 |
| 1.2.4 模型误差条件下的直接定位研究现状与问题 |
| 1.2.5 直接定位快速算法的研究现状与问题 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 |
| 第2章 单个运动接收站直接定位的基本方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 窄带信号模型 |
| 2.2.1 一般性的窄带信号模型 |
| 2.2.2 相参信号模型 |
| 2.3 基于不同信息类型的观测信号模型 |
| 2.3.1 基于到达角的观测信号模型 |
| 2.3.2 基于到达角和多普勒频移的观测信号模型 |
| 2.3.3 基于多普勒频移和多普勒变化率的单传感器SCS信号模型 |
| 2.4 单个运动接收站直接定位代价函数 |
| 2.4.1 基于MUSIC的代价函数 |
| 2.4.2 基于MVDR的代价函数 |
| 2.4.3 基于最大似然的代价函数 |
| 2.5 单个运动接收站直接定位的CRLB |
| 2.5.1 运动单个阵列的直接定位的克拉美罗下界 |
| 2.5.2 运动单个传感器的直接定位的克拉美罗下界 |
| 2.6 计算机仿真与分析 |
| 2.6.1 单个运动接收站直接定位与两步定位对单目标的定位精度对比 |
| 2.6.2 不同类型代价函数直接定位的分辨率对比 |
| 2.6.3 基于多普勒频移和变化率的SCS直接定位方法分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 高分辨率高精度单个运动接收站直接定位方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于特征空间特性的单个运动接收站直接定位方法 |
| 3.2.1 基于特征空间的单个运动接收站直接定位代价函数 |
| 3.2.2 计算机仿真与分析 |
| 3.3 基于旋转阵列的单个运动接收站直接定位方法 |
| 3.3.1 旋转阵列的几何模型 |
| 3.3.2 旋转阵列的观测信号模型 |
| 3.3.3 带约束的旋转阵列直接定位的CRLB |
| 3.3.4 旋转阵列直接定位的代价函数 |
| 3.3.5 计算机仿真与分析 |
| 3.4 基于相参处理的SCS信号的单个运动接收站直接定位方法 |
| 3.4.1 相参直接定位观测信号模型 |
| 3.4.2 相参直接定位CRLB |
| 3.4.3 相参直接定位代价函数 |
| 3.4.4 计算机仿真与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 传感器幅/相误差干扰下单个运动接收站直接定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传感器幅/相误差干扰下的观测信号模型和直接定位代价函数 |
| 4.2.1 观测信号模型 |
| 4.2.2 基于MUSIC的代价函数 |
| 4.2.3 基于最大似然的代价函数 |
| 4.3 理论定位偏差分析 |
| 4.3.1 基于泰勒级数展开的理论定位偏差 |
| 4.3.2 计算机仿真与分析 |
| 4.4 基于自校正的单个运动接收站直接定位方法 |
| 4.4.1 自校正直接定位方法的CRLB |
| 4.4.2 基于MUSIC的自校正直接定位方法 |
| 4.4.3 基于ML的自校正直接定位方法 |
| 4.4.4 计算机仿真与分析 |
| 4.5 基于已知位置标校站的单个运动接收站直接定位方法 |
| 4.5.1 误差估计的CRLB |
| 4.5.2 传感器幅/相误差的估计 |
| 4.5.3 误差校正的直接定位 |
| 4.5.4 计算机仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 单个运动接收站直接定位的快速算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 直接定位算法计算复杂度分析 |
| 5.2.1 单个运动接收站直接定位基本方法的计算复杂度分析 |
| 5.2.2 高分辨率高精度的单个运动接收站直接定位计算复杂度分析 |
| 5.2.3 传感器幅/相误差干扰下直接定位算法的计算复杂度 |
| 5.3 基于多级网格和AP技术的直接定位快速算法 |
| 5.3.1 基于多级网格和Ap算法的直接定位快速算法 |
| 5.3.2 算法复杂度分析 |
| 5.3.3 计算机仿真与分析 |
| 5.4 基于小生境粒子群优化的直接定位快速算法 |
| 5.4.1 基于r3pso的单个运动接收站直接定位快速算法 |
| 5.4.2 算法复杂度分析 |
| 5.4.3 计算机仿真与分析 |
| 5.5 基于小生境粒子群优化和梯度类法的直接定位快速算法 |
| 5.5.1 基于r3pso和牛顿法的单个运动接收站直接定位 |
| 5.5.2 基于r3pso和变尺度法的单个运动接收站直接定位 |
| 5.5.3 算法复杂度分析 |
| 5.5.4 计算机仿真与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 结论C1、C2、C3及C4的证明 |
（6）基于相位差变化率无源定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无源定位研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 国外研究发展现状 |
