針對觀測器高度未知且連續(xù)變化而難以估計的問題,通過對高度變化過程建模,提出一種基于加權(quán)工具變量的擴維目標定位算法。首先,假設(shè)觀測器高度隨時間勻速變化,通過構(gòu)造新的偽線性測量方程,將上述問題轉(zhuǎn)化為對目標位置、觀測器高度及其高度變化率聯(lián)合估計問題;其次,利用工具變量與測量矩陣相關(guān)并與測量噪聲無關(guān)的特性,使用工具變量方法得到待估計參數(shù)的無偏估計;最后,通過構(gòu)造加權(quán)矩陣,進一步提高估計精度。仿真結(jié)果表明:加權(quán)工具變量算法對目標位置、觀測器高度及其高度變化率估計的均方根誤差比偽線性算法和工具變量算法更接近Cramer-Rao下界。 

【文章來源】：杭州電子科技大學學報(自然科學版). 2020,40(01)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

觀測器-目標相對幾何關(guān)系示意圖

為了驗證WIV算法在本文場景中的有效性,分別與PLE算法、IV算法及Cramer-Rao下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)[9]進行比較。仿真參數(shù)設(shè)置:觀測器初始位置為 ( 100,200,45000 )m ,地面未知目標p的位置為 ( -95,-150 ) km,其中觀測器相對目標的高度為45 000 m,觀測器水平方向初始速度為4 250 m/s,垂直方向速度vr,z=-250 m/s,觀測器運動時長t=12 s,選取采樣時間間隔T=0.02 s,采樣次數(shù)N=600。假設(shè)方位角和俯仰角測量噪聲標準差相同,設(shè)置為σnk=σmk=2π/180。為了便于觀察算法性能,選取采樣時刻為200～600,每隔50個采樣時刻選取一個數(shù)值。做100次蒙特卡洛重復(fù)試驗,得到3種算法的目標位置 [ p x p y ] Τ 的均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)曲線、觀測器相對目標高度Δz0的RMSE曲線及觀測器z軸方向速度vr,z的RMSE曲線分別如圖2-4所示。圖3 觀測器高度RMSE

觀測器高度RMSE

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3040546