CN111308530A - 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法 - Google Patents

一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111308530A
CN111308530A CN202010095378.XA CN202010095378A CN111308530A CN 111308530 A CN111308530 A CN 111308530A CN 202010095378 A CN202010095378 A CN 202010095378A CN 111308530 A CN111308530 A CN 111308530A
Authority
CN
China
Prior art keywords
satellite
radiation source
short
station
representing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010095378.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN111308530B (zh
Inventor
王鼎
唐涛
魏帅
杨宾
张莉
王成
李建兵
徐文艳
李崇
叶金来
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Information Engineering University of PLA Strategic Support Force
Original Assignee
Information Engineering University of PLA Strategic Support Force
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Information Engineering University of PLA Strategic Support Force filed Critical Information Engineering University of PLA Strategic Support Force
Priority to CN202010095378.XA priority Critical patent/CN111308530B/zh
Publication of CN111308530A publication Critical patent/CN111308530A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111308530B publication Critical patent/CN111308530B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/46—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being of a radio-wave signal type

Abstract

本发明公开一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，依次建立该辐射源地理坐标与发射的短波信号到达不同短波观测站的方位角和仰角的代数关系式；确定短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；建立该辐射源地理坐标与发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角的代数关系式；确定单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；将采集的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理，基于短波信号数据和卫星信号数据获得估计辐射源经纬度的优化模型，并进行数值优化，获得辐射源经纬度的估计值。本发明能够显著提升对地球表面远距离辐射源的定位精度。

Description

一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法
技术领域
本发明属于无线信号定位技术领域，尤其涉及一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法。
背景技术
众所周知，无线信号定位技术广泛应用于通信、雷达、目标监测、导航遥测、地震勘测、射电天文、紧急救助、安全管理等领域，其在工业生产和军事应用中都发挥着重要作用。
对目标进行定位(即位置参数估计)可以使用雷达、激光、声纳等有源设备来完成，该类技术称为有源定位技术，它具有全天候、高精度等优点。然而，有源定位系统通常需要依靠发射大功率电磁信号来实现，因此极易暴露自己的位置，容易被对方发现，从而遭到对方电子干扰的影响，导致定位性能急剧恶化，甚至会危及系统自身的安全性和可靠性。
目标定位还可以利用目标(主动)辐射或者(被动)散射的无线电信号来实现，该类技术称为无源定位技术，它是指在观测站(也称传感器)在不主动发射电磁信号的情况下，通过接收目标辐射或者散射的无线电信号来估计目标的位置参数。与有源定位系统相比，无源定位系统具有不主动发射电磁信号、生存能力强、侦察作用距离远等优势，从而得到国内外学者的广泛关注和深入研究。
现有的辐射源定位体制大都是基于单手段进行的，例如短波手段、超短波手段以及卫星手段等等。每一种定位手段都能适用于一定的频段范围，并且具有特定的优势。然而，每一种定位手段也都有其缺点，在特定的场景下存在一些弊端，例如短波手段往往在辐射源纬度方向上的定位误差较大，而卫星手段往往在辐射源经度方向上的定位误差较大。现有的定位体制很少将不同的定位手段进行协同处理，即多手段协同定位。要实现多手段协同定位，需要待定位辐射源能够同时发射不同频段的信号，在实际场景中这是有可能实现的，例如一艘舰船可能会同时发射短波信号和卫星信号。
另一方面，传统无源定位技术大多采用两步估计方式，即首先从接收信号中提取出用于定位的相关参数(主要包括空域、时域、频域以及能量域等参量)，然后利用这些中间参数确定目标位置参数或者速度参数。虽然这种两步定位模式在现代无源定位系统中被广泛使用，但以色列学者A.J.Weiss和A.Amar(Amar A,Weiss A J.Localization ofnarrowband radio emitters based on Doppler frequency shifts[J].IEEETransactions on Signal Processing,2008,56(11):5500-5508.)(Weiss A J.Directgeolocation of wideband emitters based on delay and Doppler[J].IEEETransactions on Signal Processing,2011,59(6):2513-5520.)却指出了其中所存在的诸多缺点，并提出了直接定位的思想，其基本理念是从信号采集的数据域中直接估计目标的位置参数，而无需估计其它中间定位参数。显然，这种直接定位体制同样适用于多手段协同定位中。
基于上述分析，本专利针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，提出了一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，可以显著提升对地球表面远距离辐射源的定位精度。
发明内容
本发明针对现有的定位体制很少将不同的定位手段进行协同处理且对地球表面远距离辐射源的定位精度较低的问题，针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，提出一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，可以显著提升对地球表面远距离辐射源的定位精度。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，包括：
步骤1：针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用N个短波观测站的地理坐标和电离层虚高信息，依次建立该辐射源地理坐标与其发射的短波信号到达N个短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式，其中N>1；