| 1.2.2 国内研究发展现状 |
| 1.3 无源定位现有方法概述 |
| 1.3.1 测向定位法 |
| 1.3.2 到达时间定位法 |
| 1.3.3 多普勒频率定位法 |
| 1.3.4 方位/到达时间定位法 |
| 1.3.5 方位/多普勒频率定位法 |
| 1.3.6 多普勒频率变化率定位法 |
| 1.3.7 相位差变化率定位法 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 定位模型分析 |
| 2.1 单基线定位模型 |
| 2.1.1 单基线模型定位基本原理 |
| 2.1.2 可观测性分析 |
| 2.1.3 对定位原理的仿真分析 |
| 2.2 单基线模型定位误差分析 |
| 2.2.1 定位误差GDOP曲线分析 |
| 2.2.2 测量误差对定位精度的影响 |
| 2.2.3 参数大小对定位精度的影响 |
| 2.3 正交双基线定位模型 |
| 2.3.1 双基线模型定位基本原理 |
| 2.3.2 可观测性分析 |
| 2.3.3 瞬时定位仿真分析 |
| 2.4 双基线模型定位误差分析 |
| 2.4.1 定位误差GDOP曲线分析 |
| 2.4.2 测量误差对定位精度的影响 |
| 2.4.3 参数大小对定位精度的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 相位差及其变化率测量方法研究 |
| 3.1 相位差测量数据的解模糊问题 |
| 3.1.1 干涉仪测相位差原理 |
| 3.1.2 相位差模糊产生的原因 |
| 3.1.3 长、短基线结合的解模糊方法 |
| 3.1.4 双基线余数定理解模糊方法 |
| 3.2 相位差变化率提取方法研究 |
| 3.2.1 差分法 |
| 3.2.2 线性拟合法 |
| 3.2.3 卡尔曼滤波法 |
| 3.2.4 差分-卡尔曼滤波法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 定位滤波算法分析 |
| 4.1 卡尔曼滤波算法原理介绍 |
| 4.2 卡尔曼滤波算法下两种定位模型比较 |
| 4.3 非线性滤波滤波算法 |
| 4.3.1 EKF算法 |
| 4.3.2 MVEKF算法 |
| 4.3.3 两种滤波算法仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 一种仅测相位差变化率定位法 |
| 5.1 原理及性能分析 |
| 5.2 “网格法”定位 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）对空中运动辐射源的单星无源定位跟踪方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 多普勒变化率测量技术研究现状 |
| 1.2.2 单星无源定位技术研究现状 |
| 1.2.3 对运动目标的单站无源跟踪技术研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容和研究思路 |
| 第二章 多普勒变化率高精度测量算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多普勒变化率模型 |
| 2.2.1 信号建模中的多普勒变化率 |
| 2.2.2 运动学原理中的多普勒变化率 |
| 2.3 基于相参分量提取的多普勒变化率测量算法 |
| 2.3.1 算法原理 |
| 2.3.2 信号相位多项式参数估计CRLB分析 |
| 2.4 仿真实验与分析 |
| 2.4.1 仿真场景 |
| 2.4.2 针对恒定重频线性调频信号脉冲串 |
| 2.4.3 针对频率捷变信号脉冲串 |
| 2.4.4 针对重频参差线性调频信号脉冲串 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 二维角度融合多普勒变化率单星无源跟踪技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二维角度融合多普勒变化率单星跟踪模型 |
| 3.2.1 状态模型 |
| 3.2.2 观测模型 |
| 3.3 二维瞬时测向单星无源定位方法 |
| 3.4 二维角度融合多普勒变化率单星跟踪方法 |
| 3.4.1 角度融合多普勒变化率容积卡尔曼滤波跟踪方法 |
| 3.4.2 角度融合多普勒变化率批处理跟踪方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一维角度融合多普勒变化率单星无源定位跟踪技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一维角度融合多普勒变化率单星定位跟踪模型 |
| 4.2.1 一维角度融合多普勒变化率单星跟踪模型 |
| 4.2.2 一维角度融合多普勒变化率单星定位模型 |
| 4.3 一维余弦角融合多普勒变化率单星定位算法 |
| 4.3.1 一维余弦角获取位置初始值 |
| 4.3.2 正交余弦角参数化多假设最小二乘定位算法 |
| 4.3.3 CRLB推导 |
| 4.3.4 仿真实验与分析 |
| 4.4 一维角度融合多普勒变化率单星跟踪方法 |
| 4.4.1 一维余弦角实现滤波初始化 |
| 4.4.2 角度参数化分层分裂高斯和容积卡尔曼滤波算法 |
