一种利用询问－应答规律对应答机定位的方法

针对双站测向定位系统复杂、同步要求高的问题,根据询问应答机的工作规律,提出了一种对应答机单站定位的方法。根据已知的地面询问站和侦收站位置,通过测量敌我识别询问和应答信号到达时间差和应答信号方位,实现了对应答机的定位;同时分析了定位误差,通过计算机仿真证明了该方法的可行性。在地面询问站已知的情况下该方法对于解决实际工程问题具有借鉴意义。     

一种基于时序特征匹配的信号配对方法

针对协同问答模式下无线电信号配对关系分析的需求，提出了一种基于信号时间序列匹配的询问应答信号配对方法。该方法提取侦察传感器获取的信号模式、到达时间、节点位置等参数，反向推算信号发射时间序列，通过时序匹配算法对询问和应答信号进行准确配对，从而提取节点间问答关系。计算机仿真验证了方法的有效性，在一定的条件下配对正确率超过95%。     

运动TDMA系统目标时差定位算法

根据时分多址（TDMA）系统的同步特征,利用TDMA运动目标准周期性信号的到达时间,提出 了3种在三站时差定位系统中实现目标定位的算法。采用目标运动分析的方法,对TDMA目标 位置的可观测性进行分析,提出了目标运动分析时差定位算法,利用目标航迹上多个位置的 时差实现目标的定位。运用目标运动分析测距算法,提出了测距与传统时差定位和目标运动 分析时差定位相结合的两种定位算法。3种定位算法充分利用了目标的运动特性 ,提高了TDMA目标的定位精度,避免了传统时差定位算法中的多解和无解现象。仿真 结果验证了算法的有效性。     

基于多通道阵列处理的二次雷达混扰信号分选

针对应答脉冲信号的同步干扰（即混扰）造成二次雷达询问机解码错误的问题,提出了基于多通道阵列处理的混扰信号分选算法。首先建立了询问机天线使用多通道阵列的混扰信号模型,在此基础之上给出了应答机个数及其到达角估计算法,并提出了基于最大似然估计的应答信号分选算法。仿真结果表明,该算法能够从混扰信号中同时准确分离多个应答信号,性能明显优于FastICA算法。当信噪比高于10 dB时,所提算法的分离指数比FastICA算法至少低10 dB。     

利用三星时频差的运动辐射源定位与测速方法

针对高轨三星无源定位系统对空中恒定高度运动目标探测的应用场景,提出了一种利用信号到达时差(TDOA)、到达频率差(FDOA)的无源定位与测速方法。详细描述了算法原理、算法处理步骤,利用STK（Satellite Tool Kit）软件结合计算机仿真,分析了时差测量误差、频差测量误差、高程估计误差对定位精度与测速精度的影响。该方法定位精度与测速精度较高,具有一定的工程应用价值。     

双星时差频差定位体制在频域混叠电磁环境下的应用

现代战场电磁环境复杂,不同类型电磁信号在时频域碰撞混叠,现有常规侦察手段对此类信号的定位应用受到严重制约。双星时差频差定位体制通过互模糊函数求解信号到达时差和频差,分离频域混叠信号并获得高达公里量级的定位精度,非常适合于复杂电磁环境下的应用。通过求解模糊函数的方法分析了时差频差体制对频域混叠信号的分离和定位能力,然后结合美航母编队及其电磁环境构成,探讨了这一能力在监视航母编队,尤其是跟踪识别编队个体成员的具体应用。仿真与分析结果证明了双星时差频差定位体制的优势,对于天基侦察系统的建设具有重要意义。     

IMU辅助的TDOA室内定位

室内环境下，当无线信号受到多径和非视距干扰时，传统的基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）的测距模型定位精度不满足室内定位精度要求。为此，提出利用TDOA与低成本的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）相结合的定位方法。在视距情况下，只有TDOA系统工作，但在信号受到干扰时，利用IMU能够在短时间内提供一个准确的相对位置信息的特性，采用TDOA算法对其进行辅助定位，并利用卡尔曼滤波器对它们的数据进行预处理，最后使用扩展卡尔曼滤波器对数据进行处理融合。实验结果表明，提出的算法比传统的TDOA定位具有更高的精度。     

一种提高二次雷达测距精度的方法

测距精度决定了二次雷达系统的目标分辨能力。针对现有二次雷达测距算法测距精度低的问题，分析了二次雷达的测距原理和引入的误差，提出了改进的自适应测距方法。在不更改二次雷达信号格式和硬件设计的前提下，采用分布式处理方式，使询问机和应答机能自动周期性测试本机内部延时，并在询问应答过程中自动分别扣除本设备的内部延时，从而提高二次雷达系统的测距精度。     

低轨双星无源探测系统对运动辐射源的快速检测算法

针对时频差体制的低轨圆轨道双星无源探测系统不能对运动辐射源进行定位和辐射源是否运动进行判别问题,提出了一种通过单次观测实现运动辐射源定位与运动性判别的快速算法。该算法利用信号到达角与信号达到时差联合定位结果,结合信号到达频差对平行于大地水准面的匀速运动目标进行运动性检测,使系统在观测量存在误差条件下仍能有效进行目标运动性判别。将其应用到低轨双星无源探测系统中,仿真结果表明算法对速度大于60 m/s以上的辐射源具备优于95%的正确检测概率。     

一种多脉冲联合处理的塔康辐射源定位方法

根据塔康（TACAN）脉冲序列的连续性，提出了一种基于多脉冲联合测向定位的新方法。该方法仅需两个相距较远的天线阵元，先利用塔康脉冲的特征，建立单个脉冲和多个脉冲间对应的侦测平台、目标飞机以及塔康信标台三者位置关系方程，得到目标方位初始解；利用该初始解，对两阵元干涉仪测向解模糊，得到方位角的高精度解，再代入时差-方位双曲线方程得到目标位置的高精度解。该方法相比传统方法有更高的测向定位精度和更简化的天线布局，有利于工程应用推广。     

