一种运动参数辅助的单站射频信号定位方法技术

提供一种运动参数辅助的单站射频信号定位方法，包括下列步骤：数据预处理；速度估计、误差抑制和可变窗口平滑；融合运动参数的交互式多模型IMM滤波对多状态目标进行精确定位估计。该方法在仅依赖载体惯导和射频信号源的条件下，通过对目标速度进行估计，能够完成精确的目标定位。经过本发明专利技术方法对速度的估计和对交互式模型滤波的修正，能够降低定位的成本，提高定位能力的鲁棒性，从而提升单站条件下目标的定位精度。标的定位精度。标的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种运动参数辅助的单站射频信号定位方法


[0001]本专利技术涉及无线通信与信号处理技术，同时涉及航空导航定位领域，具体是依赖环境中机会射频信号的一种单站目标定位手段。

技术介绍

[0002]在军事和民事应用中，地面端需要通过测控和导航链路实时掌握无人机的位置并有效跟踪；但在城市峡谷、电磁干扰等全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)信号不可用情况下，现有依赖传统卫星的定位手段往往很难奏效，造成民用无人机意外坠毁军用无人机任务失败，为了解决这类问题，人们尝试扩展导航信息源，试图利用射频机会信号进行导航定位。当前，室内采用UWB，WiFi、Bluetooth当作机会射频信号；在室外，通常采用LTE、LEO、FM、电视信号等作为机会射频信号，针对不同的信号类型、应用场景和基站间的时钟是否同步，通常采用TOA、TDOA、AOA、RSSI等方法进行目标的定位。
[0003]这些传统的手段和方法常建立在多个基站的基础上，虽然广泛分布的多基站机会信号能在一定限度内提高定位精度，但增加了接收机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动参数辅助的单站射频信号定位方法，其特征在于，包括下列步骤：第一步：数据预处理伪距信息和航向角信息因为存在测量误差导致量测数据不能直接使用，量测数据包括上述“距离信息”和“航向角信息”，需要对测量收集到的量测数据进行线性滤波处理，采用卡尔曼滤波剔除数据的坏值；第二步：速度估计、误差抑制和可变窗口平滑(1)速度估计设无人机以巡航速度v通过采样点t1、t2、t3，距离量测值分别为d1、d2、d3，r为基站到运动航线的垂直距离，x是第一个采样点与基站到轨线垂足的距离，则无人机速度v满足：其中t2‑
t1、t3‑
t1是分别为采样时间T和二倍采样时间2T，解出速度表达式：式中v
estimate
为根据几何原理估算出的速度值；(2)误差抑制和可变窗口平滑速度的传递误差由以下因素决定：式中，δ为量测噪声的标准差；δv表示速度的传递误差；从传递误差结果分析下列两个问题，第一，当采样时间T很小时，d1≈d2≈d3，分母趋近于零，误差变大；第二，误差与d2正相关，在条件不变的情况下，当目标运动离基站越远，速度估计的误差就越大；采用下列方法消除速度估计误差；针对第一个问题，根据测距的变化来自适应更新速度，而并非按照固定的采样频率更新，当距离测量差超过给定的阈值时，触发估计器来计算速度；具体实施如下：step1：按照系统固定的采样频率对距离进行采样，获得a1，a2，a3，...，a
l
，...，a
r
；其中a
l
表示按照固定采样频率收集到的第l个距离数据，l∈[1，r]，r是大于1的整数；step2：当a
l
‑
a1＞TH且a
r
‑
a
l
＞TH时，a1＝d1，a
l
＝d2，a
r
＝d3；其中TH表示根据环境情况设定的阈值，当速度估计值大时阈值设置较大，反之阈值设置较小；step3：依赖d1，d2，d3和时间间隔，依据公式(2)获得速度估计值；这种方法避免了d1≈d2≈d3的情况，相当于采取自适应的采样频率进行距离量测值的采样，此时速度估计值有效地抑制了由第一个问题带来的误差；针对第二个问题，由于速度估计误差随着里程的增加而增加，因此将里程与阈值比率相乘，得到自适应窗口大小，按窗口大小获取速度估计值，随后根据窗口内的一组速度估计
值，对其取平均值，得到当前速度的准确估计；具体实施步骤如下：step1：将一组速度估计值输入一个大小为O的窗口，也就是要求窗口内元素个数小于等于O，O是大于1的整数；step2：设置窗口大小的变换规则，O＝d3×
γ，其中γ为设定的比率；取d3可满足实时性的要求，此时窗口大小是受当前时刻的采样距离约束；step3：认为自适应窗口里所有速度估计值的平均值为当前时刻的速度值；随着目标距射频信号站的距离增加，自适应窗口就会变大，而当前时刻的速度估计值就会趋于平滑，有效减小第二个问题带来的误差；第三步：融合运动参数的交互式多模型IMM滤波对多状态目标进行精确定位估计step1：假设目标在机动过程中的运动状态有n种，对应的运动模型为n，则任意第i个模型到第j个模型的混合概率马尔科夫转移矩阵P为：式中，p
pq
为P第p行第q列的元素，表示正整数；n种模型对应的第j个模型的运动状态和量测方程分别为：其中X
j
(k)表示第j个模型的在k时刻的状态变量，ψ
j
(
·
)是第j个模型的非线性状态转移函数，Z
j
(k)代表第j个模型k时刻的量测值，代表第j个模型的非线性量测函数，w
j
(k)、v
j
(k)分别是系统噪声和量测噪声，w
j
(k)、...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢虎，卞志昂，卢铭博，王永庆，史浩东，谢岩，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：