步骤2：针对待定位辐射源发射的短波信号，利用N个短波观测站安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤3：依次确定短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤4：针对同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用单颗卫星的地理坐标和姿态角信息，建立该辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式；
步骤5：针对待定位辐射源发射的卫星信号，利用单颗卫星安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤6：确定单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤7：单颗卫星和各个短波观测站将采集得到的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理；
步骤8：地面中心站基于短波信号数据和卫星信号数据，利用最大似然估计准则构建直接定位优化模型；
步骤9：地面中心站针对步骤8中构建的直接定位优化模型进行降维处理，得到仅关于辐射源经纬度的降维优化模型；
步骤10：地面中心站利用高斯-牛顿迭代法对步骤9中的降维优化模型进行数值优化，用于获得辐射源经纬度的估计值，亦即最终的定位结果。
进一步地，所述步骤1中辐射源地理坐标与其发射的短波信号到达N个短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式为：
Figure BDA0002385094160000031
Figure BDA0002385094160000032
式中，
Figure BDA0002385094160000033
Figure BDA0002385094160000034
Figure BDA0002385094160000035
其中，
Figure BDA00023850941600000311
和
Figure BDA00023850941600000310
分别表示第n个短波观测站的经纬度，α和γ分别表示待定位辐射源的经纬度，hn、
Figure BDA0002385094160000038
和
Figure BDA0002385094160000039
分别表示待定位辐射源发射的短波信号到达第n个短波观测站对应的电离层虚高、方位角和仰角，r表示地球半径，tn1和tn2均表示坐标系转换向量，φn表示第n个短波观测站与辐射源之间的地心角的一半，g(α,γ)表示待定位辐射源在地心地固坐标系下的位置向量，
Figure BDA0002385094160000041
表示第n个短波观测站在地心地固坐标系下的位置向量。
进一步地，所述步骤2中第n个短波观测站的阵列接收信号模型为：
Figure BDA0002385094160000042
式中
Figure BDA0002385094160000043
表示第n个短波观测站中的均匀圆阵的接收信号，1≤n≤N，N为短波观测站的数目；
Figure BDA00023850941600000419
表示信号到达第n个短波观测站的复包络；
Figure BDA0002385094160000045
表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure BDA0002385094160000046
Figure BDA0002385094160000047
表示噪声功率，
Figure BDA0002385094160000048
表示
Figure BDA0002385094160000049
阶单位矩阵，
Figure BDA00023850941600000410
表示均匀圆阵的阵元个数；
Figure BDA00023850941600000411
表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；
Figure BDA00023850941600000412
表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure BDA00023850941600000413
其中
Figure BDA00023850941600000414
表示均匀圆阵的半径；λ(s)表示短波信号的载波波长。
进一步地，所述步骤3中短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure BDA00023850941600000415
Figure BDA00023850941600000416
式中，
Figure BDA00023850941600000417
和
Figure BDA00023850941600000418
分别为短波观测站中的阵列流形向量
Figure BDA0002385094160000051
关于其经纬度的导数；
Figure BDA0002385094160000052
Figure BDA0002385094160000053
Figure BDA0002385094160000054
Figure BDA0002385094160000055
Figure BDA0002385094160000056
Figure BDA0002385094160000057
其中，
Figure BDA0002385094160000058
进一步地，所述步骤4中辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式为：
Figure BDA0002385094160000059
Figure BDA00023850941600000510
式中，θ(t)和β(t)分别为待定位辐射源发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角，x(t)、y(t)和z(t)表示待定位辐射源在单颗卫星坐标系下的三维坐标：
Figure BDA0002385094160000061
其中Px(ψx)、Py(ψy)和Pz(ψz)表示旋转矩阵，α(t)和γ(t)分别表示单颗卫星的经纬度，ψx、ψy及ψz分别表示单颗卫星绕x轴、y轴及z轴旋转的姿态角；g(α(t),γ(t))表示单颗卫星在地心地固坐标系下的位置向量：
Figure BDA0002385094160000062
Figure BDA0002385094160000063
进一步地，所述步骤5中单颗卫星的阵列接收信号模型为：
x(t)(t)＝b(t)(θ(t),β(t))s(t)(t)+ξ(t)(t)＝f(t)(α,γ)s(t)(t)+ξ(t)(t)
式中x(t)(t)表示单颗卫星中的均匀圆阵的接收信号；s(t)(t)表示信号到达单颗卫星的复包络；ξ(t)(t)表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure BDA0002385094160000064
(σ(t))2表示噪声功率，
Figure BDA0002385094160000065
表示M(t)×M(t)阶单位矩阵，M(t)表示均匀圆阵的阵元个数；b(t)(θ(t),β(t))表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；f(t)(α,γ)表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure BDA0002385094160000071
其中ρ(t)表示均匀圆阵的半径；λ(t)表示卫星信号的载波波长。
进一步地，所述步骤6中单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure BDA0002385094160000072
Figure BDA0002385094160000073
式中，
Figure BDA0002385094160000074
和
Figure BDA0002385094160000075
分别为单颗卫星中的阵列流形向量f(t)(α,γ)关于其经纬度的导数；
Figure BDA0002385094160000076
Figure BDA0002385094160000077
Figure BDA0002385094160000078
Figure BDA0002385094160000079
Figure BDA0002385094160000081
进一步地，所述直接定位优化模型为：
Figure BDA0002385094160000082
式中J表示待优化的目标函数；tk表示第k个采样时刻；K表示信号采样点数。
进一步地，所述步骤9包括：
