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基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法赵拥军;赵勇胜;赵闯【摘要】This paper investigates the joint estimation of Time Difference Of Arrival (TDOA) and Frequency Difference Of Arrival (FDOA) in passive location system, where the true value of the reference signal is unknown. A novel Maximum Likelihood (ML) estimator of TDOA and FDOA is constructed, and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to finding the global maximum of likelihood function by generating the realizations of TDOA and FDOA. Unlike the Cross Ambiguity Function (CAF) algorithm or the Expectation Maximization (EM) algorithm, the proposed algorithm can also estimate the TDOA and FDOA of non-integer multiple of the sampling interval and has no dependence on the initial estimate. The Cramer Rao Lower Bound (CRLB) is also derived. Simulation results show that, the proposed algorithm outperforms the CAF and EM algorithm for different SNR conditions with higher accuracy and lower computational complexity.%该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计.算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题.推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2016(038)011【总页数】8页(P2745-2752)【关键词】无源定位;时差;频差;联合估计;最大似然;马尔科夫链蒙特卡洛方法【作者】赵拥军;赵勇胜;赵闯【作者单位】解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州 450001;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州 450001;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院郑州 450001【正文语种】中文【中图分类】TN971无源定位是近年来备受关注的问题，在雷达[1]、声呐[2]、无线通信[3]、传感器网络[4]等领域应用广泛。
双站无源定位和跟踪算法研究江利中;邹波;谭姗姗【摘要】为提高无源定位和跟踪的性能,弥补传统技术信息量少、定位速度慢和跟踪精度低的缺陷,研究了针对空中目标的基于联合信号到达角(DOA)与到达时间差(TDOA)的双站无源定位算法,以及基于联合到达时间差与到达频率差(FDOA)的双站无源跟踪算法.无源定位算法利用空间几何关系解析目标位置,无源跟踪算法利用无色卡尔曼滤波(UKF)持续跟踪目标并获得更高精度的目标位置信息,给出了两种算法模型.仿真结果表明:联合DOA,TDOA的无源定位算法在基线较短的条件下,对距离100 km内的目标定位精度优于10％,联合TDOA,FDOA的无源跟踪算法的收敛速度较快且跟踪精度能达百米级.【期刊名称】《上海航天》【年(卷),期】2016(033)004【总页数】5页(P45-49)【关键词】双站;无源定位;无源跟踪;到达角;到达时间差;到达频率差;空间几何关系;无色卡尔曼滤波【作者】江利中;邹波;谭姗姗【作者单位】上海无线电设备研究所,上海200090;上海无线电设备研究所,上海200090;上海无线电设备研究所,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TN95无源定位是观测站在自身不发射任何电磁波信号条件下，完全被动地接收辐射源目标的电磁波，根据这些电磁波的各项参数确定目标的位置和运动状态信息。
与有源定位相比，无源定位的优势主要有：隐蔽性好；可获得远大于主动雷达的探测距离，能提早发现目标；系统成本较低。
对对海作战的武器来说，无源定位制导技术能使武器尽早探测并发现海面远程空中目标、隐身目标等，提高武器系统在电子战环境中的生存与作战能力。