基于角度重构和差分飞行时间的室外多站定位

针对当前室外定位基站和目标之间的信号收发不同步,以及非视距(Non-Line of Sight,NLOS)环境下定位困难的问题,提出了一种基于角度重构和差分飞行时间(Time of Flight,TOF)的室外NLOS多站定位方法。首先,基于单次散射模型给出了一种关于散射体波达角(Angle of Arrival,AOA)的粗略重构方法,再利用多径信号的差分TOF并结合模型中目标、散射体、基站之间的几何位置关系构建定位方程;然后,结合先验信息添加约束区间并结合定位方程将定位问题转化为最小二乘优化问题,并利用列文伯格-马奈尔特法(Levenberg Marquardt,LM)算法进行初始解算得到基站到目标的初始估计距离;最后,将每个基站的距离估计结果进行联合多边定位得到最终目标位置。仿真结果表明,该方法利用多个基站能在室外NLOS环境中实现较高定位精度。     

基于概率的单站多目标无源定位算法

机载单站多目标无源定位是现代电：于侦察领域的重点和难点课题。本文提出了一种基于贝叶斯后验概率最大原理的机载单站多目标无源定位算法。该算法只使用干涉仪给出脉冲序列相位差和载频信息，即可完成对多目标的分选识别和高精度定位，具有定位准确、指示清楚、无需对信号进行预分选的优点。仿真结果表明：在工程可实现的测向、测频精度和考虑载机位置、姿态误差情况下，对于载机一侧的多目标可能达到的定位精度约为距离的2％，是一种具有广阔应用前景的机栽单站无源定位方法。     

一种三站时差定位的布站优化算法

测量站的布站直接影响时差定位目标的定位精度。针对一定区域目标整体定位精度 的优化,提出了一种三站时差定位的布站优化算法。以水平定位精度因子(HDOP)为定位精度 的 度量准则,建立布站优化问题的多目标规划数学模型,通过构造最小最大评价函数,求解模 型的最优解,从而得到三站时差定位的最优布站。仿真给出了该布站优化算法对某种初始布 站进行优化前后两种布站的HDOP分布图。由仿真结果可以看出,相对于初始布站,最优布站 对目标区定位精度的提高较为明显,验证了这种布站优化算法的有效性。     

差异维度传感器数据融合新方法

针对不同维度传感器数据融合问题,提出一种利用三维量测（同时含有距离和角度 信息）结果为不足维量测（仅有距离或仅有角度信息）构建假量测点和协方差的新方法。仿 真结果表明,该方法能够有效地利用不同维度的量测数据,明显提高目标的定位精度,具有 一定的应用价值。     

采用信道估计法的基站VSWR实时检测

为解决无线基站宽带工作频带内电压驻波比(Voltage Standing Wave Ratio,VSWR)的实时测量，提出了一种采用信道估计法的测量方案。该方案实现简单，在基带处理单元高速率位置发送数据，依次抓取射频通道反馈和反射数据，分别求取信道响应序列，结合工厂装备测试数据，计算驻波反射系数和反射点位置。发送信号采用宽带正交频分复用信号，能检测到工作频段内任何频点处的驻波异常。有用信号前加循环前缀，并引入峰值抵消核，能正确检测到多个反射点驻波。仿真结果表明，该方案驻波测量精度和单回波点位置精度达到预期，多回波点测量能抓准外部主要故障点，在基站VSWR实时测量中具有良好的应用前景。     

基于约束加权最小二乘的时差频差联合定位算法

针对运动目标源定位问题,提出了一种基于约束加权最小二乘(Constrained Weighted Leas t-Squares, CWLS)的时差频差定位算法。该算法利用目标源到达多个接收站的时差和频 差信息,对目标源的位置和速度进行估计。通过引入中间变量,将时差频差非线性方程转换 成伪线性方程(中间变量与目标源位置和速度之间存在约束关系),再对此约束条件引入拉格 朗日乘子技术,将此伪线性方程的求解转化为求条件极值问题,创造性地求解了此非线性定 位方程,提高了定位精度,并能满足实时性和全局收敛要求。仿真实验表明,该算法在保持 相近复杂度的同时,进一步提高了定位性能,优于两步加权最小二乘算法,在噪声较高时仍 然能达到克拉美罗下限。     

一种量测转换的移动外辐射源多站协同跟踪算法

针对移动外辐射源跟踪问题，提出一种融合到达角(Angle of Arrival，AOA)与到达时间差(Time Difference of Arrival，TDOA)观测量的量测转换Kalman滤波(Converted Measurement Kalman Filter，CMKF)算法。首先，采用了一种考虑了传感器位置偏差影响的无源定位算法作为转换非线性的AOA与TDOA观测量至笛卡尔坐标系下观测量的方法，并证明了当AOA与TDOA的测量噪声以及传感器位置偏差都服从高斯分布且噪声强度不大时，该量测转换方法的位置转换误差能达到克拉美罗(Cramér-Rao Lower Bound，CRLB)界；其次，在量测转换的基础上构建了关于移动外辐射源的线性状态空间模型，将非线性的目标跟踪问题转化为线性滤波问题，并最终使用标准Kalman滤波器实时跟踪移动外辐射源位置。仿真结果不仅验证了量测转换精度与理论分析结论吻合，还表明了所提CMKF算法的跟踪精度同时优于扩展Kalman滤波器、无迹滤波器以及粒子滤波器。