步骤9.1：按照下式分别构造短波信号和卫星信号的阵列协方差矩阵：
Figure BDA0002385094160000083
步骤9.2：依次对矩阵
Figure BDA0002385094160000084
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure BDA0002385094160000085
由此可得噪声功率
Figure BDA0002385094160000086
的估计值为：
Figure BDA0002385094160000087
步骤9.3：对矩阵
Figure BDA0002385094160000088
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure BDA0002385094160000089
由此可得噪声功率(σ(t))2的估计值为：
Figure BDA00023850941600000810
步骤9.4：按照下式依次求出
Figure BDA00023850941600000811
的最优解：
Figure BDA00023850941600000812
步骤9.5：按照下式依次求出{s(t)(tk)}1≤k≤K的最优解：
Figure BDA0002385094160000091
步骤9.6：将
Figure BDA0002385094160000092
以及
Figure BDA0002385094160000093
代入步骤8中的优化模型中得到降维优化模型：
Figure BDA0002385094160000094
式中
Figure BDA0002385094160000095
表示待优化的目标函数；tr{·}表示矩阵求迹运算；
Figure BDA0002385094160000096
和Π⊥[f(t)(α,γ)]均为正交投影矩阵：
Figure BDA0002385094160000097
其中，
Figure BDA0002385094160000098
进一步地，所述步骤10包括：
按照如下迭代公式对步骤9中的降维优化模型进行数值优化：
Figure BDA0002385094160000099
式中p表示迭代次数；
Figure BDA00023850941600000910
表示第p次迭代结果；
Figure BDA00023850941600000911
表示第p+1次迭代结果；μ表示步长因子；
Figure BDA00023850941600000912
表示梯度向量；
Figure BDA00023850941600000913
表示海森矩阵；
Figure BDA00023850941600000914
Figure BDA00023850941600000915
式中，
Figure BDA0002385094160000101
Figure BDA0002385094160000102
Figure BDA0002385094160000103
Figure BDA0002385094160000104
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：
本发明针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，首先利用多个短波观测站的地理坐标(即经纬度)和电离层虚高信息，依次建立该辐射源地理坐标(亦即经纬度)与其发射的短波信号到达不同短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式；然后利用每个短波观测站安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集，并确定短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；接着利用单颗卫星的地理坐标和姿态角信息，建立该辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式；随后利用单颗卫星安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集，并确定单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；最后单颗卫星和各个短波观测站将采集得到的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理，地面中心站基于短波信号数据和卫星信号数据获得估计辐射源经纬度的优化模型，并利用高斯-牛顿迭代法对其进行数值优化，用于获得辐射源经纬度的估计值，亦即最终的定位结果。相比已有的基于二维波达方向的短波多站定位和单星定位，本发明将短波多站定位和单星定位进行了有效协同，从而产生了协同增益，可以显著提升对地球表面远距离辐射源的定位精度。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法的基本流程图；
图2为短波定位几何示意图；
图3为单颗卫星坐标系及方位角和仰角示意图；
图4为短波和卫星信号数据传输示意图；
图5为3种方法的定位结果散布图；
图6为3种方法的定位均方根误差随着信噪比的变化曲线；
图7为3种方法的定位均方根误差随着信号采样点数的变化曲线；
图8为3种方法的定位均方根误差随着短波观测站中的均匀圆阵半径与波长比的变化曲线；
图9为3种方法的定位均方根误差随着单星中的均匀圆阵半径与波长比的变化曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的解释说明：
如图1所示，一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，包括：
步骤S101：针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用N(N>1)个短波观测站的地理坐标(即经纬度)和电离层虚高信息，依次建立该辐射源地理坐标与其发射的短波信号到达N个短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式；
步骤S102：针对待定位辐射源发射的短波信号，利用N个短波观测站安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤S103：依次确定短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤S104：针对同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用单颗卫星的地理坐标和姿态角信息，建立该辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式；
步骤S105：针对待定位辐射源发射的卫星信号，利用单颗卫星安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤S106：确定单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤S107：单颗卫星和各个短波观测站将采集得到的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理；
步骤S108：地面中心站基于短波信号数据和卫星信号数据，利用最大似然估计准则构建直接定位优化模型；
步骤S109：地面中心站针对步骤S108中构建的直接定位优化模型进行降维处理，得到仅关于辐射源经纬度的降维优化模型；
步骤S110：地面中心站利用高斯-牛顿迭代法对步骤S109中的降维优化模型进行数值优化，用于获得辐射源经纬度的估计值，亦即最终的定位结果。
具体地，所述步骤S101中，假设第n个短波观测站的经纬度分别为
Figure BDA0002385094160000128
和
Figure BDA0002385094160000122
待定位辐射源的经纬度分别为α和γ，其发射的短波信号到达第n个短波观测站对应的电离层虚高为hn，到达方位角和仰角分别为
Figure BDA0002385094160000123
和
Figure BDA0002385094160000124
于是根据短波信号传播的几何关系(如图2所示)可以建立如下代数关系式：
Figure BDA0002385094160000125
Figure BDA0002385094160000126
式中r表示地球半径；tn1和tn2均表示坐标系转换向量；φn表示第n个短波观测站与辐射源之间的地心角的一半；g(α,γ)表示待定位辐射源在地心地固坐标系下的位置向量；
Figure BDA0002385094160000127
表示第n个短波观测站在地心地固坐标系下的位置向量，它们的表达式如下：
