CN112327246B - 一种多机协同定位精度优化方法及系统 - Google Patents

一种多机协同定位精度优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112327246B
CN112327246B CN202011000892.7A CN202011000892A CN112327246B CN 112327246 B CN112327246 B CN 112327246B CN 202011000892 A CN202011000892 A CN 202011000892A CN 112327246 B CN112327246 B CN 112327246B
Authority
CN
China
Prior art keywords
error
phase
ranging
time delay
airborne
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.)
Active
Application number
CN202011000892.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112327246A (zh
Inventor
杨航
李洪烈
郭维波
王倩
李亭
程春华
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.)
Qingdao Campus of Naval Aviation University of PLA
Original Assignee
Qingdao Campus of Naval Aviation University of PLA
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 Qingdao Campus of Naval Aviation University of PLA filed Critical Qingdao Campus of Naval Aviation University of PLA
Priority to CN202011000892.7A priority Critical patent/CN112327246B/zh
Publication of CN112327246A publication Critical patent/CN112327246A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112327246B publication Critical patent/CN112327246B/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
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

本发明提供一种多机协同定位精度优化方法及系统，通过设置多个机载节点，使用节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值。进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差。使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差。根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。如此，对定位精度从距离和相位多维度进行了优化。

Description

一种多机协同定位精度优化方法及系统
技术领域
本发明属于动态定位技术领域，具体涉及一种多机协同定位精度优化方法及系统。
背景技术
随着我海军战略从近海防御向远海防御的转变，海上活动日益频繁，海上突发事件频发，海上航空搜救愈发重要。目前，超短波干涉式测向、伪码测距技术广泛应用于海上目标搜寻，遇险定位。受限于机载台天线阵数量，该方法存在着定位精度不高的问题。影响定位精度的因素主要存在于对目标位置的距离测量和相位计算两方面，其中，导致测距误差的主要因素有，伪码同步误差、多径引起的误差、对流层所引起的误差以及系统时延误差，而测向精度由于受到传播环境和天线间距影响，以及采用算法不同，所产生的误差相对较大。
发明内容
鉴于上述原因，本发明提供一种多机协同定位精度优化方法及系统。
本发明提供的多机协同定位精度优化方法，包括以下步骤。
步骤S1：设置多个机载节点，使用机载节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值；
步骤S2：进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；
步骤S3：使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；
步骤S4：根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
优选的，在步骤S1中，机载节点为四个，包含一个机载中心节点及三个机载普通节点。
优选的，在步骤S1中，采用Chan算法解算方程，并将初始非线性TDOA方程组转化为线性方程组。
优选的，在步骤S2中，系统测距误差是，伪码同步误差、系统时延误差、多径发射误差及对流层误差四者平方和的开方值，其中多径发射误差由机载节点高度确定，对流层误差由机载节点最大通信距离确定。
优选的，在步骤S3中，粗搜索实现目标相位的快速锁定，精密搜索实现对目标相位的无限逼近。
