在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子...在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。展开更多
本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出...本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.展开更多
针对现有的两步加权最小二乘(Two-stage Weighted Least Squares,TSWLS)和约束加权最小二乘(Constrained Weighted Least Squares,CWLS)在TDOA/AOA混合定位中可能产生测量矩阵奇异的情况,提出了一种改进的CWLS算法来消除奇异矩阵求逆运...针对现有的两步加权最小二乘(Two-stage Weighted Least Squares,TSWLS)和约束加权最小二乘(Constrained Weighted Least Squares,CWLS)在TDOA/AOA混合定位中可能产生测量矩阵奇异的情况,提出了一种改进的CWLS算法来消除奇异矩阵求逆运算.其主要思想是在约束条件下,用含有移动台位置坐标的价值函数对移动台坐标和附加变量分别取偏微分,分离出引入的附加变量,使移动台位置坐标与附加变量分别位于线性方程的两边,求解关于附加变量的一元二次方程,因此避免了对奇异矩阵求逆的运算.在零均值的高斯白噪声环境下,且移动台位于或接近监测基站阵列中心时,通过MATLAB仿真验证了改进的CWLS算法比TSWLS和CWLS算法均能取得更高的定位精度,可以达到克拉美-罗下界(CramérRao Lower Bound,CRLB).展开更多
文摘在TDOA(time difference of arrival)目标模拟系统中,采用微波光子链路传输包含精确TDOA信息的多路多频段目标模拟信号,为保证TDOA信息的精度足够高,需要精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时。从特定工程应用角度提出一种光子链路传输延时测量方法,通过专用延时测量芯片实现传输延时高分辨率、高精度测量,通过延时测量信号和目标模拟信号分时占用单根光纤的相同光传输波道,实现光子链路传输延时测量和目标模拟信号传输分时工作,从机理上满足了精确测量光子链路传输延时所需硬件条件。试验结果:表明该方法可精确测量目标模拟信号经过光子链路的传输延时,测量误差小于1 ns,比传感器的TDOA测量精度高一个数量级,满足系统对光子链路传输延时的测量精度要求。
文摘本文针对Ho提出的基于TDOA(Time Difference of Arrival)与GROA(Gain Ratio of Arrival)信号源定位的代数闭式解,提出两种偏差消减方法.首先对其闭式解偏差进行了推导,然后给出BiasRed法与BiasSub法两种偏差消减算法,BiasSub法从Ho给出的解中直接减去期望偏差,BiasRed法通过分析误差表达方程并引入二次约束来提升定位估计精度;分析表明两种方法均可针对远距离信号源,在较小高斯误差情况下有效消减定位偏差,BiasRed法可将偏差降低到最大似然估计算法的水平;计算机仿真分析验证了所提算法的性能.
文摘针对现有的两步加权最小二乘(Two-stage Weighted Least Squares,TSWLS)和约束加权最小二乘(Constrained Weighted Least Squares,CWLS)在TDOA/AOA混合定位中可能产生测量矩阵奇异的情况,提出了一种改进的CWLS算法来消除奇异矩阵求逆运算.其主要思想是在约束条件下,用含有移动台位置坐标的价值函数对移动台坐标和附加变量分别取偏微分,分离出引入的附加变量,使移动台位置坐标与附加变量分别位于线性方程的两边,求解关于附加变量的一元二次方程,因此避免了对奇异矩阵求逆的运算.在零均值的高斯白噪声环境下,且移动台位于或接近监测基站阵列中心时,通过MATLAB仿真验证了改进的CWLS算法比TSWLS和CWLS算法均能取得更高的定位精度,可以达到克拉美-罗下界(CramérRao Lower Bound,CRLB).