Figure BDA0002385094160000131
Figure BDA0002385094160000132
Figure BDA0002385094160000133
具体地，所述步骤S102中，针对待定位辐射源发射的短波信号，利用N个短波观测站安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集，其中第n个短波观测站的阵列接收信号模型为：
Figure BDA0002385094160000134
式中
Figure BDA0002385094160000135
表示第n个短波观测站中的均匀圆阵的接收信号，1≤n≤N，N为短波观测站的数目；
Figure BDA0002385094160000136
表示信号到达第n个短波观测站的复包络；
Figure BDA0002385094160000137
表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure BDA0002385094160000138
Figure BDA0002385094160000139
表示噪声功率，
Figure BDA00023850941600001310
表示
Figure BDA00023850941600001311
阶单位矩阵，
Figure BDA00023850941600001312
表示均匀圆阵的阵元个数；
Figure BDA00023850941600001313
表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；
Figure BDA00023850941600001318
表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure BDA00023850941600001315
其中
Figure BDA00023850941600001316
表示均匀圆阵的半径；λ(s)表示短波信号的载波波长。
具体地，所述步骤S103中短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure BDA00023850941600001317
Figure BDA0002385094160000141
式中，
Figure BDA0002385094160000142
和
Figure BDA0002385094160000143
分别为短波观测站中的阵列流形向量
Figure BDA00023850941600001412
关于其经纬度的导数；
Figure BDA0002385094160000145
Figure BDA0002385094160000146
Figure BDA0002385094160000147
Figure BDA0002385094160000148
Figure BDA0002385094160000149
Figure BDA00023850941600001410
其中，
Figure BDA00023850941600001411
具体地，所述步骤S104中，假设单颗卫星的经纬度分别为α(t)和γ(t)，其绕x轴旋转的姿态角为ψx(称为滚动)，绕y轴旋转的姿态角为ψy(称为俯仰)，绕z轴旋转的姿态角为ψz(称为航偏)，待定位辐射源发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角分别为θ(t)和β(t)(如图3所示)，于是可以建立如下代数关系式：
Figure BDA0002385094160000151
Figure BDA0002385094160000152
式中x(t)、y(t)和z(t)表示待定位辐射源在单颗卫星坐标系下的三维坐标，它们的表达式如下：
Figure BDA0002385094160000153
其中Px(ψx)，Py(ψy)和Pz(ψz)表示旋转矩阵；g(α(t),γ(t))表示单颗卫星在地心地固坐标系下的位置向量，它们的表达式如下：
Figure BDA0002385094160000154
Figure BDA0002385094160000155
具体地，所述步骤S105中单颗卫星的阵列接收信号模型为：
x(t)(t)＝b(t)(θ(t),β(t))s(t)(t)+ξ(t)(t)＝f(t)(α,γ)s(t)(t)+ξ(t)(t)
式中x(t)(t)表示单颗卫星中的均匀圆阵的接收信号；s(t)(t)表示信号到达单颗卫星的复包络；ξ(t)(t)表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure BDA0002385094160000156
(σ(t))2表示噪声功率，
Figure BDA0002385094160000157
表示M(t)×M(t)阶单位矩阵，M(t)表示均匀圆阵的阵元个数；b(t)(θ(t),β(t))表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；f(t)(α,γ)表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure BDA0002385094160000161
其中ρ(t)表示均匀圆阵的半径；λ(t)表示卫星信号的载波波长。
具体地，所述步骤S106中单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure BDA0002385094160000162
Figure BDA0002385094160000163
式中，
Figure BDA0002385094160000164
和
Figure BDA0002385094160000165
分别为单颗卫星中的阵列流形向量f(t)(α,γ)关于其经纬度的导数；
Figure BDA0002385094160000166
Figure BDA0002385094160000167
Figure BDA0002385094160000168
Figure BDA0002385094160000171
Figure BDA0002385094160000172
具体地，所述步骤S107中，单颗卫星和各个短波观测站将采集得到的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理，如图4所示，可以将第个短波观测站作为地面中心站，其可以同时接收短波信号和卫星信号。
具体地，所述直接定位优化模型为：
Figure BDA0002385094160000173
式中J表示待优化的目标函数；tk表示第k个采样时刻；K表示信号采样点数。
具体地，所述步骤S109包括：
步骤S109.1：分别构造短波信号和卫星信号的阵列协方差矩阵，如下式所示：
Figure BDA0002385094160000174
步骤S109.2：分依次对矩阵
Figure BDA0002385094160000175
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure BDA0002385094160000176
由此可得噪声功率
Figure BDA0002385094160000177
的估计值为
Figure BDA0002385094160000178
步骤S109.3：分对矩阵
Figure BDA0002385094160000179
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure BDA00023850941600001710
由此可得噪声功率(σ(t))2的估计值为
Figure BDA0002385094160000181
步骤S109.4：依次求出
Figure BDA0002385094160000182
的最优解，如下式所示
Figure BDA0002385094160000183
步骤S109.5：依次求出{s(t)(tk)}1≤k≤K的最优解，如下式所示
Figure BDA0002385094160000184
步骤S109.6：将
Figure BDA0002385094160000185
以及
Figure BDA0002385094160000186
代入步骤S108中的优化模型中得到降维优化模型，如下式所示：
Figure BDA0002385094160000187
式中
Figure BDA0002385094160000188
表示待优化的目标函数；tr{·}表示矩阵求迹运算；
Figure BDA0002385094160000189
和Π⊥[f(t)(α,γ)]均为正交投影矩阵，表达式分别如下：
Figure BDA00023850941600001810
