纯方位无源定位中一种测角误差估计方法技术

本发明专利技术公开了一种纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，它涉及无源定位技术领域。包括以下步骤：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程；步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。本发明专利技术的定位方程中含有测角误差项，因此可以有效提高测角误差的估计精度，特别是在测角误差较大时效果非常明显；将该方法获得的测角误差应用到加权或偏差补偿定位算法中，可有效提高算法的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
纯方位无源定位中一种测角误差估计方法
本专利技术涉及的是无源定位
，具体涉及一种纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，适用于多固定传感器、单运动目标或单运动传感器、单固定(或运动)目标的纯方位定位场景中对测角误差的估计。
技术介绍
无源定位技术具有隐蔽性能好、生存能力强等特点，使其广泛应用于诸如电子战、无源声纳等军、民定位场景。在仅利用目标方位信息进行的纯方位定位技术中，由于测角误差可以用来计算加权矩阵或者构建偏差补偿定位算法，进而显著提高原算法的定位精度，因此对于测角误差的估计在纯方位无源定位中是一项非常关键的技术。目前，常用的测角误差估计方法是首先获得目标位置的估计值，然后重新计算该估计位置与各传感器间的方位角，并作为各传感器方位角的真实值；最后将方位角测量值与重新计算值之差作为方位角的估计误差。仿真结果表明，该方法严重依赖于目标位置的估计精度；且将其应用到加权矩阵的计算或者构建偏差补偿定位算法时，效果并不理想。这是由于应用该方法估计测角误差时，由于算法的定位方程中并没有测角误差项，因此严格讲该方法获得的测角误差仅是间接计算值而非估计值。如果在纯方位定位方程中含有测角误差项，则可以有效提高测角误差的估计精度，进而有效提高加权定位算法、偏差补偿定位算法的定位精度。综上所述，本专利技术设计了一种纯方位无源定位中一种测角误差估计方法。
技术实现思路
针对现有技术上存在的不足，本专利技术目的是在于提供一种纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，解决现有估计方法严重依赖目标位置的估计值，且估计精度不高的问题。为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，包括以下步骤：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程；步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。所述的步骤1具体包括以下子步骤：(1)设传感器位置为Si＝(xi,yi)′，i＝1,2,…,n，在全局坐标系下测得目标X＝(x,y)′的方位角为且有式中，θi为方位角真值；Δθi为测量误差，并假设各误差间相互独立，且服从均值为0、方差为的高斯分布；则测角误差协方差为在二维定位场景中，对于传感器Si有如下量测方程：(2)对θi在目标位置估计处进行一阶泰勒级数展开，并忽略高阶项，有：其中，为估计误差；为估计位置到Si的距离。(3)将(2)式代入到(1)式中并整理，可得如下Si的量测方程：(4)联合n个传感器的量测方程，可得如下纯方位定位方程：A·δX＝Z-Δθ(4)；其中，所述的步骤2包括以下子步骤：(1)由(4)式可得估计误差的加权最小二乘解为：(2)设置目标位置的初始估计X0＝(x0,y0)′，则由(5)式可得纯方位加权最小二乘定位解为：(3)将作为新的X0，并循环执行步骤(1)～(2)，直至收敛结束，如果不收敛，则将上一次的X0作为目标估计位置；(4)在得到后，可由(4)式获得测角误差的估计值：本专利技术具有以下有益效果：(1)估计精度得到明显改善。同传统方法相比，由于本专利技术方法的定位方程中含有测角误差项，因此可以有效提高测角误差的估计精度，特别是在测角误差较大时效果非常明显。(2)将该方法获得的测角误差应用到加权或偏差补偿定位算法中，可有效提高算法的定位精度。附图说明下面结合附图和具体实施方式来详细说明本专利技术；图1为本专利技术的步骤流程图；图2为目标和传感器航迹的几何位置关系图；图3、4为本专利技术方法同TLS法、投影CTLS法和一阶导数CTLS法的测角误差结果对比图；图5、6为本专利技术方法同TLS法、投影CTLS法和一阶导数CTLS法的定位精度对比图。具体实施方式为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。