【技术实现步骤摘要】
一种测向交叉定位体制下的无人机平台的航迹规划方法
[0001]本专利技术属于网络通信
，具体涉及测向交叉定位方法和一种测向交叉定位体制下的无人机平台的航迹规划方法
。
技术介绍
[0002]现代战争中，无人机隐蔽性好
、
制造成本低廉
、
附带损失小
、
机动性和灵活性强，可对敌重点区域进行抵近侦察
、
定位，在一些关键和高危性任务中发挥着不可替代的作用
。
而在电子侦查中，无人机对目标辐射源的定位精度和无人机的航迹规划十分关键
。
因此，针对电子侦察中辐射源定位的需求，无人机航迹优化技术应运而生，成为了当前电子侦察领域的研究热点
。
[0003]目前针对辐射源的定位，多采用测向
(AngleofArrival
，
AOA)
定位方法
、
到达时间差
(TimeDifferenceofArrival
，
TDOA)
定位<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种测向交叉定位体制下的无人机平台的航迹规划方法，其特征是，包括以下步骤：
(1)
初始化系统参数；包括辐射源位置
、
无人机的初始位置
、
无人机速度
V、
最大角速度
ψ
max
、
测量时间步长
Δ
t、
系统测角误差
σ
、
测量次数，测量精度；
(2)
无人机保持匀速直线飞行，获得当前时刻
k
的无人机传感器数据为相位差测量值并求得辐射源方位角；
(3)
根据
(2)
中的辐射源方位角，获得多个测向方位线的交点；
(4)
根据
(3)
中的多个方位线交点，进行数据滤波筛选，筛除偏离中心较大的方位线交点，从而完成对辐射源位置的估计；
(5)
根据
(4)
中得到的辐射源估计位置计算协方差矩阵，并从协方差矩阵中提取误差椭圆；
(6)
以误差椭圆的半长轴长度作为代价函数，使用广义拉格朗日乘子法将有约束类转换为无约束类，进而通过拟牛顿法求解无约束子问题得到无人机的最优航向，并计算出下一个最优航迹点；
(7)
无人机移动至
(6)
中解得的航迹点，时刻
k
＝
k+1
，重复
(2)
～
(6)
步骤，直到测量时间结束
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤
(2)
中，传感器为
AOA
传感器，通过以下公式计算得到辐射源方位角
θ
：其中，
k
＝2π
d/c
，
d
为基线长度，
c
为光速，
f0为辐射源频率
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤
(3)
中，辐射源目标位置为：
X
＝
C
‑1B
其中，辐射源位置为
T(x,y)
，观测位置为
A(x
i
,y
i
)
，辐射源的方位角为
θ
i
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤
(4)
中采用卡尔曼滤波法进行数据滤波筛选，具体包括以下步骤：
(1)
初始化卡尔曼滤波器的状态向量
、
状态转移矩阵
、
观测矩阵
、
过程噪声协方差矩阵
、
观测噪声协方差矩阵和误差协方差矩阵；
(2)
根据状态转移矩阵和过程噪声协方差矩阵，对状态向量和误差协方差矩阵进行预测；
(3)
根据观测矩阵和观测噪声协方差矩阵，计算卡尔曼增益；
(4)
根据卡尔曼增益和观测数据，对状态向量和误差协方差矩阵进行更新；
(5)
重复
(2)
～
(4)
步骤，直到所有的观测数据处理完毕；
(6)
输出最终的状态向量作为辐射源位置估计值
。
5.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤
(5)
包括如下步骤：
(1)
计算误差向量，即从估计的目标位置到方位线有效交点的向量：其中，为辐射源位置估计值；
(2)
计算误差协方差矩阵
(3)
从误差协方差中提取误差椭圆：其中，
a
为椭圆半长轴，
b
为椭圆半短轴，
λ1和
λ2分别为协方差矩阵的最大特征值和最小特征值，
s
代表置信水平
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，在步骤
(6)
中，使用广义拉格朗日乘子法将有约束类转换为无约束类，具体包括以下步骤：
(1)
构造广义拉格朗日函数：
L(
ψ
,
λ
)
＝
a+
λ
(
ψ
max|
ψ
|)
，其中，
ψ
为无人机航向角，
λ
为拉格朗日乘子；
(2)
对广义拉格朗日函数进行极值分析，得到最优航向角
ψ
和拉格朗日乘子
λ
的解析解；
(3)
判断解是否满足约束条件，如果满足，则输出最优航向角
ψ
；如果不满足，则调整参数重新进行
(1)
～
(3)
步骤
。7.
根据权利要求1所述的方法，其特征是，在步骤
(6)
中，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾坤，邓校武，鲁维，黎嘉烨，曹永强，张玉伟，刘绍财，
申请(专利权)人：湖南六九零六信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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