优选的，在步骤S3中，相位误差包括相位锁定误差及随机抖动误差，相位锁定误差由相位最小分辨率以及锁定所需时间确定，随机抖动误差由载噪比预设值确定。
优选的，在步骤S3中，接收信号的收通路包含天线以及收射频两路，在两收通路中，电路器件成对使用。
优选的，机载节点的飞行方向与来波方向保持一致。
本发明还提供一种多机协同定位精度优化系统，包括初始化模块、测距误差计算模块、相位误差计算模块及估算模块，初始化模块连接测距误差计算模块，测距误差计算模块连接相位误差计算模块，相位误差计算模块连接估算模块，初始化模块，用于设置多个机载节点，并使用节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程并求解，获得目标位置坐标值；测距误差计算模块，用于进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；相位误差计算模块，用于使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；估算模块，用于根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
本发明提供的多机协同定位精度优化方法及系统，通过设置多个机载节点，使用节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值。进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差。使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差。根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。如此，对定位精度从距离和相位多维度进行了优化。
通过本发明提供的结合附图阅读本申请实施方式的详细描述后，本申请的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明较佳实施例提供的多机协同定位的基本原理图；
图2为本发明较佳实施例提供的伪码同步优化方式下不同载噪比下相位抖动示意图；
图3为本发明较佳实施例提供的相位误差优化方式下相位相干法测角原理图；
图4为本发明较佳实施例提供的仿真模型中四节点模型概况图；
图5为本发明较佳实施例提供的仿真模型中目标方位测距误差分析图；
图6为本发明较佳实施例提供的仿真模型中目标方位测向误差分析图；
图7为本发明较佳实施例提供的仿真模型中目标方位测向精度与来波方向的变化曲线图；
图8为本发明较佳实施例提供的仿真模型中目标方位测向精度与信噪比的变化曲线图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
本发明提供的多机协同定位精度优化方法，包括以下步骤。
步骤S1：设置多个机载节点，使用机载节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值。
具体而言，本实施例提供的机载节点为四个，包含一个机载中心节点及三个机载普通节点。结合图1，网络中所有直升机节点均能够独立完成测距与测向，同时中心节点a与普通节点b可以根据中心节点选举策略相互切换。网络中中心节点主要承担向普通节点与搜救目标授时功能，使所有搜救设备与搜救目标时间同步。普通节点主要承担辅助中心节点定位功能，并在中心节点功能故障时能够替代中心节点为搜救设备授时与定位。利用机载节点生成的TDOA矩阵，构建一组关于目标位置的双曲线方程组，通过解算双曲线方程组，从而确定出目标位置的精确定位信息。计算过程分解如下。
假设目标位置用(x,y)表示，第i个机载节点的位置用(Xi,Yi)表示，目标位置到第i个节点之间的距离为：
Figure BDA0002694273100000051
Ri 2＝(Xi-x)2+(Yi-y)2＝Ki-2Xix-2Yiy+x2+y2 (1)
其中，Ki＝Xi 2+Yi 2。
令Ri,1表示目标位置与第i个机载节点和第1个机载节点的距离差，则有：
Figure BDA0002694273100000052
其中c为电波传播速度，di,1为TDOA测量值。又因为：
Ri 2＝(Ri,1+R1)2 (3)
可以将(3)式展开表示为：
Figure BDA0002694273100000053
当i＝1时，(1)式可简化为
R1 2＝K1-2X1x-2Y1y+x2+y2 (5)
将(4)式-(5)式，可得：
Figure BDA0002694273100000054
式中，Xi,1＝Xi-X1Yi,1＝Yi-Y1，通过求解x，y值即可实现对目标方位的确定。
依据TDOA的常规解算方法，选用Chan算法对非递归双曲线方程组进行求解，其优点是计算量小，在噪声服从高斯分布的环境下定位精度高。当参与的节点数目为四个时所得到的TDOA测量值数目会多于未知量的数目，因此可将初始非线性TDOA方程组转化为线性方程组。
令
Figure BDA0002694273100000055
为未知矢量，Zp＝[x,y]T，
Figure BDA0002694273100000056
为待测目标真实位置所对应的Za值，由式(4)可以求出具有TDOA噪声的误差矢量
Figure BDA0002694273100000057
其中未知量表达式为：
Figure BDA0002694273100000061
Figure BDA0002694273100000062
其中RM,1＝RM-R1，XM,1＝XM-X1,YM,1＝YM-Y1。
在此处定义di,j为信号到达机载节点i，j的测量时延差，ni,j为相应的时延误差，令无噪声时{*}的表达形式为{*}0，则有
Figure BDA0002694273100000063
