为了减小到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差,提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置,在初始位置处泰勒级数展开得到位置...为了减小到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差,提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置,在初始位置处泰勒级数展开得到位置估计量的线性模型,并求取误差加权矩阵、系数矩阵及协方差矩阵等参数;然后采用加权最小二乘法对最终位置进行最优无偏估计,同时推导出定位误差的最小方差阵。仿真实验结果表明,在相同环境下该算法的定位精度优于Chan和Taylor算法,同时显著减小了算法的运算量。展开更多
雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear U...雷达机动目标跟踪问题中,通常目标运动模型可精确地在直角坐标系下建模,但大多数情形下模型是非线性的,同时在传感器坐标系下所获得目标量测又是直接可用的.通过将无迹变换与最优线性无偏滤波器有机结合,提出一种新的BLUE(Best Linear Unbiased Estimator)滤波算法,以便解决上述非线性跟踪问题.首先,该算法利用无迹变换对经由直角坐标系下非线性目标运动模型得到的目标状态及其协方差作出预测,然后在保持传感器坐标系(极坐标系)下所固有的量测误差的同时,直接对它们作出状态估计.在算法推导及Monte-Carlo仿真过程中,将新的BLUE滤波算法和EKF(Extended Kalman Filter)、UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法进行比较,结果表明新算法的有效性和适用性.展开更多
文摘为了减小到达时间差(time difference of arrival,TDOA)方法在定位过程中存在的系统测量噪声和非视距误差,提出了一种基于最优线性无偏估计的TDOA定位算法。该方法首先利用Chan算法计算定位初始位置,在初始位置处泰勒级数展开得到位置估计量的线性模型,并求取误差加权矩阵、系数矩阵及协方差矩阵等参数;然后采用加权最小二乘法对最终位置进行最优无偏估计,同时推导出定位误差的最小方差阵。仿真实验结果表明,在相同环境下该算法的定位精度优于Chan和Taylor算法,同时显著减小了算法的运算量。
