赵拥军,,
刘智鑫,,
刘成城
战略支援部队信息工程大学 数据与目标工程学院 郑州 450001
基金项目:国家自然科学基金(61703433)
详细信息
作者简介:高向颖(1996–)，女，河南开封人。中国人民解放军战略支援部队信息工程大学在读硕士研究生，主要研究方向为无源定位、信号分析与处理等。E-mail: wjsgxyy@163.com
赵拥军(1964–)，男，河南新乡人，博士，教授。2008年在北京理工大学电子工程学院获得博士学位，现担任中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院教授。主要研究方向为雷达信号处理、阵列信号处理。E-mail: zhaoyongjuntg@126.com
刘智鑫(1991–)，男，新疆乌鲁木齐人。中国人民解放军战略支援部队信息工程大学在读博士研究生，主要研究方向为辐射源定位、电子侦察等。E-mail: liuzhixin54@sina.com
刘成城(1986–)，男，江苏盐城人，博士，讲师。2014年在中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院获得博士学位，现担任中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院讲师。主要研究方向为电子与信息对抗。E-mail: luckylcc079@126.com
通讯作者:赵拥军 zhaoyongjuntg@126.com
刘智鑫 liuzhixin54@sina.com
责任主编：郭福成 Corresponding Editor: GUO Fucheng中图分类号:TN91
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出版历程
收稿日期:2020-04-10
修回日期:2020-07-08
网络出版日期:2020-08-11
Robust Source Localization Using TDOA and FDOA with Receiver Location Errors
GAO Xiangying,ZHAO Yongjun,,
LIU Zhixin,,
LIU Chengcheng
School of Data and Target Engineering, PLA Strategic Support Force Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61703433)
More Information
Corresponding author:ZHAO Yongjun, zhaoyongjuntg@126.com;LIU Zhixin, liuzhixin54@sina.com
摘要
摘要:针对现有算法定位精度低，稳健性差的问题，该文基于误差校正的思想，改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2，提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程，避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算，提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明，在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明，在常见量级的站值误差及测量误差下，相比于现有算法，该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。
关键词:动目标定位/
到达时间差(TDOA)/
到达频率差(FDOA)/
站址误差/
误差校正/
稳健性
Abstract:To address the low location accuracy and poor robustness of existing methods, error correction to improve the Stage 2 of the original Two-Stage Weighted Least Squares (TSWLS)-based methods is proposed, which involves a robust moving source localization method with high accuracy based on Time Difference Of Arrival (TDOA) and Frequency Difference Of Arrival (FDOA) in the presence of receiver location errors. This newly proposed Stage 2 performs Taylor expansion on the nuisance variables introduced in Stage 1 to construct the error correction equation, thereby avoiding the rank deficiency problem and nonlinear mathematical operations in the original TSWLS-based methods; and improving the robustness and location accuracy of the method. Theoretical analysis indicates that the proposed method can attain the Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) under small noise condition. Simulation results show the proposed method has stronger localization robustness and better anti-noise performance over the existing methods under the common level of receiver location and measurement error.
Key words:Moving source localization/
Time Difference Of Arrival (TDOA)/
Frequency Difference Of Arrival (FDOA)/
Receiver location errors/
Error correction/
Robustness analysis
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