Figure BDA0002694273100000064
同时由于
Figure BDA0002694273100000065
因此噪声的误差矢量可以表示成：
Figure BDA0002694273100000066
Figure BDA0002694273100000067
n＝[n2,1,n3,1，∧,nm,1]T
其中的θ代表Schur乘积。利用两步最小加权二乘法(WLS)就可得到最终的位置估计
Figure BDA0002694273100000068
步骤S2：进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；
具体而言，系统测距误差是，伪码同步误差σR1、σR2、多径发射误差σR3、对流层误差σR4以及系统时延误差σR5四者平方和的开方值，公式表示为：
Figure BDA0002694273100000069
Figure BDA0002694273100000071
其中，对流层误差由通信距离确定，多径发射误差由机载节点飞行高度确定，这两方面误差几乎无法进行优化，只能在伪码同步、系统时延两方面开展优化工作。
本实施例提供的伪码同步优化采用扩频通信方式，扩频接收机采取相关峰检测技术，数字解调过程中，最理想的情况是检测门限设置在相关峰的峰值处，而实际上却无法准确的设置在相关峰的峰值处，因此解扩得到的同步起始时刻存在误差(即伪码同步误差)。测距系统中伪码同步误差包括地面(σR1)和空中(σR2)两部分。伪码同步误差主要与伪码的码片宽度、伪码捕获时间误差有关，而伪码捕获的时间误差主要取决于电路中热噪声引起本地码相位与接收码相位的随机抖动。随机抖动的误差可用下式来估算：
Figure BDA0002694273100000072
其中Δ是伪码的一个码元宽度(单位为ns)，Bn为延迟锁相环的单片等效带宽，
Figure BDA0002694273100000073
是接收机输入端口的载噪比，BIF为接收滤波器的带宽。
根据通信距离，信息速率、频谱资源以及抗干扰能力等因素综合考虑，码元速率设为3.069M的扩频伪码，则一个码片宽度约为Δ＝300ns。则此时相位抖动误差与载噪比的关系如图2所示。
通信系统中通常BPSK解调门限通常为8到10dB，为了达到比较好的解调效果，系统载噪比取值12dB，此时延时抖动约为1.8ns，相应距离误差约为6m，即σR1＝σR2＝6m。
系统时延误差中包括随机延时误差和设备固定延时误差两部分。通常设备固定延时误差可通过数字部分校准消除，故系统时延误差主要取决于随机时延误差。依据目前常用的接收机设计方案，随机时延包含中频电路随机时延和射频电路随机时延，由于中频部分电路均采用数字器件实现，其可重复性高，随机延时较小，其随机时延可基本忽略。射频电路随机时延在系统时延中起决定性作用。
为了将射频电路随机时延控制在有限的范围内，主要在器件选型中开展工作，电路器件选型过程中，严格控制器件在工作带宽内的时延波动水平，根据目前器件的工艺设计水平，可将电路的随机时延保持在10ns以内，此时σR5＝10ns×3×108m/s＝3m。
除了伪码误差、系统延时误差，多径发射误差σR3则按照直升机高度2000m进行估算，反射路径的延时应在10ns以内，也即误差为3m以内，即σR3＝3m；对流层误差σR4按照最大通信距离120km进行估算，根据国际大地测量与地球物理协会第十三届大会决议，微波测距采用埃森(L.E.Essen)-富鲁木(K.D.Froome)大气折射率n经验公式进行计算。以此模型修正电磁波传播速度折射率n的精度在1×10-6以内。在120km时，测距误差在1m之内，即σR4＝1m。
σR1和σR2经过优化，控制在6m以内，σR5控制在3m以内，系统总测距误差计算结果如表1所示。
Figure BDA0002694273100000081
表1
由表1可知，经过算法设计优化、电路设计选型优化，系统总测距均方误差可控制在9.5m以内。
步骤S3：使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；
目前常用的测向算法主要有空间谱法、到达时间差法(TDOA)、频率差法(FDOA)、幅度比较法(RSS)、相位干涉法等，其中TDOA和FDOA适用与多个天线在相距较远的地点协同测向，当天线距离不够远时测向的误差较高；RSS法通过比较两天线接收信号能量大小来估计信号到两天线的距离差，测向精度受传播环境和天线间距的影响较大。空间谱法在低信噪比下测向精度相对相位干涉法较高，在高信噪比下相差不大，由于涉及特征分解等复杂计算，其计算量较大，并且要求信号个数小于天线个数；相位干涉法相对空间谱方法在高信噪比下均有较高的测向精度，并且有较低的复杂度。由于本系统的链路余量较大，并采用双天线进行测向，天线间距在半波长之内。本实施例采用相位干涉法。
如图3所示，假设信号源来波方向与法向夹角为θ，则到达两根天线的距离差为D＝d sinθ，由此得到两天线接收信号的相位差为
Figure BDA0002694273100000091
其中，λ为信号波长，fc为窄带信号的中心频率，Δφ为两天线接收信号的相位差，c为光速，进一步变换得到
Figure BDA0002694273100000092
再通过测量两天线接收信号的相位差Δφ即可估计到达角θ。
不难看出，测向精度取决于两个天线接收信号相位差的准确性。同样由相位干涉测向原理可知测向误差与相位差测量误差存在非线性关系。因此在两个天线收信号相位差准确的前提下，测向精度同样随信号到达角而变化。