其中，
Figure BDA00023850941600001811
具体地，所述步骤S110包括：
所述步骤S110中，地面中心站利用高斯-牛顿迭代法对步骤S109中的降维优化模型进行数值优化，用于获得辐射源经纬度的估计值，亦即最终的定位结果，其迭代公式如下：
Figure BDA00023850941600001812
式中p表示迭代次数；
Figure BDA00023850941600001813
表示第p次迭代结果；
Figure BDA00023850941600001814
表示第p+1次迭代结果；μ表示步长因子；
Figure BDA00023850941600001815
表示梯度向量；
Figure BDA00023850941600001816
表示海森矩阵；
Figure BDA0002385094160000191
Figure BDA0002385094160000192
式中
Figure BDA0002385094160000193
Figure BDA0002385094160000194
Figure BDA0002385094160000195
Figure BDA0002385094160000196
为验证本发明效果，进行如下实验：
假设有3个短波观测站和单颗通信卫星对地球表面的辐射源进行定位，3个短波观测站的经度分别为119.1°，119.4°和117.3°，纬度分别为31.7°，25.6°和36.4°，卫星的经度为128.56°，纬度为24.44°，其轨道高度为800km，辐射源的经度为132.45°，纬度为22.61°，其同时发射短波信号和卫星信号，其中短波信号到达3个短波观测站所经历的电离层高度分别为350km，320km和280km。短波观测站中的均匀圆阵阵元个数均为20，单星中的均匀圆阵阵元个数为9。下面将本专利公开的定位方法与传统的短波多站定位方法和单星定位方法进行比较。
首先将短波观测站中的均匀圆阵半径与波长比设为1，单星中的圆阵半径与波长比设为2，信噪比设为5dB，信号采样点数设为1000，图5给出了3种方法(短波多站定位方法，单星定位方法及本专利公开的定位方法)的定位结果散布图，其中一共进行了5000次蒙特卡洛实验。从图5中可以看出，短波多站定位方法在辐射源纬度方向上的定位误差较大，单星定位方法在辐射源经度方向上的定位误差较大，而本专利公开的定位方法则在纬度方向和经度方向上的定位误差都能得到降低。经过数值统计可知，短波多站定位方法的定位误差为2.3269km，单星定位方法的定位误差为5.3384km，而本专利公开的定位方法的定位误差为1.4329km，其定位精度是最高的。
其余条件不变，图6给出了3种方法(短波多站定位方法，单星定位方法及本专利公开的定位方法)的定位均方根误差随着信噪比的变化曲线，图7给出了3种方法的定位均方根误差随着信号采样点数的变化曲线，图8给出了3种方法的定位均方根误差随着短波观测站中的均匀圆阵半径与波长比的变化曲线，图9给出了3种方法的定位均方根误差随着单星中的均匀圆阵半径与波长比的变化曲线。从中可以看出，相比于短波多站定位方法和单星定位方法，本专利公开的定位方法具有更高的定位精度，因为本专利公开的定位方法是将短波多站定位和单星定位进行了有效协同，因而产生了协同增益，提高了定位精度。
以上所示仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，包括：
步骤1：针对能够同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用N个短波观测站的地理坐标和电离层虚高信息，依次建立该辐射源地理坐标与其发射的短波信号到达N个短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式，其中N>1；
步骤2：针对待定位辐射源发射的短波信号，利用N个短波观测站安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤3：依次确定短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤4：针对同时发射短波信号和卫星信号的待定位辐射源，利用单颗卫星的地理坐标和姿态角信息，建立该辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式；
步骤5：针对待定位辐射源发射的卫星信号，利用单颗卫星安装的均匀圆阵对该信号进行接收和采集；
步骤6：确定单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式；
步骤7：单颗卫星和各个短波观测站将采集得到的阵列信号数据传输至地面中心站进行处理；
步骤8：地面中心站基于短波信号数据和卫星信号数据，利用最大似然估计准则构建直接定位优化模型；
步骤9：地面中心站针对步骤8中构建的直接定位优化模型进行降维处理，得到仅关于辐射源经纬度的降维优化模型；
步骤10：地面中心站利用高斯-牛顿迭代法对步骤9中的降维优化模型进行数值优化，用于获得辐射源经纬度的估计值，亦即最终的定位结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤1中辐射源地理坐标与其发射的短波信号到达N个短波观测站的方位角和仰角之间的代数关系式为：
Figure FDA0002385094150000011
Figure FDA0002385094150000012
式中，
Figure FDA0002385094150000021
Figure FDA0002385094150000022
Figure FDA0002385094150000023
其中，
Figure FDA0002385094150000024
和
Figure FDA0002385094150000025
分别表示第n个短波观测站的经纬度，α和γ分别表示待定位辐射源的经纬度，hn、
Figure FDA0002385094150000026
和
Figure FDA0002385094150000027
分别表示待定位辐射源发射的短波信号到达第n个短波观测站对应的电离层虚高、方位角和仰角，r表示地球半径，tn1和tn2均表示坐标系转换向量，φn表示第n个短波观测站与辐射源之间的地心角的一半，g(α,γ)表示待定位辐射源在地心地固坐标系下的位置向量，
Figure FDA0002385094150000028
表示第n个短波观测站在地心地固坐标系下的位置向量。
3.根据权利要求2所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤2中第n个短波观测站的阵列接收信号模型为：
Figure FDA0002385094150000029
式中
Figure FDA00023850941500000210
表示第n个短波观测站中的均匀圆阵的接收信号，1≤n≤N，N为短波观测站的数目；
Figure FDA00023850941500000211
表示信号到达第n个短波观测站的复包络；
Figure FDA00023850941500000212
表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure FDA00023850941500000213
Figure FDA00023850941500000214
表示噪声功率，
Figure FDA00023850941500000215
表示
Figure FDA00023850941500000216
阶单位矩阵，表示均匀圆阵的阵元个数；
Figure FDA00023850941500000218
表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；
Figure FDA00023850941500000219
表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure FDA0002385094150000031
其中
Figure FDA0002385094150000032
表示均匀圆阵的半径；λ(s)表示短波信号的载波波长。
4.根据权利要求3所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤3中短波观测站中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure FDA0002385094150000033
Figure FDA0002385094150000034
式中，
Figure FDA0002385094150000035
和
Figure FDA0002385094150000036
分别为短波观测站中的阵列流形向量