| 4.4.3 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）跳频信号时差估计与直接定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要缩略词对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 跳频通信简介 |
| 1.2 跳频信号处理概述 |
| 1.2.1 跳频信号TDOA研究现状 |
| 1.2.2 跳频信号DOA估计研究现状 |
| 1.3 无源定位发展现状 |
| 1.3.1 无源定位技术概述 |
| 1.3.2 无源定位系统现状与发展趋势 |
| 1.3.3 直接定位方法研究现状 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 |
| 1.5 本论文的结构安排 |
| 第二章 跳频信号的TDOA估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信号模型 |
| 2.2.1 平坦模型 |
| 2.2.2 频选模型 |
| 2.3 跳频信号双线性相位差分TDOA估计 |
| 2.4 跳频信号TDOA最大似然估计 |
| 2.4.1 平坦模型的最大似然时差估计 |
| 2.4.2 频选模型的最大似然时差估计 |
| 2.5 跳频信号TDOA估计的CRB |
| 2.5.1 平坦信道假设下的CRB |
| 2.5.2 频选信道假设下的CRB |
| 2.5.3 CRB的比较分析 |
| 2.5.4 算法抗干扰分析 |
| 2.6 跳频相关函数的周期峰分析 |
| 2.7 慢速宽带跳频信号的TDOA估计 |
| 2.8 仿真试验 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 跳频信号的TDOA直接定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 跳频TDOA直接定位模型 |
| 3.3 跳频TDOA直接定位方法 |
| 3.3.1 最大似然直接定位算法 |
| 3.3.2 最小二乘直接定位算法 |
| 3.3.3 最大相关累积直接定位算法 |
| 3.4 跳频TDOA直接定位CRB |
| 3.5 跳频多网台TDOA直接定位 |
| 3.5.1 最大似然TDOA直接定位分辨率分析 |
| 3.5.2 多网台TDOA直接定位算法 |
| 3.5.2.1 幅度一致的跳频多网台TDOA直接定位 |
| 3.5.2.2 幅度不一致的跳频多网台TDOA直接定位 |
| 3.6 仿真试验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 跳频信号的DOA直接定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 窄带信号的DOA直接定位 |
| 4.2.1 单目标直接定位 |
| 4.2.1.1 单目标信号模型 |
| 4.2.1.2 单目标直接定位方法 |
| 4.2.1.3 直接定位性能 |
| 4.2.1.4 仿真实验 |
| 4.2.2 多目标直接定位 |
| 4.2.2.1 多目标信号模型 |
| 4.2.2.2 多目标直接定位方法 |
| 4.2.2.3 仿真实验 |
| 4.3 跳频信号的DOA直接定位 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.1.1 同步观测信号模型 |
| 4.3.1.2 异步观测信号模型 |
| 4.3.2 跳频信号DOA直接定位算法 |
| 4.3.2.1 同步观测直接定位算法 |
| 4.3.2.2 异步观测直接定位算法 |
| 4.3.3 仿真试验 |
| 4.3.3.1 同步观测仿真 |
| 4.3.3.2 异步观测仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 时差直接定位试验验证 |
| 5.1 试验系统简介 |
| 5.2 试验内容与结果 |
| 5.2.1 信号源信号直接定位试验 |
| 5.2.2 无人机图传信号直接定位试验 |
| 5.2.3 无人机遥控跳频信号直接定位试验 |
| 5.2.4 计算量与时效性分析 |
| 5.3 试验结论与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）双站无源目标跟踪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 常见无源目标定位跟踪体制 |
| 1.2.1 单站定位体制 |
| 1.2.2 双站定位体制 |
| 1.2.3 多站定位体制 |
| 1.3 基于非线性滤波的运动目标无源跟踪研究现状 |
| 1.3.1 最优贝叶斯估计 |
| 1.3.2 非线性系统次优状态估计 |
| 1.3.3 自适应滤波 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 本文主要内容与章节安排 |
| 第二章 双站无源目标跟踪基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于高斯混合滤波的双站无源目标定位跟踪算法研究进展 |
| 2.2.1 高斯混合-无迹卡尔曼滤波（UKF）时差定位 |
| 2.2.2 高斯混合-扩展卡尔曼滤波（EKF）时频差跟踪 |
| 2.3 目标跟踪性能评估 |
| 2.3.1 克拉美罗下界（CRLB） |
| 2.3.2 后验克拉美罗下界（pCRLB） |