根据观测站数量无源定位可分为单站无源定位和多站无源定位[1-2]。
近年来快速发展的单站无源定位方法主要包括传统定位法和新型高精度定位法两类[3-7]。
单站无源定位避免了时间同步和复杂的数据处理，具隐蔽性强、设备量小和系统相对独立等优点[2]。
多基站时差频差无源定位处理方法研究多站无源定位技术是电子侦察、电子对抗的一个重要问题,被广泛应用于雷达、导航、声纳、警戒、无线通信、分布式传感器网络等领域。
相对于有源定位系统,无源定位系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强、探测距离远等优点。
相对于简易的单站无源定位系统,多站无源定位系统能够综合利用多组观测信息,实现对目标的高精度联合定位。
本文对多站的时差定位(Time Difference Of Arrival,TDOA)、频差(Frequency Difference Of Arrival,FDOA)和时差联合定位、存在基站误差的时差定位等问题进行了研究。
基于TDOA和FDOA的定位问题是高度非线性的,并且相应的目标代价函数具有非凸特征,这样定位问题并不能够简单直接求解。
定位问题的解决方法按照类型可以划分为线性化解法和非线性化解法。
目前大多数研究主要侧重于线性化解法,这些方法通过线性化非线性的TDOA和FDOA方程组来求解目标位置,特点是计算量小,在噪声较小时定位精度能够达到克拉美罗界(Cramer-Rao Bound,CRLB)。
但线性化非线性方程组必然会带来性能上的损失,即在噪声功率达到一定程度时定位误差快速增加,且定位精度远离CRLB。
本文采用非线性的解法求解TDOA定位问题,相对于线性化解法性能更好,在大噪声环境下定位精度更高。
针对非线性解法在初始值选取较差时,算法容易发散的缺点,提出了一种修正牛顿算法(Modified Newton,MNT)。
MNT算法对初值选取不敏感,即在较差初始值时,MNT算法依然能够精确地收敛到目标位置。
对于运动平台的TDOA和FDOA联合定位问题,提出了一种基于时差、频差的两步牛顿算法,将原迭代算法中位置和速度变量的初值选取问题转化为仅位置变量的初值选取问题。
对于存在接收基站误差的TDOA定位问题,提出了一种基于基站误差的两步牛顿算法,该算法减少了由基站位置误差带来的高维Hessian矩阵求逆运算次数,实验结果表明基于基站误差的两步牛顿算法具有更快的收敛速度,并明显降低了运算量。
基于三星定位的TDOA参数估计方法的研究的开题报告一、选题背景现代化的无线通信系统越来越广泛地应用于公共安全、军事、民用和商业等领域。
其中地面基站和卫星定位系统（GPS）提供了广泛的应用场景，轨道交通、汽车导航、室内定位、物流追踪以及精准农业等重要领域都需要进行无线定位。
无线定位技术在精度、可靠性和适用性方面具有越来越高的要求。
时间差到达（TDOA）是一种广泛应用于无线定位领域的定位技术。
TDOA技术通过测量无线信号发射到多个接收器之间的时间差，并利用这些时间差，可以从已知位置的接收器计算出发射器的位置。
在TDOA中，三角定位是最简单、最广泛使用的TDOA定位方式。
三角定位以三个已知位置的接收器和未知位置的发射器之间的TDOA作为输入，计算发射器的位置。
对于近年来广泛使用的三星定位系统，在三角定位中，仍存在一些问题。
由于三星定位系统的不确定性和环境变化，传统的TDOA参数估计方法在实际中应用受到一定的限制。
因此，基于三星定位的TDOA参数估计方法的研究是非常必要和重要的。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计和实现一种基于三星定位的TDOA参数估计方法，以提高三角定位的精度和可靠性。
在实现过程中，主要包括以下内容：1.研究三星定位系统的工作原理和特点，分析三星定位系统在TDOA 中的应用场景和存在的问题。
2.分析和比较现有的TDOA参数估计方法，探索适合三星定位系统的TDOA参数估计方法。
3.设计和实现基于三星定位的TDOA参数估计方法，并进行仿真和实验验证。
4.在实现过程中不断优化和改进算法，提高算法的精度和鲁棒性。
三、研究意义和价值本研究可以为无线定位领域提供更高效、更精确和更稳定的三角定位算法。
三星定位系统是实现TDOA的重要工具，通过研究和优化TDOA 参数估计算法，可以更好地发挥三星定位系统的优势，提高整个定位系统的性能和可靠性。
此外，本研究还可以为实现室内定位、车辆导航和精准农业等领域提供技术支持和应用方案。
tdoa 参数估计算法
TDOA参数估计算法是一种通过测量无线电信号到达不同监测地点的天线单元的时间差，来对发射无线电信号的发射源进行定位的算法。
以下是该算法的基本步骤：
1. 同步监测站：为了确保各个监测站的时间是同步的，可以采用GPS、有
线或无线方式来实现。
2. 测量时间差：从监测站将同一时间测量同一信号得到的数据发送至主监测站，主监测站分别计算出无线电信号达到两个监测站天线的时间差，这个时间差通常利用相关算法来计算。
3. 转换为距离差：根据时间差乘以电磁波速度，可以转换为两个监测站之间的距离差。
这样得到的是一条双曲线。
4. 定位发射源：通过三个或多个无线电监测站测得的时间差可以得到两条或多条双曲线相交，从而实现对发射源的定位。