相位差准确度受相位锁定误差和两个收通路的相位波动影响。相位误差包括相位锁定误差及随机抖动误差，其中相位锁定由中频数字部分完成。相位锁定由本地设计的快速破获跟踪模块中锁相环实现锁定，在跟踪捕获模块中采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相技术，粗搜索实现目标相位的快速锁定，精密搜索实现对目标相位的无限逼近，相位锁定误差由相位最小分辨率以及锁定所需时间确定，数字部分相位的最小分辨率与数字位数有关，通过对锁定时间以及位数的权衡选择，相位锁定误差可以控制在0.01°以内，可以忽略；同时锁定的过程中存在相位的随机抖动，随机抖动误差由载噪比预设值确定，根据测距过程中的相位随机抖动分析可知，在载噪比为12的情况下，相位抖动为1.8ns，对应的相位误差小于0.15°。
收通路包含了天线以及收射频通路，在电路设计的过程中严格控制两路中器件的相位波动，实际中两路收通路的相位波动一致性较难实现，为了达到较好的相位波动效果，采取了对样本器件严格筛选的方式，筛选出符合要求的器件，并成对地使用到设备中，避免两路之间相位波动相差较大，除此之外，数字部分还对射频电路上报的相位信息在同步时间段内进行了2048次数学平均，将相位波动进一步平滑处理，极限情况下可优化达到33dB以上。电路设计过程中将两通路中的相位波动控制在50ns以内，相应的相位波动在7°以内。
步骤S4：根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
结合步骤S1-S3，以及本实施例所建立的误差模型，建立了四个节点下的仿真模型。进行TDOA值测量时，机载中心节点与普通机载节点无任何差异，但是考虑到中心节点作为网络规划的发起者，同时也是实现最终定位解算的中心，故选取的四个节点应包含1个中心节点和三个普通节点，且四个节点避免紧密分布，并相聚一定的距离。如图4所示，四个节点可生成四组独立的TDOA测量值。在图4中，实线表示为距离，虚线表示为各节点之间的信息交互。根据四个节点生成的TODA测量矩阵，对目标位置进行估计分析。其中,定位精度采用均方根误差评价体系。
本实施例采用高斯白噪声的噪声模型进行仿真，仿真结果如图5所示，横坐标表示单个机载台在随机噪声下的距离误差，纵坐标表示四节点定位下的估计距离误差。由仿真结果可知，利用Chan算法进行四节点估计估算后，测距精度较单点测距精度提高一倍以上。
请参见图6，横坐标表示单个机载台在随机噪声下的方向误差，纵坐标表示四节点定位下的估计方向误差。由仿真结果可知，利用Chan算法进行多节点方位估计，极大的提高了目标方位的估计精度。实现了高精度的方位估计。
在实际应用中，多机协同组网搜索时，利用多个机载节点生成的TDOA矩阵，可快速估算目标位置的定位信息。根据仿真结果可知，本文提出的方法可以将测距误差减小一倍，测向精度控制到1.6°以内。与当前单机搜救电台相比，定位精度得到了改善。
此外，测向精度与到达角存在非线性关系，仿真三种信噪比环境下测向精度与信号到达角的关系，仿真结果如图7及图8所示。由仿真结果可知，在信噪比一定的情况下，信号到达方向与天线阵法向夹角越小，测向的标准误差越小，测向精度越高。故在应用的过程中，要求飞机始终朝着来波方向飞行，使达到角处于小角度状态，这样可以提高测向精度。
单机定位时存在角度测量模糊，也即存在相互镜像的两个位置，此时需要直升机继续向前飞行或调转方向再进行测距与测向才能够消除角度模糊。而采用的多机组网技术，同时带来了信息共享的优势，通过多机协同定位模式，可消除角度模糊。当多架直升机组成编队，其中一架直升机为中心节点，其余为普通节点，机载中心节点与机载普通节点按时隙对目标进行定位，同时在时隙内将探测到的结论以及本机位置共享给整个网络，而网络中的机载节点收到共享信息后，会对共享信息进行提取，为本机测距测向过程中提供参考依据，而机载中心节点则对网内所有上报的位置信息，进行加权最终求出更加精确的目标位置。
本发明还提供一种多机协同定位精度优化系统，包括初始化模块、测距误差计算模块、相位误差计算模块及估算模块，初始化模块连接测距误差计算模块，测距误差计算模块连接相位误差计算模块，相位误差计算模块连接估算模块，初始化模块，用于设置多个机载节点，并使用节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程并求解，获得目标位置坐标值；测距误差计算模块，用于进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；相位误差计算模块，用于使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；估算模块，用于根据目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
通过本发明较佳实施例提供的多机协同定位精度优化方法及系统，使用机载节点节点生成TDOA矩阵，并根据矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值。进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差。系统测距误差是伪码同步误差、系统时延误差、多径发射误差及对流层误差四者平方和的开方值。使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差。相位误差包括相位锁定误差及随机抖动误差，相位锁定误差由相位最小分辨率以及锁定所需时间确定，随机抖动误差由载噪比预设值确定。如此，实现了在有限代价下，测距精度提升一倍以上，测向精度控制在1.6°以内的提升。
以上所述仅是本发明的优选实施例，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 (9)

1.一种多机协同定位精度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、设置多个机载节点，使用所述机载节点生成TDOA矩阵，并根据所述矩阵得出定位双曲线方程后求解，获得目标位置坐标值；