| 2.3.3 均方误差（MSE） |
| 2.3.4 规范估计误差平方（NEES） |
| 2.3.5 规范新息平方（NIS） |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 双站无源运动目标跟踪精度理论分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高轨双星无源目标跟踪数学模型 |
| 3.2.1 坐标系的建立 |
| 3.2.2 巡航目标运动方程 |
| 3.2.3 量测模型 |
| 3.3 定位CRLB推导 |
| 3.4 跟踪精度影响因素分析 |
| 3.4.1 目标运动方向对跟踪CRLB的影响 |
| 3.4.2 目标运动速度对跟踪CRLB的影响 |
| 3.4.3 时差观测误差对跟踪CRLB的影响 |
| 3.4.4 频差观测误差对跟踪CRLB的影响 |
| 3.4.5 多普勒频移观测误差对跟踪CRLB的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 改进的高斯混合滤波双高轨卫星运动目标跟踪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进的高斯混合滤波算法 |
| 4.2.1 改进的高斯混合滤波算法框架 |
| 4.2.2 5阶容积卡尔曼滤波器 |
| 4.2.3 系统非线性度的定义 |
| 4.2.4 滤波器分裂 |
| 4.2.5 滤波器融合 |
| 4.3 改进的滤波初始化方法 |
| 4.4 蒙特卡洛仿真实验 |
| 4.4.1 不同运动方向下的跟踪性能 |
| 4.4.2 不同运动速度下的跟踪性能 |
| 4.4.3 不同时差观测误差下的跟踪性能 |
| 4.4.4 不同频差观测误差下的跟踪性能 |
| 4.4.5 不同多普勒频移观测误差下的跟踪性能 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 主要结论与展望 |
| 5.1 本文内容总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（10）海基平台纯方位主动无源跟踪技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 全文符号说明 |
| 术语与缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 海基平台无源观测系统的可观测性分析 |
| 2.1 海基平台无源观测系统的系统方程 |
| 2.1.1 动态系统的系统方程 |
| 2.1.2 海基平台无源观测系统相对运动坐标系的构建 |
| 2.1.3 海基平台无源观测系统的系统方程 |
| 2.2 海基平台无源观测系统的可观测性分析 |
| 2.2.1 动态系统的可观测性分析 |
| 2.2.2 海基平台无源观测系统的可观测性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 海基平台无源观测系统的最优估计算法 |
| 3.1 加入控制输入的容积卡尔曼滤波算法 |
| 3.1.1 CKF-U算法 |
| 3.1.2 实验仿真 |
| 3.2 加入控制输入的容积卡尔曼平滑算法 |
| 3.2.1 Racuch-Tung-Striebel Smoother |
| 3.2.2 CRTS-U算法 |
| 3.2.3 实验仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 海基平台无源观测系统最优机动的设计 |
| 4.1 最优机动判别指标 |
| 4.1.1 常用判别指标 |
| 4.1.2 复合判别指标 |
| 4.2 海基平台最优机动策略的设计 |
| 4.2.1 海基平台无源观测系统最优控制子问题 |
| 4.2.2 海基平台无源观测系统最优估计子问题 |
| 4.2.3 实验仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
四、单观测器无源定位误差下界的仿真分析（论文参考文献）
- [1]基于星载平台的近地目标定位算法研究[D]. 苏煜琴. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [2]协同多维信息的无源定位技术研究[D]. 杨泽宇. 战略支援部队信息工程大学, 2020(02)
- [3]相对高度未知的单站纯方位地面慢速目标定位与跟踪研究[D]. 宋良生. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [4]对多运动辐射源的测向融合定位跟踪技术研究[D]. 何朝鑫. 国防科技大学, 2019(01)
- [5]单个运动接收站对辐射源信号的直接定位方法研究[D]. 吴癸周. 国防科技大学, 2019(01)
- [6]基于相位差变化率无源定位算法研究[D]. 刘晨翀. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [7]对空中运动辐射源的单星无源定位跟踪方法[D]. 李华. 国防科技大学, 2018(01)
- [8]跳频信号时差估计与直接定位方法研究[D]. 欧阳鑫信. 电子科技大学, 2017(01)
- [9]双站无源目标跟踪算法研究[D]. 李曦. 江南大学, 2016(02)
- [10]海基平台纯方位主动无源跟踪技术研究[D]. 张迪. 浙江大学, 2016(07)