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前言

众所周知,无源定位系统是在不主动发射电磁波信号的情况下,通过被动观测站(或称传感器)测量目标辐射或散射的无线电信号参数来确定目标的位置信息的。与有源定位系统相比,无源定位系统具有隐蔽性能好、侦察作用距离远、系统成本低等诸多优势,因此近几十年来受到国内外相关学者和工程技术人员的广泛关注和研究。就现有的无源定位系统而言,其中的定位观测量主要包括空域、时域、频域和能量域四类参量,其中空域观测量包括方位角、仰角、方位角变化率、仰角变化率等参量;时域观测量包括到达时间、时间差、时间和等参量;频域观测量包括到达频率、频率差、频率和等参量;能量域观测量包括接收信号强度、信号能量增益比等参量。利用上述定位观测量可以直接建立目标位置参数(也可包括速度参数)和观测站位置参数(也可包括速度参数)之间的代数方程,通过优化求解该观测方程即可获得目标位置信息的有效估计。

需要指出的是,现有的定位观测量都是关于目标位置参数的非线性函数,因此从数学上来说,无源定位问题本质上属于非线性最小二乘估计问题。针对非线性最小二乘优化模型,一类基于Taylor级数展开的数值迭代算法应用最为广泛,该算法实质上是数值优化理论中的Gauss-Newton 迭代法。值得一提的是,与许多其他形式的无源定位算法相比,基于 Taylor级数迭代的无源定位算法几乎不受定位观测量的限制,具有较强的普适性。然而,现有的Taylor级数迭代定位算法大多是针对具体而特定的观测方程所设计的,缺乏统一的计算模型和理论框架。对此,本书较全面系统地介绍了基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法,旨在给出统一的计算模型和理论框架。

一般而言,影响无源定位精度的因素主要有两个:一个是定位观测量中的观测误差;另一个是定位观测方程中的系统误差。更具体地说,观测误差通常源自接收信号中所附带的随机噪声或背景噪声,而系统误差则源自多个方面,本书主要指观测站位置和速度等系统参量的测量误差。针对观测误差的影响,通常的处理方式是在非线性最小二乘优化模型中设置合理的加权矩阵。针对系统误差的影响,通常存在两类处理方式:第一类处理方式就是在算法层面尽可能地抑制系统误差的影响;第二类处理方式则是通过放置若干位置信息已知(或近似已知)的校正源去消除系统误差的影响。显然,第二类处理方式的成本会高于第一类处理方式,但却能换来更高的定位精度。综合上述讨论可知,依据是否存在系统误差和校正源的角度来划分,可将无源定位算法的应用场景分为四类:第一类是仅存在定位观测量的观测误差而没有系统误差;第二类是观测误差和系统误差同时存在;第三类是观测误差、系统误差和校正源同时存在,并且校正源的位置精确已知;第四类是观测误差、系统误差和校正源同时存在,但是校正源的位置存在测量误差。本书针对上述四类应用场景分别给出了基于Taylor级数迭代的定位理论与方法,书中的算法推导和理论性能分析并不局限于特定的定位观测量,具有较强的普适性,同时强调数学上的统一性和系统性。

全书共包括11章。第1章是绪论,对无源定位技术进行了简要概述,并对Taylor级数迭代定位方法的研究现状进行了总结。第2章是数学预备知识,包括矩阵理论和统计信号处理中的若干重要结论。第3章介绍了无系统误差条件下基于Taylor级数迭代的单目标定位理论与方法。第4章介绍了系统误差存在条件下基于Taylor级数迭代的单目标定位理论与方法。第5章介绍了校正源位置精确已知条件下基于Taylor级数迭代的单目标定位理论与方法。第6章介绍了校正源位置误差存在条件下基于Taylor级数迭代的单目标定位理论与方法。第7章介绍了基于Taylor级数迭代的多目标联合定位理论与方法。第8章介绍了无系统误差条件下含等式约束的Taylor级数迭代定位理论与方法。第9章介绍了系统误差存在条件下含等式约束的Taylor级数迭代定位理论与方法。第10章介绍了校正源位置精确已知条件下含等式约束的Taylor级数迭代定位理论与方法。第11章介绍了校正源位置误差存在条件下含等式约束的Taylor级数迭代定位理论与方法。

本书由解放军信息工程大学信息系统工程学院王鼎和张莉共同执笔完成,并最终由王鼎对全书进行统一校对和修改,写作历经2年时间,在编著过程中参阅了大量著作和论文,在此向这些材料的原著作者表示诚挚的谢意。

本书得到了国家自然科学基金—青年科学基金(项目编号:61201381)和解放军信息工程大学“2110工程”(项目编号102063和102106)的资助。此外,本书的出版还得到了各级领导和电子工业出版社的支持,在此一并感谢。

限于作者水平,书中难免有疏漏和不妥之处,恳请读者批评指证,以便于今后纠正。如果读者对书中的内容有所疑问,可以通过电子信箱(wang_ding814@ aliyun.com)与作者联系,望不吝赐教。

作者
2015年10月于解放军信息工程大学 LjtFeGvTikBSpOEW08hHHHVj5v2cXDlVh5xMccakm8TyNKLk3mhS1o4LbylSnXsT

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