無源定位具有作用距離遠、受環(huán)境影響小和隱蔽性強等優(yōu)點,近年來受到了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。針對多陣列多目標無源定位問題,傳統(tǒng)的兩步定位法需要進行復雜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。而直接定位(DPD)算法能夠利用原始信號采樣進行定位,在低信噪比和多目標場景下具有更好的定位精度和穩(wěn)定性。然而,現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)不變子空間(ESPRIT)和多重信號分類(MUSIC)直接定位方法往往需要已知目標個數(shù),在目標個數(shù)錯誤的情況下會極大降低定位精度。本文在目標個數(shù)未知的情況下對多陣列多目標無源定位展開研究,提出一種基于m-Capon的直接定位方法,并將其推廣至三維場景。本文的主要研究內(nèi)容如下:1.針對多陣列目標無源定位問題,介紹了經(jīng)典的測向定位、時差定位、MUSIC直接定位和ESPRIT直接定位算法以及定位誤差的Cramer-Rao下界(CRLB),并進行了仿真測試比較研究。在低信噪比下,測向定位算法定位誤差較大,MUSIC和ESPRIT直接定位算法的定位精度相近且能夠很好對目標進行定位。2.針對目標個數(shù)未知情況下的直接定位問題,提出一種基于m-Capon的直接定位算法。通過多陣列接收信號自相關(guān)協(xié)方差矩陣的高階逆近似漸進得到與MUSIC算法相近的搜索譜函數(shù),進而在探測空間中搜索實現(xiàn)目標的定位。分析不同信噪比(SNR),不同采樣快拍數(shù)、不同陣元個數(shù)、以及不同m取值等參數(shù)在單目標和多目標場景下對定位誤差的影響,并對比了MUSIC、Capon和m-Capon直接定位算法的定位性能。仿真結(jié)果表明:目標的定位誤差會隨著SNR、采樣快拍數(shù)、陣元個數(shù)和m取值的增加而減小;在單目標場景下,MUSIC、Capon和m-Capon直接定位算法的定位性能大致相同且均能在SNR約為-10d B左右達到CRLB;在多目標場景下,m-Capon算法的定位性能會隨著m取值的增大逐漸變好,與MUSIC算法在SNR約為-10d B左右同時達到CRLB。3.將m-Capon的直接定位推廣至三維場景,提出一種基于m-Capon的Three D直接定位算法。該算法在二維平面位置估計的基礎(chǔ)上,增加了高度估計,進一步分析不同SNR、不同目標個數(shù)、目標是否位于同一平面以及均勻面陣和均勻十字陣兩類信號模型下對定位誤差的影響。仿真結(jié)果表明:單目標情況下,m-Capon算法目標的定位誤差會隨著信噪比增加而減小,信號模型為均勻面陣時,m-Capon算法能夠在信噪比約為-10d B左右時定位誤差達到CRLB,當信號模型為均勻十字陣時,m-Capon算法在信噪比約為-5d B時,定位誤差達到CRLB。多目標情況下,因目標個數(shù)增多導致部分空間交叉密集所引起的尖峰偏移和假峰現(xiàn)象,使得m-Capon算法定位誤差增加。
【學位單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TN95
【部分圖文】：

我們首先對測向定位算法進行仿真實驗�？紤]一個對水下未知節(jié)點的定位場景。參數(shù)設(shè)定：假定未知節(jié)點位于 p ，方位角和俯仰角的量測噪聲標準差相同，且分別設(shè)置為 /180 ，2 /180，3 /180，4 /180，5 /180，觀測站隨機分配在海平面且個數(shù)分別為 10 個和 100 個。記錄最小二乘算法（PLE）、總體最小二乘算法（TLS）、極大似然算法（ML）運行 1000 次得到的位置均方根誤差曲線如圖 2-6 所示。(a)觀測站數(shù)為 10 個， p (0.8k m, 0.7 km, 0.2 km)(b)觀測站數(shù)為 100 個，

300,700]Tp ；兩個參考傳感器位置坐標：1 [680,960,0]o Ts ，2 [680,960,0]o Ts ；普通傳感器位置坐標：1 [655,340,0]Ts ，2 [160,585,0]Ts ，3 [120,220,0]Ts ；蒙特卡羅仿真次數(shù)： L 1000；信號噪聲強度： 20 dB ~ 0dB�？紤]在兩個參考傳感器下比較極大似然算法(ML)、加權(quán)最小二乘法(WLS)、兩步約束最小二乘法(Two-Step CLS)和兩步加權(quán)最小二乘(Two-Step WLS)算法。我們繪制 ML，WLS，Two-Step CLS，Two-Step WLS 算法的定位誤差隨信號噪聲變化曲線，如圖 2.7所示。隨著測量噪聲的增加，定位誤差也隨之增大，定位誤差與測量信號噪聲之間有近似的線性關(guān)系。從圖 2.7 可以看出，Two-Step CLS、ML 和 Two-Step WLS的定位精度比 WLS 要高，Two-Step WLS 與 ML 具有相近的定位性能，且都到達 CRLB 下界值。另外，設(shè)定測量噪聲為 0dB ，我們繪制了 ML、WLS、Two-StepCLS 和 Two-Step WLS 算法的誤差累計分布函數(shù)曲線(CDF)。顯然 WLS 的定位誤差 MSE 相比于其他算法較大，而 Two-Step WLS 算法能夠有效的改進定位誤差。WLS 算法90%的定位結(jié)果 MSE 小于24.8m ，Two-Step CLS 算法 的定位結(jié)果 MSE 小于21.4m ，而對于 ML、Two-Step WLS 算法的定位結(jié)果中， 的定位 MSE 小于20.9m 。

杭州電子科技大學碩士學位論文間的距離為半波長 d 2。目標與陣列之間的位置關(guān)系如圖 2.8 (2.44)在探測區(qū)域內(nèi)的全部譜值，仿真結(jié)果如圖 2.9 所示：圖 2.8 可以看出，觀測站 1、觀測站 2、觀測站 3 與未知目標之間45 ，60 ，30 。通過 3 個觀測站在探測空間的幅值交匯實現(xiàn)目標定2.9，隨著信噪比的增加目標所在位置會更加尖銳，進而驗證了空間正確的反映信號與背景噪聲之間的關(guān)系。設(shè)探測區(qū)域有兩個目標位置為1p (16 km, 15 km)，2p (20 km, 16 km)，其變，得到仿真結(jié)果如圖 2.10 所示；假設(shè)探測區(qū)域有三個目標 km, 20 km)，2p (20 km, 23k m)，3p (12 km, 27 km)，探測區(qū)域 x 軸： 0 km 0 km 30km，其他仿真設(shè)定不變，得到仿真結(jié)果如圖 2.11 所示。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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相關(guān)碩士學位論文 前2條

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本文編號：2839335