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基于编队飞行卫星群利用信号的到达时间差(Time Difference of Ar-rival,TDOA)和到达频率差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)测量信息对地球表面发射机(目标)的被动式定位和跟踪是一个很热门和挑战性的话题。由于TDOA/FDOA观测方程非线性化程度都很高,所以联合它们的信息进行定位和跟踪是一个比较复杂的问题。本论文给出了卫星编队的基本原理和编队方法,建立了定位和跟踪的模型。然后分别讨论了基于编队飞行卫星群利用TDOA和FDOA测量信息对发射机进行的定位和跟踪。在定位中,我们将非凸非线性的最大似然(MaximumLikelihood,ML)原问题松弛为凸的半正定规划(Semi-Definite Program,SDP)问题,并与已有的加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)方法、理论估计的克拉美-罗界(Cramer-Rao Bounds,CRB)进行了性能比较。仿真结果表明SDP方法比WLS方法性能更好,在条件恶劣(大噪声和轨道有摄动)的情况下都能达到相应的CRB。在跟踪中,我们将高斯和(Gaussian Mixturepresentation of Measurements,GMM)方法扩展到三维空间,并针对卫星跟踪的需要进行了一些改进。另外,我们讨论了无味卡尔曼滤波(Unscented KalmanFilter,UKF)、粒子滤波(Particle Filter,PF)用于TDOA和FDOA的跟踪,并将它们的性能与已有的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)、理论估计的后验克拉美-罗界(Posterior Cramer-Rao Bound,PCRB)进行了性能比较。仿真结果表明,在条件较好(噪声较小)时,GMM、EKF、UKF性能均能靠近相应的PCRB,PF由于利用TDOA和FDOA观测值时目标状态的似然函数很尖锐,粒子退化非常严重,所以性能很差。在条件较差(噪声较大)时,GMM性能稍好。