利用频率变化率和波达角变化率单站无源定位与跟踪的关键技术研究

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时间:2018-12-13

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1、里堕型堂垄查盔堂堑茎竺坚兰些堡苎摘要单站无源定位与跟踪系统具有电磁隐蔽性好、作用距离远、结构简单的优点,在军事领域具有广泛的应用前景。近十年来,这一技术得到了新的发展,根据质点运动学原理,在传统的只测向方法的基础上增加新的观测量进行处理,可以得到比较好的定位与跟踪结果。论文以增加频率变化率和波达角变化率两个观测量的定位与跟踪方法为基础,讨论其定位与跟踪算法、频率变化率精确估计、波达角及其变化率的精确估计三个方面的关键技术。论文第二章讨论了利用频率变化率和波达角变化率的定位与跟踪原理,得到其系统方程;在此基础上,分析了这种方法对匀速运动目标和匀加速运动目标的可观测性问题

2、;并讨论了运动观测平台对固定目标辐射源的定位方法。论文第三章研究了利用波达角变化率和频率变化率进行单站无源定位与跟踪的算法问题,研究重点放在提高算法的稳定性方面。在扩展卡尔曼滤波及其衍生算法的基础上,提出了基于极坐标的定位与跟踪算法、基于变换状态空间的定位与跟踪算法,这两种方法在保证定位与跟踪精度的前提下,大大地提高了算法的稳定性。论文第四章讨论了雷达信号的频率和频率变化率的精确估计算法,对不同的雷达信号分别提出了多级载波频率估计算法、最小拟合误差载波频率估计算法和基于离散多项式相位变换频率变化率估计算法,得到了比较好的结果。在论文第五章以相位干涉仪阵列为测量结构,讨

3、论了波达角和波达角变化率的精确估计问题,依次提出了参差距离测量算法、多组解模糊算法和基于二次相位差的估计算法;分析了这些算法的性能、正确条件和范围,并进行了仿真试验验证。在前三章关于利用频率变化率和波达角变化率的定位与跟踪的关键技术讨论的基础上,论文第六章介绍了内场试验和外场试验。内场数据处理结果验证了第四章的频率和频率变化率估计算法可以间接或直接得到高精度的频率变化率估计值:外场实验验证了定位与跟踪算法、频率和频率变化率估计算法,可以很好完成对目标的定位与跟踪。关键词:单站无源定位与跟踪扩展卡尔曼滤波频率变化率波达角波达角变化率相位干涉仪阵列第1页里堕型堂垫查盔兰堑

4、窒竺堕窆篁笙苎ABSTRACTWiththemeritsaselectromagneticself-hiding,fardistancedetectionandeasy—deploying,theSingleObserverPassiveLocationAndTracking(SOPLAT)hasabroadapplicationinmilitarydomain.QuiteafewofnewmethodsofSOPLAThavebeenproposedinthelastdecade,mostofthesemethodsaddnewmeasurevalue(s)toth

5、eBearing—Onlymethodbaseontheparticlekinematics.ThispaperstudythechallengetechnologyofSOPLATmethodusingfrequencyrateanddifferentialdirectionofarrival(DDOA),includinglocationandtrackingalgorithm,frequencyrateestimation,DOAandDDOAestimation.ThetheoryofSOPLATusingfrequencyrateandDDOAisdiscu

6、ssedinchapter2,includingdevelopingthesystemequation,discussingtheobservabilityaboutstablevelocitytargetandstableaccelerationtarget.Themethodoflocationaboutinmaobiletargetisalsostudied.Thelocationandtrackingalgorithmisstudiedinchapter3.Byemphasizingtherobustnessofalgorithm,twonewlocation

7、andtrackingalgorithmsisproposedbasedonextendedKalmanfilter:robustalgorithmbasedonpolarcoordinatesandrobustextendKalmanFilterbasedontransformingstatespace.ThefrequencyrateestimationintheSOPLATisstudiedinchapter4.Threealgorithmsisdevelopedforvariouskindsofradarsignal.Thesealgorit

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