基于SRCDKF的相位差变化率无源定位算法

介绍了单站相位差变化率无源定位原理.针对单站无源定位参数测量精度低、初始估计误差大引起的定位精度低,收敛速度慢的问题,引入平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)算法.该算法使用协方差矩阵的平方根进行滤波估计,可以降低计算复杂度,保证数值稳定性.仿真结果表明,SRCDKF算法与扩展卡尔曼及其衍生滤波和无迹卡尔曼滤波等算法相比,其定位精度高、收敛速度快、数值稳定性佳,对工程应用具有一定的参考价值.     

一种 PRI 变化的雷达信号无源定位方法

目前脉冲重复间隔（PRI）恒定的雷达信号已经越来越少,取而代之的是PRI变化的雷达信号。传统的相位差变化率定位法均假设PRI恒定,没有考虑因PRI变化引起的相位差变化率测量误差和定位误差。提出了一种利用插值法重新构造相位差数据的方法,提取了相位差变化率并进行了定位解算。仿真结果表明采用该相位差数据重构方法能够实现快速高精度的无源定位。     

利用改进PAST算法的直扩信号PN码盲估计

针对直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用改进的投影逼近子空间(PAST)算法的PN码盲估计方法。该方法利用遗忘因子与收敛速度和精度的相关性构造基于跟踪误差的自适应遗忘因子,实现了收敛精度和收敛速度的同时优化;根据预期最低误码率约束估计精度变化范围确定迭代收敛的门限值,实现了迭代收敛的精确自动判读,消除了算法依赖人工判断收敛的固有限制,提高了算法的实际应用能力。仿真结果进一步验证了算法理论推导的正确性以及实际应用的可行性。