Figure FDA0002385094150000037
关于其经纬度的导数；
Figure FDA0002385094150000038
Figure FDA0002385094150000039
Figure FDA00023850941500000310
Figure FDA0002385094150000041
Figure FDA0002385094150000042
Figure FDA0002385094150000043
其中，
Figure FDA0002385094150000044
5.根据权利要求4所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤4中辐射源地理坐标与其发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角之间的代数关系式为：
Figure FDA0002385094150000045
Figure FDA0002385094150000046
式中，θ(t)和β(t)分别为待定位辐射源发射的卫星信号到达单颗卫星的方位角和仰角，x(t)、y(t)和z(t)表示待定位辐射源在单颗卫星坐标系下的三维坐标：
Figure FDA0002385094150000047
其中Px(ψx)、Py(ψy)和Pz(ψz)表示旋转矩阵，α(t)和γ(t)分别表示单颗卫星的经纬度，ψx、ψy及ψz分别表示单颗卫星绕x轴、y轴及z轴旋转的姿态角；g(α(t),γ(t))表示单颗卫星在地心地固坐标系下的位置向量：
Figure FDA0002385094150000051
Figure FDA0002385094150000052
6.根据权利要求5所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤5中单颗卫星的阵列接收信号模型为：
x(t)(t)＝b(t)(θ(t),β(t))s(t)(t)+ξ(t)(t)＝f(t)(α,γ)s(t)(t)+ξ(t)(t)
式中x(t)(t)表示单颗卫星中的均匀圆阵的接收信号；s(t)(t)表示信号到达单颗卫星的复包络；ξ(t)(t)表示阵列加性高斯白噪声，其均值为零、协方差矩阵为
Figure FDA0002385094150000053
(σ(t))2表示噪声功率，
Figure FDA0002385094150000054
表示M(t)×M(t)阶单位矩阵，M(t)表示均匀圆阵的阵元个数；b(t)(θ(t),β(t))表示以信号二维波达方向为函数的阵列流形向量；f(t)(α,γ)表示以待定位辐射源地理坐标为函数的阵列流形向量，其满足：
Figure FDA0002385094150000055
其中ρ(t)表示均匀圆阵的半径；λ(t)表示卫星信号的载波波长。
7.根据权利要求6所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤6中单颗卫星中的阵列流形向量关于地理坐标的导数表达式为：
Figure FDA0002385094150000056
Figure FDA0002385094150000057
式中，
Figure FDA0002385094150000061
和
Figure FDA0002385094150000062
分别为单颗卫星中的阵列流形向量f(t)(α,γ)关于其经纬度的导数；
Figure FDA0002385094150000063
Figure FDA0002385094150000064
Figure FDA0002385094150000065
Figure FDA0002385094150000066
Figure FDA0002385094150000067
8.根据权利要求7所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述直接定位优化模型为：
Figure FDA0002385094150000068
式中J表示待优化的目标函数；tk表示第k个采样时刻；K表示信号采样点数。
9.根据权利要求8所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤9包括：
步骤9.1：按照下式分别构造短波信号和卫星信号的阵列协方差矩阵：
Figure FDA0002385094150000069
步骤9.2：依次对矩阵
Figure FDA00023850941500000610
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure FDA0002385094150000071
由此可得噪声功率
Figure FDA0002385094150000072
的估计值为：
Figure FDA0002385094150000073
步骤9.3：对矩阵
Figure FDA0002385094150000074
进行特征值分解，并将其特征值按照由大到小的顺序进行排列可得：
Figure FDA0002385094150000075
由此可得噪声功率(σ(t))2的估计值为：
Figure FDA0002385094150000076
步骤9.4：按照下式依次求出
Figure FDA0002385094150000077
的最优解：
Figure FDA0002385094150000078
步骤9.5：按照下式依次求出{s(t)(tk)}1≤k≤K的最优解：
Figure FDA0002385094150000079
步骤9.6：将
Figure FDA00023850941500000710
以及
Figure FDA00023850941500000711
代入步骤8中的优化模型中得到降维优化模型：
Figure FDA00023850941500000712
式中
Figure FDA00023850941500000713
表示待优化的目标函数；tr{·}表示矩阵求迹运算；
Figure FDA00023850941500000714
和Π⊥[f(t)(α,γ)]均为正交投影矩阵：
Figure FDA00023850941500000715
其中，
Figure FDA0002385094150000081
10.根据权利要求9所述的一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法，其特征在于，所述步骤10包括：
按照如下迭代公式对步骤9中的降维优化模型进行数值优化：
Figure FDA0002385094150000082
式中p表示迭代次数；
Figure FDA0002385094150000083
表示第p次迭代结果；
Figure FDA0002385094150000084
表示第p+1次迭代结果；μ表示步长因子；
Figure FDA0002385094150000085
表示梯度向量；
Figure FDA0002385094150000086
表示海森矩阵；
Figure FDA0002385094150000087
Figure FDA0002385094150000088
式中，
Figure FDA0002385094150000089
Figure FDA00023850941500000810
Figure FDA00023850941500000811
Figure FDA0002385094150000091
CN202010095378.XA 2020-02-17 2020-02-17 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法 Active CN111308530B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010095378.XA CN111308530B (zh) 2020-02-17 2020-02-17 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010095378.XA CN111308530B (zh) 2020-02-17 2020-02-17 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111308530A true CN111308530A (zh) 2020-06-19
CN111308530B CN111308530B (zh) 2021-12-03

Family

ID=71160015