S2、进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据所述伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；
S3、使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；
S4、根据所述目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
2.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S1中，所述机载节点为四个，包含一个机载中心节点及三个机载普通节点。
3.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S1中，采用Chan算法解算方程，并将初始非线性TDOA方程组转化为线性方程组。
4.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S2中，系统测距误差是，伪码同步误差、系统时延误差、多径发射误差及对流层误差四者平方和的开方值，其中所述多径发射误差由机载节点高度确定，对流层误差由机载节点最大通信距离确定。
5.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S3中，粗搜索实现目标相位的快速锁定，精密搜索实现对目标相位的无限逼近。
6.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S3中，相位误差包括相位锁定误差及随机抖动误差，所述相位锁定误差由相位最小分辨率以及锁定所需时间确定，所述随机抖动误差由载噪比预设值确定。
7.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，在步骤S3中，接收信号的收通路包含天线以及收射频两路，在两收通路中，电路器件成对使用。
8.根据权利要求1所述的多机协同定位精度优化方法，其特征在于，机载节点的飞行方向与来波方向保持一致。
9.使用权利要求1至8任一项所述方法的多机协同定位精度优化系统，其特征在于，包括初始化模块、测距误差计算模块、相位误差计算模块及估算模块，所述初始化模块连接测距误差计算模块，所述测距误差计算模块连接相位误差计算模块，所述相位误差计算模块连接估算模块，
初始化模块，用于设置多个机载节点，并使用所述节点生成TDOA矩阵，并根据所述矩阵得出定位双曲线方程并求解，获得目标位置坐标值；
测距误差计算模块，用于进行系统载噪比取值，获得测距系统中伪码同步误差，以及设定器件在工作带宽内的时延波动水平，获得系统时延误差，并根据所述伪码同步误差及系统时延误差计算系统测距误差；
相位误差计算模块，用于使用锁相环模块，并采用粗搜索和精密搜索相结合的锁相方式，实现相位锁定，计算得出相位误差；
估算模块，用于根据所述目标位置坐标值、系统测距误差及相位误差，估算目标位置范围。
CN202011000892.7A 2020-09-22 2020-09-22 一种多机协同定位精度优化方法及系统 Active CN112327246B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011000892.7A CN112327246B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种多机协同定位精度优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011000892.7A CN112327246B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种多机协同定位精度优化方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112327246A CN112327246A (zh) 2021-02-05
CN112327246B true CN112327246B (zh) 2022-06-28

Family

ID=74303463

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011000892.7A Active CN112327246B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种多机协同定位精度优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112327246B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740203A (zh) * 2016-03-23 2016-07-06 中国电子科技集团公司第十研究所 多传感器无源协同测向定位方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105898865B (zh) * 2016-06-17 2019-06-18 杭州电子科技大学 非线性非高斯条件下基于ekf和pf的协同定位方法
CN106954188B (zh) * 2017-04-19 2019-11-08 南京邮电大学 一种定位系统中测量Tof和Tdoa的方法
CN108051779B (zh) * 2017-10-13 2019-12-10 西安电子科技大学 一种面向tdoa的定位节点优选方法
CN108072870B (zh) * 2017-10-25 2021-05-11 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 利用载波相位提高突发通信测距精度的方法
CN111220946A (zh) * 2020-01-20 2020-06-02 南京烽火星空通信发展有限公司 基于改进扩展卡尔曼滤波的多移动目标定位误差消除方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740203A (zh) * 2016-03-23 2016-07-06 中国电子科技集团公司第十研究所 多传感器无源协同测向定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112327246A (zh) 2021-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dotlic et al. Angle of arrival estimation using decawave DW1000 integrated circuits
Mao et al. Wireless sensor network localization techniques
CN106610483B (zh) 基于张量子空间和谱峰搜索的mimo雷达角度估计算法
Oumar et al. Comparison between MUSIC and ESPRIT direction of arrival estimation algorithms for wireless communication systems
US5526001A (en) Precise bearings only geolocation in systems with large measurements bias errors
CN112073895A (zh) 一种基于csi高精度人员定位跟踪方法
CN108957387A (zh) 一种卫星信号二维到达角估计方法及系统
CN114371445A (zh) 一种基于单无人机的多辐射源直接定位方法
CN112255629A (zh) 基于联合uca阵列的序贯esprit二维不相干分布源参数估计方法
Sun et al. An indoor environment sensing and localization system via mmWave phased array
Tonello et al. Radio positioning based on DoA estimation: An implementation perspective
CN112327246B (zh) 一种多机协同定位精度优化方法及系统
CN110109048A (zh) 一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法
Liu et al. RfLoc: A reflector-assisted indoor localization system using a single-antenna AP
Tian et al. Passive localization through channel estimation of on-the-air LTE signals
Wang et al. A 3D indoor positioning method of wireless network with single base station in multipath environment
Li et al. Automatic indoor radio map construction and localization via multipath fingerprint extrapolation
Diao et al. An overview of range detection techniques for wireless sensor networks
Amar et al. Direct position determination: A single-step emitter localization approach
Huang et al. Positioning for search and rescue in GPS-denied area by distributed WiFi RSS-based DoA modules
Thompson et al. Dilution of precision for GNSS interference localisation systems
Wang et al. Toward Reliable Localization with a Single Unaided Receiver by AoA
Li et al. DOA-based localization algorithms under NLOS conditions
Liu et al. A Non-Line-of-Sight Wireless Indoor Localization System Using Custom-Designed Radio Relay and Uniform Circular Array
Kwon et al. RF SSSL by an autonomous UAV with two-ray channel model and dipole antenna patterns

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