TDOA参数估计算法的关键在于高精度同步和准确测量时间差。
同时，由于信号传播速度很快，因此需要高精度的计时设备和算法来确保定位的准确性。
以上内容仅供参考，如需更专业的解释，建议咨询信号处理或通信领域的专家或查阅相关文献资料。
存在站址误差时的线性校正TDOA定位算法邓兵;孙正波;杨乐;贺青【摘要】针对到达时间差定位中接收传感器位置信息含有随机误差这一问题,提出了一种线性校正到达时间差定位算法.首先通过引入中间变量将非线性时差定位方程转化为伪线性方程,并利用加权最小二乘估计求得目标位置的初始解;接着通过求解初始位置估计的误差对目标位置初始解进行线性校正,得到目标位置更为精确的最终估计.仿真结果验证了所提算法具有较好的定位性能.%This paper considers the problem of locating a source using time difference of arrival(TDOA) measurements obtained at spatially distributed sensors in the presence of sensor position errors.A linear-correction TDOA localization algorithm that involves closed-form weighted least squares(WLS) optimization only is developed.The proposed method first converts nonlinear TDOA equations into pseudo-linear ones by introducing an intermediate variable and obtains the initial source position estimate using the WLS technique.Then a linear-correction method is applied to improve the initial localization result by estimating and subtracting its positioning error.Simulation results demonstrate the good performance of the proposed method.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(044)004【总页数】6页(P106-111)【关键词】无源定位;到达时间差;站址误差;加权最小二乘估计;克拉美罗界【作者】邓兵;孙正波;杨乐;贺青【作者单位】信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州 450002;盲信号处理重点实验室,四川成都 610041;盲信号处理重点实验室,四川成都 610041;江南大学物联网工程学院,江苏无锡 214122;盲信号处理重点实验室,四川成都 610041【正文语种】中文【中图分类】TN91无源定位技术作为一个经典问题，在雷达、声纳、导航和无线通信网络等领域存在着广泛的应用[1-5]．常用定位参数主要包括到达时间(Time Of Arrival，TOA)[2]、到达时间差(Time Difference Of Arrival，TDOA)[3-4]、到达角度(Angle Of Arrival，AOA)[5]等．如果观测站与目标之间存在相对运动，则到达频率差(Frequency Difference Of Arrival，FDOA)[6-8]也可用于辐射源定位．其中基于多站时差测量的定位技术由于其定位成本低，精度较高，对目标发射信号的强度、频率信息不需要精确已知等优点，受到越来越多的关注．典型的TDOA定位算法包括泰勒级数展开迭代求解算法[7]、两步加权最小二乘(Two-Step Weighted Least Square，TSWLS)算法[8]、多维标度(MultiDimensional Scaling，MDS)算法[9]等．泰勒级数算法需要初始位置估计来进行迭代求解，在初始位置误差较大或者定位几何较差时，往往容易发散，不能够收敛到真实位置附近．两步加权最小二乘算法首先通过引入中间变量构造伪线性方程，并求得伪线性方程的加权最小二乘(Weighted Least Squares， WLS)解，进而再利用中间变量与辐射源位置之间的约束关系提升定位精度．但是该方法在第2步WLS估计求解时涉及到平方、开方等非线性运算，容易产生模糊的定位结果，并且有可能出现虚数解．MDS算法在加权矩阵的求解过程中可能出现矩阵奇异的情况，且正则化因子的选取对定位结果影响较大[9]．文献[10-11]提出了一种线性校正到达时间差的定位算法，其过程也分为两步，首先在第1步和TSWLS算法一样，利用中间变量构造伪线性方程进行求解；在第2步中，通过对定位结果的线性误差校正来提升定位结果精度．从该文献的结论可以看出，该方法能够获得比TSWLS算法、MDS算法更为精确的定位结果．然而，文献[10-11]中的这种方法都是在假设传感器位置信息精确已知的条件下得到的，而在实际当中，传感器位置信息往往不够准确，存在随机误差，即使在误差很小的情况下，也会严重降低目标的定位精度．