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010095378.XA Active CN111308530B (zh) 2020-02-17 2020-02-17 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111308530B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112782647A (zh) * 2020-12-15 2021-05-11 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 信息联合的二次等式约束最小二乘辐射源定位方法
CN113281702A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与卫星时频的超视距目标直接定位方法
CN113281701A (zh) * 2021-04-28 2021-08-20 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与三星时差的超视距目标直接定位方法
CN115168788A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 中国科学院空天信息创新研究院 卫星遥感大数据的确定方法、装置、设备及介质
CN116165599A (zh) * 2023-04-24 2023-05-26 武汉能钠智能装备技术股份有限公司四川省成都市分公司 一种超短波测向系统及集成式超短波测向设备

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11296792A (ja) * 1998-04-09 1999-10-29 Hitachi Ltd 路車間受信装置
CN101262690A (zh) * 2007-03-08 2008-09-10 北京海洋信通网络技术服务有限公司 海洋超短波远程无线通信和综合信息服务系统
CN103096465A (zh) * 2013-01-11 2013-05-08 南京师范大学 一种环境自适应的多目标直接定位方法
RU2012112991A (ru) * 2012-04-03 2013-10-10 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Способ однопунктного определения местоположения источника коротковолнового излучения
US20150145772A1 (en) * 2013-11-25 2015-05-28 At&T Mobility Ii Llc Methods, Devices, and Computer Readable Storage Device for Touchscreen Navigation
CN105487063A (zh) * 2015-12-26 2016-04-13 中国人民解放军信息工程大学 一种基于外辐射源时延和多普勒频率的直接定位方法
CN105759241A (zh) * 2015-12-18 2016-07-13 中国航天科工集团八五研究所 基于时差频差的直接定位方法
CN106029904A (zh) * 2013-11-17 2016-10-12 宽腾矽公司 用于探测、检测和分析分子的具有外部光源的集成装置
CN107290717A (zh) * 2017-05-19 2017-10-24 中国人民解放军信息工程大学 针对非圆信号的多目标直接定位方法
CN108828568A (zh) * 2018-07-19 2018-11-16 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种运动单站的直接定位方法和系统
CN108957387A (zh) * 2018-05-21 2018-12-07 西安电子科技大学 一种卫星信号二维到达角估计方法及系统
CN109298388A (zh) * 2018-08-21 2019-02-01 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于方位信息的超视距目标地理坐标直接估计方法
CN109613583A (zh) * 2019-01-02 2019-04-12 电子科技大学 基于单星与地面站测向及联合测时差的无源目标定位方法
CN109975749A (zh) * 2019-02-26 2019-07-05 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种校正源存在条件下的短波单站直接定位方法
CN109975755A (zh) * 2019-02-26 2019-07-05 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种校正源存在条件下的短波多站直接定位方法
CN109991564A (zh) * 2019-02-26 2019-07-09 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于神经网络的短波单站定位结果纠偏方法
US20190219661A1 (en) * 2018-01-18 2019-07-18 Hysky Technologies, Inc. High frequency geo-location methods and systems
CN110389327A (zh) * 2019-07-29 2019-10-29 杭州电子科技大学 接收站位置误差下多站多外辐射源雷达双基距定位方法
CN110568403A (zh) * 2019-08-10 2019-12-13 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种协同短波与卫星系统的超视距目标无源定位方法
CN110609021A (zh) * 2019-08-15 2019-12-24 成都市环境保护科学研究院 一种基于三维荧光光谱的江河流域污染物特征分析方法
CN110687502A (zh) * 2019-09-18 2020-01-14 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于最小二乘定位的短波测向数据集标注方法

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11296792A (ja) * 1998-04-09 1999-10-29 Hitachi Ltd 路車間受信装置
CN101262690A (zh) * 2007-03-08 2008-09-10 北京海洋信通网络技术服务有限公司 海洋超短波远程无线通信和综合信息服务系统
RU2012112991A (ru) * 2012-04-03 2013-10-10 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военный авиационный инженерный университет" (г. Воронеж) Министерства обороны Российской Федерации Способ однопунктного определения местоположения источника коротковолнового излучения
CN103096465A (zh) * 2013-01-11 2013-05-08 南京师范大学 一种环境自适应的多目标直接定位方法
CN106029904A (zh) * 2013-11-17 2016-10-12 宽腾矽公司 用于探测、检测和分析分子的具有外部光源的集成装置
US20150145772A1 (en) * 2013-11-25 2015-05-28 At&T Mobility Ii Llc Methods, Devices, and Computer Readable Storage Device for Touchscreen Navigation
CN105759241A (zh) * 2015-12-18 2016-07-13 中国航天科工集团八五研究所 基于时差频差的直接定位方法
CN105487063A (zh) * 2015-12-26 2016-04-13 中国人民解放军信息工程大学 一种基于外辐射源时延和多普勒频率的直接定位方法
CN107290717A (zh) * 2017-05-19 2017-10-24 中国人民解放军信息工程大学 针对非圆信号的多目标直接定位方法
US20190219661A1 (en) * 2018-01-18 2019-07-18 Hysky Technologies, Inc. High frequency geo-location methods and systems
