考虑站址误差的牛顿迭代定位算法

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1、34航天电子对抗第31卷第1期考虑站址误差的牛顿迭代定位算法吴昊,宁勇(中国航天科工集团8511研究所,江苏南京210007)摘要:由于时差测量精度的提高,时差定位体制得到了广泛的应用。除量测误差外,站址误差也可能会对目标定位性能产生影响。提出了考虑站址误差的牛顿迭代方法,通过仿真实验分析了时差定位体制中TDOA量测误差及站址误差对定位性能的影响。关键词:定位;时差;站址误差中图分类号:TN97文献标识码:AANewtonTaylorseriesmethodfortargetlocalizationwithuncertainreceiverpos

2、itionsWuHao。NingYong(No.8511ResearchInstituteofCASIC,Nanjing210007,Jiangsu,China)Abstract:TargetlocationsystembasedonTDOAmeasurementiswidelyusedbecauseofthehighprecision.BesideoftheTDOAmeasurementerror,thereceiverpositionserrorhasseriouseffectonthelocationaccuracy.Inthepaper,

3、theNewtonTaylorseriesmethodconsideringthereceiverpositionerrorisproposed.Numericalsimulationshowsthegoodperformanceofthisalgorithm.Keywords:targetlocation;TDOA;receiverpositionserror0引言1数学模型在现代测量技术条件下,由于时差测量精度的提高,时差定位体制得到了广泛的应用[1。3]。时差定位通常利用多站同时测量辐射源的方向或信号到达时间差(TDOA)来完成,一个时差在

4、空间上表现为双曲面,通过相交可得到目标位置。由于量测方程的伪线性,很多学者开展了相关的研究,经典方法为牛顿迭代算法和二步最小二乘法。文献[23的二次WLS算法指出目标定位精度对站址误差同样十分敏感。该算法在传统二次WLS算法的基础上考虑了站址误差,并给出一种考虑站址误差的TDOA定位算法,但是该算法在量测误差较大时,定位性能下降很快。本文针对量测误差较大的场景,提出了一种考虑站址误差的牛顿迭代定位算法,具有更好的稳健性。首先给出了定位场景的数学模型,然后详细阐述了本文算法的流程,最后给出了算法的仿真分析。收稿日期:2014—11—18;2015—

5、01—05修回。作者简介:吴昊(1984一),男,工程师,博士,主要研究方向为电子对抗技术研究、数据处理。设目标的真实位置为五。一[z。,y。,2。]1,假设场景中观测站个数为M(M>3)。令观测站i的真实站址是ro一[z?,yO,z?]7,所有,?可构成向量r。一E(r7)T,(ri)7,⋯,(r‰)’]T,考虑站址误差,只能得到量测值r2一Ix。,Y,,z:]T,同样将所有r:构造向量r一[rT,,.≥,⋯,,矗]7,对应误差向量为△r—EArT,△,手,⋯,ArT]T,其中:Ar,一ro—r:(1)这里Ar服从均值为0、方差为Q,的高斯分布

6、。Q,一E[ArArl](2)图1给出了时差定位的几何配置。图1时差定位的几何配置记d?为第i个观测站到目标的距离:2015(1)吴昊,等:考虑站址误差的牛顿迭代定位算法35dO一((工。一ro)1(工。一r?))172(3)假设第一个站是主站,则观测站i与主站间的TDOA为:r01一d0l/c一(d?一d?)/c(4)这里为后面分析方便,将其转为到达距离差:d矗一d?一di—cri。1(5)将全部dj构成向量d。一[d;1,.”,d‰。]1。实际仅能得到量测值d¨同样获得向量形式d一[d扪⋯,d埘]’,对应误差向量是Ad一[△d:,,⋯,AdM

7、。]7,它也服从均值为0、方差为Q的高斯分布。Qd—E[AdAd’](6)2算法描述2.1牛顿迭代方法牛顿迭代算法的核心思想是将定位方程泰勒展开,并保留一阶[4],在迭代过程中,通过计算误差的最小二乘解来估计状态。与传统方法[41不同,估计向量中还包含了站址≯。考虑站址误差的存在,对牛顿迭代算法做如下描述,定义Jl(H)为关于H的函数,具体关系在式(5)中给出。其中H一[H丁,rT]1,它是待估计的向量,则:n—m—h(H)(7)式中,n一[涮T,躏T,毋1]1,n的协方差矩阵为:Q—l。黧,。≯]㈦式中,Q为TDOA误差协方差阵,Q,为站址误差

8、协方差阵。记上次迭代的结果为U¨-1’一[Hj,;T]T,则可将Jl(H)在U娃'1’处泰勒展开并只保留一次项:r(x—r1)1/d1一

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