笔者主要考虑在接收传感器存在位置误差的条件下，利用文献[10-11]的线性校正思想，结合TDOA定位信息，对辐射源实现定位．首先，给出典型的定位模型，并提出存在站址误差时的线性校正TDOA加权最小二乘算法，算法具有代数闭式解；然后，通过与定位的克拉美罗界(Cramer-Rao Low Bound，CRLB)的对比，分析所提算法的性能，证明了算法的统计有效性；最后，通过计算机仿真验证了文中算法在不同的TDOA参数测量误差、接收站站址误差条件下的定位效果．假设uo=[xo，yo，zo]T表示目标的未知位置向量．共有M个接收传感器，M≥3，第i个传感器的真实位置；si= [xi，yi，zi]T，表示第i个传感器位置的实际测量值，i=1，2，…，M，[·]T表示转置，记又记其中，表示接收传感器位置误差；Δs满足零均值高斯分布，且协方差矩阵为Qs；符号“o”表示真实值；并假设目标信号传输过程不存在多径效应及同频干扰等问题．根据几何关系，第i个传感器与目标之间的距离可表示为其中表示欧氏距离．不失一般性，选取观测站作为参考接收站．目标到第i个传感器和第1个传感器之间的距离差为其中，ri1为距离差测量值，Δri1为距离差的测量误差．为简单起见，记ro=[，，，…，]T，r= [r21，r31，…，rM1]T，则TDOA的观测矢量r= ro+Δr，其中Δr= [Δr1，Δr2，…，ΔrM]T．假设测量误差Δr满足零均值高斯分布，其协方差矩阵为Qr．2.1 定位方程伪线性化求解对=+关系式两边平方，并利用式(1)，可以得到考虑到为带有误差的传感器已知位置，则由泰勒级数展开关系可以得到其中记忽略时差测量方程中的二阶误差项，则有其中，i=2，3，…，M．引入中间变量，定义未知矢量并记εt= [εt，2，εt，3，…，εt，M]T，则有根据误差关系式(5)，可得其中，0为3×1全零向量．式(6)为非线性方程，但若假设uo与无关，式(6)则变为关于的伪线性方程．利用加权最小二乘原理可得到其中，W为加权矩阵，φ1的估计误差及协方差分别为Δφ1=φ1-=(W G1W εt，cov(φ1)≈(W1G1)-1 ．进一步观察可发现，W表达式中B和D均含有未知的目标位置，无法直接求取W．在实际实现当中，首先用 (M- 1)× (M-1) 维的单位矩阵IM-1代替W，则可计算出φ1．再利用这一计算值求得W，来获得关于更好的估计，迭代几次即可得到的WLS解．2.2 线性校正TDOA定位算法式(10)在求解过程中假设uo与无关．TSWLS算法在这一基础上利用两者之间的函数关系式(4)，构造新的变量 (uo- s1)⊙ (uo- s1)进行求解，其中“⊙”表示Schur积(元素和元素相乘)．目标位置求解结果涉及到平方、开方等非线性运算，容易出现定位结果模糊或者虚数解．对此，在考虑站址误差的情况下，提出一种线性校正TDOA定位算法．由式(11)知，φ1的估计误差为Δφ1．考虑到实际位置矢量uo与其初始估计值之间存在定位误差Δu，其中将在处进行一阶泰勒级数展开，得到将其代入式(5)，并忽略二阶误差项，整理得到令整理得到同理，利用加权最小二乘原理可得到同样，估计误差和协方差分别为且根据误差关系可知，定位误差u-uo=Δu-φ2=Δφ2．由式(16)及TDOA测量误差、站址误差的零均值高斯误差分布特性可知，E[Δφ2]= 03×1，即文中所提算法在误差较小时为无偏估计，其协方差由式(17)给出．另外，从式(12)～式(15)可知，文中所提线性校正算法相较于TSWLS算法和MDS算法，只忽略了测量误差、站址误差的二阶项(见式(12))．而TSWLS算法的第2步因平方、开方运算的引入，需忽略二阶及二阶以上的误差项; 在噪声较大的情况下，其定位精度将不如文中所提算法的，这个结论也得到了仿真结果的支持．根据统计信号的处理理论，往往将算法逼近CRLB[5-8]的程度作为评价各种算法性能的一个标准．由文献[8]可知，TDOA定位的CRLB表达式为由式(17)知，cov(φ2)=cov(u)=-1，则有cov(u)-1=(B QrBT+D QsDT)-1G2 ．根据矩阵求逆公式:(B QrBT+D QsDT)-1=(B QrBT)-1-BG3(+G3B-1 ,其中，G3=B-1D，则有(B QrBT+D QsDT)-1G2=G4-G3(+G3G4 ,其中，G4=B-1G2．假设条件成立，则可得到G3≈ ∂ro/ ∂so，G4≈ ∂ro/∂uo．则由式(24)知，cov(u)-1≈ X-Y Z-1YT=J，即cov(u)≈ RCRLB(u)．这意味着，在较小的观测误差下，文中所提定位算法的估计性能能够到达克拉美罗下界，是最优估计．仿真假设有5个接收传感器，其真实坐标分别为:假设TDOA测量误差为σt，协方差矩阵 Qr= R，R是 (M-1)× (M-1) 维矩阵，其对角线元素为 c2，其余元素为0.5c2．σd= c σt 表示距离测量误差．接收站站址误差矩阵 Qs= I，I是3M×3M 维单位矩阵，σs为站址误差．文中算法的定位精度用均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)来计算，其中ul为第l次蒙特卡洛仿真得到的目标位置估计值，uo为目标真实位置， L=5 000，为仿真运行次数．仿真中分别假设: 近场目标真实位置矢量 uo= [285，325，275]T; 远场目标真实位置矢量uo= [2 850，3 250，2 750]T．在图1和图3中，= 10-6 m2．在图2和图4中，= 10-4 m2．从图1～图4的结果可以看出，在存在站址误差条件下，无论是近场目标还是远场目标，线性校正TDOA加权最小二乘定位算法可很好地实现目标的定位解算，在误差较小时，能够达到CRLB．随着误差的增大，具有优于TSWLS算法、MDS算法的性能．以上仿真较好地证明了上述的性能分析．此外，根据文献[6，9]可知，TSWLS算法的计算复杂度小于MDS算法的计算复杂度，而文中算法同TSWLS算法相比，在第2步中需重新计算观测矩阵与测量矩阵，计算量有所增加，但与TSWLS算法复杂度总体相当．为验证上述分析，在MATLAB R2009b仿真条件下，经统计，运算 5 000 次TSWLS算法、MDS算法以及文中算法的计算总时间分别为 2.141 0 s、 2.162 3 s 和 3.506 4 s，这符合预期．笔者针对实际当中传感器存在站址误差时的TDOA定位问题，通过伪线性化非线性时差方程求得目标位置初始解，然后利用加权最小二乘算法估计位置偏差来线性校正位置初始解，进一步提升目标定位精度．性能分析表明，所提算法在误差较小时能够达到克拉美罗界的理论下限，是一种无偏最优估计．计算机仿真结果说明，与TSWLS算法、MDS算法相比，文中算法具有较好的定位性能．文中所提的线性校正思想可进一步推广到其他定位体制中，下一步将展开相应的研究工作．【相关文献】[1] 朱国辉, 冯大政, 周延, 等. 一种线性校正到达时间差定位算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 85-90.ZHU Guohui, FENG Dazheng, ZHOU Yan, et al. A Linear-correction Based on Time Difference of Arrival Localization Algorithm [J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 85-90.[2] HO K C. Bias Reduction for an Explicit Solution of Source Localization Using TDOA [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(5): 2101-2114.[3] CAO Y L, PENG L, LI J Z, et al. A New Iterative Algorithm for Geolocating a Known Altitude Target Using TDOA and FDOA Measurements in the Presence of Satellite Location Uncertainty [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2015, 28(5): 1510-1518.[4] WEI H W, PENG R, WAN Q, et al. Multidimensional Scaling Analysis for Passive Moving Target Localization with TDOA and FDOA Measurements [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010, 58(3): 1677-1688.[5] TAPONECCO L, D’AMICO A A, MENGALI U. Joint TOA and AOA Estimation for UWB Localization Applications [J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2011, 10(7): 2207-2217.[6] ZHU G H, FENG D Z. Bi-iterative Method for Moving Source Localisation Using TDOA and FDOA Measurements [J]. Electronics Letters, 2015, 51(1): 8-10.[7] KIM Y H, KIM D G, KIM H N. Two-step Estimator for Moving Emitter Geolocation Using Time Difference of Arrival/Frequency Difference of Arrival Measurements [J]. IET Radar, Sonar and Navigation, 2015, 9(7): 881-887.[8] SUN M, HO K C. An Asymptotically Efficient Estimator for TDOA and FDOA Positioning of Multiple Disjoint Sources in the Presence of Sensor Location Uncertainties [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2011, 59(7): 3434-3440.