基于纯角度信息的单站无源定位算法

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1、基于纯角度信息的单站无源定位算法　　本文研究了在纯角度测量信息下地面干扰源的单站无源定位问题，给出了一种新的基于纯角度信息的非线性滤波无源定位算法。该算法首先利用载机初始位置和目标角度测量值，计算得到初步的目标状态值和状态协方差值，其次用这些信息来初始化扩展卡尔曼滤波器，最后运用扩展卡尔曼滤波器进行非线性滤波，得到高精度的目标定位结果。经过仿真结果分析，该算法具有收敛速度快、定位精度高的特点，能够较好的满足工程实际的应用要求。　　【关键词】纯角度无源定位非线性滤波器　　无源定位是雷达等传感器在无法获得目标的距离、速度等信息的情况下，通过可以测得的目标回波或干扰信号的到达

2、角信息，采用特殊的滤波算法以实现对目标定位的一种技术。由于其具有电磁隐蔽性好、反电子侦察能力强等特点，因此这种技术在电子情报（ELINT）系统和电子战（EW）中，得到了广泛的应用。无源定位系统根据参与的被动传感器的数目，可分为多站无源定位和单站无源定位。　　单站纯角度无源定位是利用机载平台上的测角系统，在飞行航线的多个观测点上对地面同一辐射源目标进行探测，将获得的一组方位角、俯仰角测量信息按照非线性滤波算法进行处理，获得辐射源的位置估值。单站无源定位技术因具有隐蔽性强，设备量小，作用距离远，覆盖地域大，机动性能好等特点，更为重要的是避免了复杂的时间同步和多个观测站之间的

3、数据融合而备受重视，对现代信息战有着极其重要的军事意义。　　本文通过研究基于测向交叉非线性滤波的单站无源定位算法，解决实际工程应用中遇到的海面干扰源目标定位问题，该算法可以推广到地面固定或慢速辐射源定位问题的解决。文章中首先介绍了基于测向交叉定位的原理，接着介绍了基于测向交叉非线性滤波算法，给出了该算法的状态模型、观测模型、EKF处理算法和状态初始值的确定，最后做了Monte-Carlo仿真，以验证该算法的有效性和可行性。　　1机载单站无源定位技术的原理和方法　　机载雷达是基于单站无源定位技术来实现对地面或海面干扰源目标定位。单站无源定位技术是利用一个探测平台对目标进行

4、无源定位，由于获取的信息量相对较少，对辐射源的定位难度相对较大。定位的实现过程通常是用单个运动平台对辐射源进行连续的测量，利用运动平台在不同位置的多个定位曲线交会来实现对干扰源定位。具体来说，即以振幅、相位或多普勒频率法测得干扰源相对于运动平台的多个角度，然后利用几何学原理获得距离。在此基础上，结合滤波估计技术，实现单站对固定和运动辐射源的快速、高精度无源定位。　　1.1基于角度测量信息定位的原理　　单架飞机在两个观测点进行角度的测量，通过测向波束交叉来得到连续或脉冲干扰源方位和俯仰信息，实现对连续或脉冲干扰源的定位。测向波束交叉定位的原理如图1所示。　　假设载机作飞行

5、高度不变的匀速直线运动，正北方向为方位零角度，海面/地面干扰源的空间位置为M（x，y，z），飞机在两个测试点的坐标位置分别为（x0，y0，z0）和（x1，y1，z1），α0和α1分别为两个测试点测得的目标方位角，β0和β1分别为两个测试点测得的目标俯仰角，则测向交叉定位方程组为：　　通过上述方程组和每一时刻的测量点，可解得辐射源的位置信息M（x，y，z），然后在以O为原点的东北天直角坐标系下对目标位置信息进行卡尔曼滤波，进一步提高定位精度。　　为了获得稳定的测量量，需要一个初始定位时间T0，在此时间内载机飞行至A1（x1，y1，z1），得到基线长度L1，利用A0（x0，

6、y0，z0）、A1（x1，y1，z1）两点与M（x，y，z）点交叉定位解算得到辐射源位置M（x1，y1，z1），接下来每隔时间T，用A0、An（n=1，2，…）两点与M（x，y，z）点交叉定位解算辐射源位置M（xn，yn，zn），作为卡尔曼滤波器的测量值，进行卡尔曼滤波提高定位精度，即测向交叉定位+KF的滤波算法。　　值得注意的是，初始?V波点A1的选取十分重要，L1过短，初始滤波点的误差过大，将严重影响滤波精度，甚至会引起滤波器的发散；反之L1过长，会导致定位时间过长。　　运用测角交叉法定位，是一种简单和常用的方法，由机载侦察设备单站实现时，一般需飞行较远的距离，因而

7、定位时间较长。通常单站无源定位的观测量与目标状态参数的函数关系是非线性的，需要求解一组非线性方程组，来获得辐射源的状态参数，可以考虑采用非线性滤波代替卡尔曼滤波以提高目标状态参数收敛速度和目标定位精度。　　2基于测向交叉非线性滤波的定位算法　　单站无源定位的观测量与目标状态参数的函数关系通常是非线性的，需要求解一组非线性方程组，来获得辐射源的状态参数。扩展卡尔曼滤波（EKF）及其改进算法，是用近似的方法来研究非线性问题的重要途径之一，也是用来解决单站无源定位问题的一个基本方法。　　机载雷达对地面辐射源的观测信息只有方位角和俯仰角，没有角度