多运动站CWLS-TDOA_GROA辐射源定位算法优化

本文主要探讨了一种基于卡尔曼位移算法(CWLS)的多运动站TDOA_GROA辐射源定位算法，针对多运动站的到达时间差(TDOA)和到达增益比(GROA)定位问题进行研究。在传统的辐射源定位模型中，通常需要通过构造中间变量来建立线性方程，这在多运动站的连续定位中存在局限性，因为这种方法不直接适应动态环境下的实时定位。 本文首先提出了一种创新的方法，即直接处理TDOA和GROA数据，构建无需中间变量的联合定位模型，这简化了模型并提高了定位的实时性。接下来，作者对测量模型进行了误差分析，并将其扩展到历史量测中，引入了约束加权最小二乘(CWLS)技术。这种方法允许对所有历史数据进行优化，从而提高定位精度。 在CWLS框架下，作者设计了一种算法，通过广义特征值分解来估计目标状态，有效地消除了引入中间变量导致的冗余和初始化问题，提高了定位算法的稳定性和鲁棒性。算法的性能被证明接近克拉美罗下界(CRLB)，意味着它具有优秀的理论性能，并且是渐进无偏的，即随着数据的积累，定位精度会持续改进。 研究的关键点包括辐射源定位、约束加权最小二乘、TDOA测量、GROA测量以及中间变量的处理。此外，文章还引用了中图分类号TN958.97，表明该研究属于信息技术领域的时空定位技术，使用了被动源定位算法，结合了多运动站观测的优势，以及TDOA/GROA测量技术，这些都是现代无线通信和导航系统中的核心问题。 总结来说，本文提出了一种高效的定位算法，不仅适用于多运动站场景，而且在动态环境中具有显著优势，有望在实际应用中如军事、卫星定位等领域展现出强大的定位能力。