参照图1，本具体实施方式采用以下技术方案：一种纯方位无源定位中测角误差估计方法包括以下步骤：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程。具体包括以下子步骤：(1)设传感器位置为Si＝(xi,yi)′，i＝1,2,…,n，在全局坐标系下测得目标X＝(x,y)′的方位角为且有式中，θi为方位角真值；Δθi为测量误差，并假设各误差间相互独立，且服从均值为0、方差为的高斯分布；则测角误差协方差为在二维定位场景中，对于传感器Si有如下量测方程：(2)对θi在目标位置估计处进行一阶泰勒级数展开，并忽略高阶项，有：其中，为估计误差；为估计位置到Si的距离。(3)将(2)式代入到(1)式中并整理，可得如下Si的量测方程：(4)联合n个传感器的量测方程，可得如下纯方位定位方程：A·δX＝Z-Δθ(4)。其中，步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。具体包括以下子步骤：(1)由(4)式可得估计误差的加权最小二乘解为：(2)设置目标位置的初始估计X0＝(x0,y0)′，则由(5)式可得纯方位加权最小二乘定位解为：(3)将作为新的X0，并循环执行步骤(1)～(2)，直至收敛结束。如果不收敛，则将上一次的X0作为目标估计位置。(4)在得到后，可由(4)式获得测角误差的估计值：实施例1：实施条件：考虑单运动传感器、单固定目标的定位场景。假设目标位置为X＝(30,35)′km；传感器运动方程为y＝-0.2x+14，且x∈[15,30]km，采样间隔为0.1km；传感器测角误差标准差σ∈[1,10]°。为了分析算法性能的优劣，将本专利技术测角误差估计结果分别同TLS(总体最小二乘)、投影CTLS(结构总体最小二乘)、一阶导数CTLS算法的估计结果进行比较。所谓投影CTLS法，即基于非线性规划和投影技术使得定位方程仍然具有原LS方程的结构，而数据向量中各行是系数矩阵中对应行向量与传感器位置的内积，然后通过连续迭代获得目标位置的数值解；所谓一阶导数CTLS法，即通过系数矩阵和数据向量的误差约束关系构造目标函数，然后对目标函数的二阶泰勒展开式求一阶导数，并利用诸如牛顿法等数值计算方法连续迭代最终获得目标位置的数值解。在投影CTLS定位法中，取归一化降秩矩阵误差检测门限χ0＝1×10-4；在本专利技术的WLS定位法中，取估计误差检测门限且初始定位结果取在一阶导数CTLS定位法中，取初始定位结果根据上述条件，本专利技术的具体步骤如附图1所示。具体如下：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程。具体包括以下子步骤：(1)设传感器位置为Si＝(xi,yi)′，i＝1,2,…,n，在全局坐标系下测得目标X＝(x,y)′的方位角为且有式中，θi为方位角真值；Δθi为测量误差，并假设各误差间相互独立，且服从均值为0、方差为的高斯分布；则测角误差协方差为在二维定位场景中，对于传感器Si有如下量测方程：(2)对θi在目标位置估计处进行一阶泰勒级数展开，并忽略高阶项，有：其中，为估计误差；为估计位置到Si的距离。(3)将(2)式代入到(1)式中并整理，可得如下Si的量测方程：(4)联合n个传感器的量测方程，可得如下纯方位定位方程：A·δX＝Z-Δθ(4)；其中，步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。具体包括以下子步骤：(1)由(4)式可得估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程；步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。

【技术特征摘要】
1.纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对量测方程进行一阶泰勒级数展开，得到纯方位定位方程；步骤2：对定位方程进行循环迭代，得到目标位置的加权最小二乘估计，进而获得方位角估计误差。2.根据权利要求1所述的纯方位无源定位中一种测角误差估计方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括以下子步骤：(1)设传感器位置为Si＝(xi,yi)′，i＝1,2,…,n，在全局坐标系下测得目标X＝(x,y)′的方位角为且有式中，θi为方位角真值；Δθi为测量误差，并假设各误差间相互独立，且服从均值为0、方差为的高斯分布；则测角误差协方差为在二维定位场景中，对于传感器Si有如下量测方程：(2)对θi在目标位置估计处进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：王本才，唐志凯，秦开兵，何缓，付莹，许晓剑，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军预警学院雷达士官学校，
类型：发明
国别省市：湖北,42