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一種兩站交叉定位算法

2013-04-29 10:42:34王肖晨
中國高新技術企業 2013年6期

摘要:交叉定位是一種雷達組網抗干擾方法。文章將最小二乘法應用在交叉定位中,提出了基于最小二乘法的交叉定位算法,該算法消除了定位盲區,具有精度高的特點,文章的研究結果具有一定的工程應用價值。

主題詞:交叉定位;最小二乘法;抗干擾

中圖分類號:TN953 文獻標識碼:A 文章編號:1009-2374(2013)09-0031-03

1 概述

在電子戰環境下,如果雷達受到強自衛式干擾,通常無法測量目標的距離信息,而只能測量目標的角度信息。雷達組網條件,可利用不小于兩部雷達測量干擾源的角度信息,通過解線性方程組,求出干擾源的距離信息。但由于該線性方程組是一個“超定”方程組,常用的算法是選取其中某些等式求出方程組的解,這些算法沒有充分利用方程組的信息,造成精度低和定位盲區。

本文充分利用了方程組所有等式,提出了基于最小二乘法的交叉定位算法,與通常算法相比,算法提高了定位精度和范圍。

2 數學建模

設站1為交叉定位主站,站2為交叉定位副站,O為雷達組網中心,M為干擾目標。雷達與目標的位置關系如圖1所示。

以O點(雷達組網中心)為坐標原點,建立大地直角坐標系,設站1的坐標為(x1,y1,z1)、站2的坐標為(x2,y2,z2)、目標M的坐標為(xm,ym,zm)、站1與目標之間的距離為R1、站2與目標之間的距離為R2。站1和站2分別測出干擾源的高低角為ε1、ε2,方位角為β1、β2。站1和站2的位置、目標相對于站1和站2的角度是已知量,目標的坐標和目標相對于站1、站2的距離為未知量,我們需要通過這些已知量求出目標相對于站1的距離R1。

由圖1所示的幾何關系我們可以得出:

3 常規求解方法

3.1 算法1

利用公式(1)和公式(3),可求得:

3.2 算法2

利用公式(1)和公式(2),可求得:

3.3 算法3

利用公式(2)和公式(3),可求得:

4 基于最小二乘法的算法

從上述3個算法的求解過程,我們不難發現3個算法均未能充分利用公式(1)~公式(3)的所有等式,存在信息利用不充分的問題。但若同時聯立公式(1)~公式(3)組成方程組,就存在方程個數大于未知數個數的問題,即方程組變成一個“超定”方程組,不能直接求解。最小二乘法是一種求解此類方程組最常用的方法,它是將各方程平方求和,求出使平方和最小的解作為方程組的解。

將公式(1)~公式(3)組成方程組表示成矩陣形式:

5 精度分析

5.1 定性分析

算法1、算法2和算法3分別未考慮公式(2)、公式(3)和公式(1),而基于最小二乘法的計算公式(8)同時考慮了公式(1)、公式(2)和公式(3),因此,與算法1~算法3相比,基于最小二乘法的公式(8)的計算精度應有所提高。

算法1在β1=β2或β1=β2±π時,即站1、站2、目標M在xoz平面投影共線時,公式(4)因分母為0而無意義,出現定位盲區;算法2在x1=x2,y1=y2時,即站1、站2的連線與oz平行時,公式(5)計算值為0,出現定位盲區;算法3在y1=y2,z1=z2時,即站1、站2的連線與ox平行時,公式(6)計算值為0,出現定位盲區;而基于最小二乘法的交叉定位算法,除非站1和站2重合(即x1=x2,y1=y2,z1=z2,此時相當于僅有單站信息),否則都能進行定位。

5.2 定量分析

上述各種算法計算結果R1是站1、站2的站址和測量目標角度的函數,即是x1,y1,z1,x2,y2,z2,ε1,ε2,β1,β2的函數,但這些量都存在一定的測量誤差,因此各算法計算的R1均包含一定誤差。采用下式分析各算法的定位

精度:

設主站位于(0,0,0),副站位于(25,2,14),單位為km。設σε1=σβ1=σε2=σβ2=6',σx1=σx2=σy1=σy2=σz1=σz1=1m,目標高度ym=100km。利用matlab對算法1~算法3和本文算法的定位精度進行仿真,作出各算法定位誤差的等高線圖,仿真結果如圖1~圖4所示。圖中僅作出定位精度在1km以內的等高線,每條等高線上的數字代表本條曲線上的定位誤差。

從仿真結果可以看出:算法1定位精度不大于1km的范圍大于算法2和算法3,略小于本文算法,而且當目標位于主站和副站連線上時,定位精度很低,甚至無法定位,出現定位盲區;算法2和算法3雖然在本文的仿真條件下,沒有定位盲區,但定位精度不大于1km的范圍偏小;本文算法不僅定位精度不大于1km的范圍大于其他算法,而且無定位盲區。因此,從上述分析可知本文算法優于算法1~算法3。

6 結語

本文討論了常用的交叉定位算法,分析了其缺點,將最小二乘法應用在交叉定位中,提出了基于最小二乘法的交叉定位算法。本文算法與常用算法相比,不僅去除了原有算法的定位盲區,而且在同樣定位精度下,增大了范圍。通過定性分析和定量仿真,證明了本文算法的優

越性。

參考文獻

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[2]楊德保.工科概率統計[M].北京:北京理工大學出版

社,2007.

[3]Duane Hanselman,朱任峰,等.精通matlab 7[M].北

京:清華大學出版社, 2006.

作者簡介:王肖晨(1983—),男,河南靈寶人,江南機電設計研究所工程師,研究方向:指揮控制系統。

(責任編輯:黃銀芳)

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