CN108957387A (zh) * 2018-05-21 2018-12-07 西安电子科技大学 一种卫星信号二维到达角估计方法及系统
CN108828568A (zh) * 2018-07-19 2018-11-16 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种运动单站的直接定位方法和系统
CN109298388A (zh) * 2018-08-21 2019-02-01 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于方位信息的超视距目标地理坐标直接估计方法
CN109613583A (zh) * 2019-01-02 2019-04-12 电子科技大学 基于单星与地面站测向及联合测时差的无源目标定位方法
CN109975749A (zh) * 2019-02-26 2019-07-05 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种校正源存在条件下的短波单站直接定位方法
CN109975755A (zh) * 2019-02-26 2019-07-05 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种校正源存在条件下的短波多站直接定位方法
CN109991564A (zh) * 2019-02-26 2019-07-09 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于神经网络的短波单站定位结果纠偏方法
CN110389327A (zh) * 2019-07-29 2019-10-29 杭州电子科技大学 接收站位置误差下多站多外辐射源雷达双基距定位方法
CN110568403A (zh) * 2019-08-10 2019-12-13 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种协同短波与卫星系统的超视距目标无源定位方法
CN110609021A (zh) * 2019-08-15 2019-12-24 成都市环境保护科学研究院 一种基于三维荧光光谱的江河流域污染物特征分析方法
CN110687502A (zh) * 2019-09-18 2020-01-14 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于最小二乘定位的短波测向数据集标注方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JIEXIN YIN, DING WANG，YING WU, TAO TANG: "Single-step localization using multiple moving arrays in the presence of observer location errors", 《SIGNAL PROCESSING》 *
余婉婷，于宏毅，杜剑平，王鼎: "辐射源信号波形已知的超视距目标直接定位方法", 《电子学报》 *
郁 涛: "基于多站定位技术的舰载机进近引导系统", 《系统仿真学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112782647A (zh) * 2020-12-15 2021-05-11 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 信息联合的二次等式约束最小二乘辐射源定位方法
CN113281701A (zh) * 2021-04-28 2021-08-20 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与三星时差的超视距目标直接定位方法
CN113281701B (zh) * 2021-04-28 2024-03-12 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与三星时差的超视距目标直接定位方法
CN113281702A (zh) * 2021-04-30 2021-08-20 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与卫星时频的超视距目标直接定位方法
CN113281702B (zh) * 2021-04-30 2024-02-09 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 协同短波多站角度与卫星时频的超视距目标直接定位方法
CN115168788A (zh) * 2022-09-07 2022-10-11 中国科学院空天信息创新研究院 卫星遥感大数据的确定方法、装置、设备及介质
CN115168788B (zh) * 2022-09-07 2022-11-22 中国科学院空天信息创新研究院 卫星遥感大数据的确定方法、装置、设备及介质
CN116165599A (zh) * 2023-04-24 2023-05-26 武汉能钠智能装备技术股份有限公司四川省成都市分公司 一种超短波测向系统及集成式超短波测向设备
CN116165599B (zh) * 2023-04-24 2023-06-27 武汉能钠智能装备技术股份有限公司四川省成都市分公司 一种超短波测向系统及集成式超短波测向设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111308530B (zh) 2021-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111308530B (zh) 一种基于二维波达方向的短波多站和单星协同直接定位方法
CN109975749B (zh) 一种校正源存在条件下的短波单站直接定位方法
CN109975755B (zh) 一种校正源存在条件下的短波多站直接定位方法
CN103746757B (zh) 一种基于星载多波束天线的单星干扰源定位方法
CN108872932B (zh) 基于神经网络的超视距目标直接定位结果纠偏方法
CN113281701B (zh) 协同短波多站角度与三星时差的超视距目标直接定位方法
CN113253213B (zh) 高频地波雷达电离层回波空间分布特性测量方法及系统
CN110568403B (zh) 一种协同短波与卫星系统的超视距目标无源定位方法
CN111199280B (zh) 短波信道模型误差存在下联合信号复包络和载波相位信息的多站目标源地理坐标估计方法
CN103837867A (zh) 一种利用ais信息进行高频雷达天线通道校正的方法
CN111199281B (zh) 基于地理坐标空域位置谱的短波单站直接定位偏差补偿方法
CN103412286A (zh) 基于mimo雷达的发射极化优化doa估计方法
CN113271270B (zh) 基于深度卷积神经网络的太赫兹超大规模信道估计方法
CN104155633A (zh) 一种非正侧视双基地mimo雷达的杂波抑制方法
CN112511976A (zh) 定位无人机控制端的处理方法、装置、设备与介质
CN109991564B (zh) 基于神经网络的短波单站定位结果纠偏方法
CN112240957B (zh) 一种卫星导航干扰测向中天线幅相特性校正方法
CN112924924A (zh) 一种基于l1范数稀疏表示的宽带信号DOA估计方法
Meles et al. Drone localization based on 3D-AoA signal measurements
Jiexin et al. Combination of land-based and satellite-based OTH geolocations using differentiable exact penalty method
CN111079929B (zh) 基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法
Zou et al. Orbit determination algorithm and performance analysis of high‐orbit spacecraft based on GNSS
CN113281702B (zh) 协同短波多站角度与卫星时频的超视距目标直接定位方法
CN109856597B (zh) 一种新体制超视距短波定位系统及定位方法
CN113203985A (zh) 一种短波同频信号直接定位方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant