一种无源雷达目标定位方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种无源雷达目标定位方法与装置，将角度和时差的观测方程线性化，得到一组线性方程，并利用最小二乘得到目标位置的粗估计，将观测误差和外辐射源位置误差同时考虑到线性方程中，得到约束总体最小二乘模型，将得到的最小二乘解作为初始解，采用牛顿迭代得到目标位置的精确估计。本发明专利技术考虑了角度观测误差、时差观测误差和外辐射源的位置误差，定位结果为外辐射源存在误差时的最优估计结果，将非线性的角度和时差观测方程线性化处理，得到了最小二乘代数解，并将其作为牛顿迭代的初始解，保证了算法的收敛性。

A passive radar target location method and device

The invention relates to a passive radar target location method and device, which linearizes the observation equation of angle and time difference, obtains a set of linear equations, and obtains the rough estimation of target position by using least square method. The observation error and the position error of external radiator are taken into account simultaneously in the linear equation to obtain the constrained total least square mode. The least squares solution is taken as the initial solution, and the accurate estimation of the target position is obtained by Newton iteration. The method considers the angle observation error, the time difference observation error and the position error of the external radiation source. The location result is the optimal estimation result when the external radiation source exists error. The non-linear angle and time difference observation equation is linearized and the least square algebraic solution is obtained, which is regarded as the initial solution of Newton iteration. The convergence of the algorithm is also discussed.

【技术实现步骤摘要】
一种无源雷达目标定位方法与装置
本专利技术属于无源雷达目标定位
，具体涉及一种无源雷达目标定位方法与装置。
技术介绍
无源雷达作为一种特殊的双基地雷达，本身不辐射源电磁波，而是通过接收和处理目标对环境中现有外辐射源的反射或散射信号，来探测和定位目标。这一特殊的工作原理，使其相比于传统有源雷达，具有良好的四抗(电子干扰、反辐射武器攻击、隐身目标攻击、低空超低空突防)特性。因此，多年来，无源雷达技术在国际雷达领域一直备受关注。外辐射源的位置信息，是无源雷达目标定位的必需参数。但是，对于一些辐射源，例如敌方军用辐射源，其位置往往无法准确获得，仅能通过ESM系统进行估计，得到的外辐射源位置是含有较大误差的。例如作者为赵拥军于2016年9月发表在《电子与信息学报》第38卷第9期的论文《基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法》，由于存在外辐射源位置误差，该算法降低了无源雷达系统的定位精度，因此，有必要考虑外辐射源位置误差对定位精度的影响，并设计针对性的目标定位算法。联合角度和时差的定位是无源雷达常用的一种定位体制，具有优于仅利用角度或时差的定位系统的定位精度。但是现有的定位方法中，没有对外辐射源的位置误差进行考虑。因此，亟需一种考虑外辐射源位置误差的多基地无源雷达目标定位方法，从而在外辐射源位置不准确时，实现对目标位置的最优估计。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种无源雷达目标定位方法与装置，用于解决现有无源雷达目标定位方法估计目标位置精度低的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提出一种无源雷达目标定位方法，包括以下步骤：1)构建角度和时差的观测方程，并将角度和时差的观测方程进行线性化处理，得到线性方程，求解该线性方程得到目标位置的初始估计值；2)将角度测量值表示成角度真实值与角度观测误差的差，将时差测量值表示成时差真实值与时差观测误差的差，将外辐射源的测量位置值表示成外辐射源的真实位置值与位置测量误差的差，将角度的测量值、时差的测量值分别代入所述线性方程，分别得到角度真实值作为待求量的第一函数、时差真实值作为待求量的第二函数；将外辐射源的测量位置值作为新变量代入所述线性方程，得到外辐射源的真实位置值作为待求量的第三函数；3)根据第一函数、第二函数、第三函数构建最小二乘模型，将该模型在所述目标位置的初始估计值处泰勒展开，求解得到牛顿迭代公式，利用所述目标位置的初始估计值和牛顿迭代公式进行迭代，迭代至设定次数，得到目标位置的精确估计值。本专利技术将角度和时差的观测方程线性化，得到一组线性方程，并利用最小二乘得到目标位置的粗估计，将观测误差和外辐射源位置误差同时考虑到线性方程中，得到约束总体最小二乘模型，将得到的最小二乘解作为初始解，采用牛顿迭代得到目标位置的精确估计。本专利技术考虑了角度观测误差、时差观测误差和外辐射源的位置误差，定位结果为外辐射源存在误差时的最优估计结果；本专利技术将非线性的角度和时差观测方程线性化处理，得到了最小二乘代数解，并将其作为牛顿迭代的初始解，保证了算法的收敛性。作为最小二乘模型的进一步限定，步骤3)还包括以下构建最小二乘模型的子步骤：(1)将第一函数中的角度观测误差、第二函数中的时差观测误差和第三函数中的位置测量误差进行白化处理，处理后得到白化噪声向量分别与角度观测误差、时差观测误差、位置测量误差的函数关系式；(2)根据所述函数关系式，以及第一函数、第二函数和第三函数，建立约束条件，以所述白化噪声向量的范数平方最小为目标函数。进一步的，还包括以下步骤：将所述约束条件下的目标函数进行变换成无约束条件的极小化目标函数，作为最终的最小二乘模型。为解决上述技术问题，本专利技术还提出一种无源雷达目标定位装置，包括计算处理模块，该计算处理模块用于实现以下步骤：1)构建角度和时差的观测方程，并将角度和时差的观测方程进行线性化处理，得到线性方程，求解该线性方程得到目标位置的初始估计值；2)将角度测量值表示成角度真实值与角度观测误差的差，将时差测量值表示成时差真实值与时差观测误差的差，将外辐射源的测量位置值表示成外辐射源的真实位置值与位置测量误差的差，将角度的测量值、时差的测量值分别代入所述线性方程，分别得到角度真实值作为待求量的第一函数、时差真实值作为待求量的第二函数；将外辐射源的测量位置值作为新变量代入所述线性方程，得到外辐射源的真实位置值作为待求量的第三函数；3)根据第一函数、第二函数、第三函数构建最小二乘模型，将该模型在所述目标位置的初始估计值处泰勒展开，求解得到牛顿迭代公式，利用所述目标位置的初始估计值和牛顿迭代公式进行迭代，迭代至设定次数，得到目标位置的精确估计值。进一步，步骤3)还包括以下构建最小二乘模型的子步骤：(1)将第一函数中的角度观测误差、第二函数中的时差观测误差和第三函数中的位置测量误差进行白化处理，处理后得到白化噪声向量分别与角度观测误差、时差观测误差、位置测量误差的函数关系式；(2)根据所述函数关系式，以及第一函数、第二函数和第三函数，建立约束条件，以所述白化噪声向量的范数平方最小为目标函数。进一步的，还包括以下步骤：将所述约束条件下的目标函数进行变换成无约束条件的极小化目标函数，作为最终的最小二乘模型。附图说明图1是本专利技术估计目标位置的流程示意图；图2是本专利技术实验仿真中外辐射源和观测站几何位置示意图；图3是本专利技术目标位置估计误差随时差测量误差变化的仿真对比图；图4是本专利技术目标位置估计误差随角度测量误差变化的仿真对比图；图5是本专利技术目标位置估计误差随外辐射源位置误差变化的仿真对比图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明。本专利技术提供一种无源雷达目标定位方法，包括以下步骤：1)构建角度和时差的观测方程，并将角度和时差的观测方程进行线性化处理，得到线性方程，求解该线性方程得到目标位置的初始估计值。2)将角度测量值表示成角度真实值与角度观测误差的差，将时差测量值表示成时差真实值与时差观测误差的差，将外辐射源的测量位置值表示成外辐射源的真实位置值与位置测量误差的差，将角度的测量值、时差的测量值分别代入上述线性方程，分别得到角度真实值作为待求量的第一函数、时差真实值作为待求量的第二函数；将外辐射源的测量位置值作为新变量代入上述线性方程，得到外辐射源的真实位置值作为待求量的第三函数。3)根据第一函数、第二函数、第三函数构建最小二乘模型，将该模型在目标位置的初始估计值处泰勒展开，求解得到牛顿迭代公式，利用目标位置的初始估计值和牛顿迭代公式进行迭代，迭代至设定次数，得到目标位置的精确估计值。本专利技术将角度和时差的观测方程线性化，得到一组线性方程，并利用最小二乘得到目标位置的粗估计，将观测误差和外辐射源位置误差同时考虑到线性方程中，得到约束总体最小二乘模型，将得到的最小二乘解作为初始解，采用牛顿迭代得到目标位置的精确估计。本专利技术考虑了角度观测误差、时差观测误差和外辐射源的位置误差，定位结果为外辐射源存在误差时的最优估计结果；本专利技术将非线性的角度和时差观测方程线性化处理，得到了最小二乘代数解，并将其作为牛顿迭代的初始解，保证了算法的收敛性。具体的，本专利技术针对外辐射源位置存在误差条件下的无源雷达系统，提出一种考虑外辐射源位置误差的联合角度和时差的多基地无源雷达目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无源雷达目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建角度和时差的观测方程，并将角度和时差的观测方程进行线性化处理，得到线性方程，求解该线性方程得到目标位置的初始估计值；2)将角度测量值表示成角度真实值与角度观测误差的差，将时差测量值表示成时差真实值与时差观测误差的差，将外辐射源的测量位置值表示成外辐射源的真实位置值与位置测量误差的差，将角度的测量值、时差的测量值分别代入所述线性方程，分别得到角度真实值作为待求量的第一函数、时差真实值作为待求量的第二函数；将外辐射源的测量位置值作为新变量代入所述线性方程，得到外辐射源的真实位置值作为待求量的第三函数；3)根据第一函数、第二函数、第三函数构建最小二乘模型，将该模型在所述目标位置的初始估计值处泰勒展开，求解得到牛顿迭代公式，利用所述目标位置的初始估计值和牛顿迭代公式进行迭代，迭代至设定次数，得到目标位置的精确估计值。

【技术特征摘要】
1.一种无源雷达目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建角度和时差的观测方程，并将角度和时差的观测方程进行线性化处理，得到线性方程，求解该线性方程得到目标位置的初始估计值；2)将角度测量值表示成角度真实值与角度观测误差的差，将时差测量值表示成时差真实值与时差观测误差的差，将外辐射源的测量位置值表示成外辐射源的真实位置值与位置测量误差的差，将角度的测量值、时差的测量值分别代入所述线性方程，分别得到角度真实值作为待求量的第一函数、时差真实值作为待求量的第二函数；将外辐射源的测量位置值作为新变量代入所述线性方程，得到外辐射源的真实位置值作为待求量的第三函数；3)根据第一函数、第二函数、第三函数构建最小二乘模型，将该模型在所述目标位置的初始估计值处泰勒展开，求解得到牛顿迭代公式，利用所述目标位置的初始估计值和牛顿迭代公式进行迭代，迭代至设定次数，得到目标位置的精确估计值。2.根据权利要求1所述的无源雷达目标定位方法，其特征在于，步骤3)还包括以下构建最小二乘模型的子步骤：(1)将第一函数中的角度观测误差、第二函数中的时差观测误差和第三函数中的位置测量误差进行白化处理，处理后得到白化噪声向量分别与角度观测误差、时差观测误差、位置测量误差的函数关系式；(2)根据所述函数关系式，以及第一函数、第二函数和第三函数，建立约束条件，以所述白化噪声向量的范数平方最小为目标函数。3.根据权利要求2所述的无源雷达目标定位方法，其特征在于，还包括以下步骤：将所述约束条件下的目标函数进行变换成无约束条件的极小化目标函数，作为最终的最小二乘模型。4.一种无源雷达目...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡德秀，赵勇胜，赵拥军，刘智鑫，赵闯，赵泽亚，张睿，黄东华，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：河南,41