[9] WEI H W, WAN Q, CHEN Z X, et al. Multidimensional Scaling-based Passive Emitter Localisation from Range-difference Measurements [J]. IET Signal Processing, 2008, 2(4): 415-423. [10] 朱国辉, 冯大政, 周延, 等. 一种线性校正TOA定位算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2015, 42(3): 22-25, 32.ZHU Guohui, FENG Dazheng, ZHOU Yan, et al. TOA Localization Algorithm Using the Linear-correction Technique [J]. Journal of Xidian University, 2015, 42(3): 22-25, 32.[11] 朱国辉, 冯大政, 周延. 一种利用多运动接收站的时差定位算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2015, 42(2): 35-39, 76.ZHU Guohui, FENG Dazheng, ZHOU Yan. New TDOA Localization Algorithm Using Multiple Moving Receivers [J]. Journal of Xidian University, 2015, 42(2): 35-39, 76.。
基于TDOA的无源定位技术及其节点优选方法研究基于TDOA的无源定位技术及其节点优选方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）作为一种自组织的、分布式的、无线的网络结构，被广泛应用于环境监测、目标追踪、无线通信等领域。
在WSN中，节点的位置信息对于许多应用而言非常重要，包括目标跟踪、资源管理以及网络安全等方面。
然而，由于传感器节点分散的部署，节点的位置信息往往无法直接获取。
因此，开展基于TDOA （Time Difference of Arrival）的无源定位技术及其节点优选方法研究具有重要意义。
TDOA技术是一种测量节点位置的方法，通过测量信息到达各个节点的时间差来确定目标的位置。
其基本原理是节点使用附近的节点作为参考节点，接收到目标发送的信号并测量到达时间差，利用节点之间的相对时间信息来推导目标的位置。
相对于其他定位方法，TDOA具有较高的精度和较低的成本，因此被广泛应用于无线传感器网络。
在无源定位中，节点优选方法对于提高定位精度和减少计算开销至关重要。
传统的节点优选方法往往通过近似算法或启发式算法进行节点选择，但由于无源定位算法的特殊性，这些方法无法达到高效和准确的节点选择。
因此，需要研究更为有效的节点优选方法以提高无源定位系统的性能。
一种基于TDOA的节点优选方法是使用最小均方差（Mean Square Error，MSE）作为评估指标。
MSE是衡量估计结果与真实值之间差异的标准，可以用于衡量定位误差。
在节点选择过程中，优先选择具有较小MSE的节点，从而提高整体定位精度。
另一种节点优选方法是利用信息熵来评估节点的选择。
信息熵用于衡量系统中的不确定性程度，节点选择时可优先选择信息熵较大的节点。
此方法通过增加信息不确定性来提高系统的鲁棒性，进而提高无源定位的性能。
此外，还可以采用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来进行节点优选。
遗传算法模拟进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来找到最优解。
脉冲串信号的时差和频差估计新方法肖学兵;郭福成;姜文利【摘要】针对脉冲串信号的互模糊函数多峰特性以及时差频差估计运算量大的问题,提出一种时差和频差联合估计新方法.该方法首先基于信号频差与时差变化率的关系,利用时差序列引导互模糊函数的时差频差搜索范围,然后利用脉冲串信号的时域稀疏特性改进了基于互模糊函数的时差频差估计方法.理论和仿真分析表明,该算法可有效抑制频差模糊,并在估计精度损失不大的前提下有效降低运算量.【期刊名称】《航天电子对抗》【年(卷),期】2015(031)002【总页数】5页(P31-34,41)【关键词】脉冲串信号;时差;频差;互模糊函数【作者】肖学兵;郭福成;姜文利【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073;国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TN974时差频差定位体制利用同一辐射源信号到多个不同观测站的到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)信息，可以在被动接受条件下估计得到辐射源位置。
该体制最少利用两个观测站就可以实现二维定位，最少三个观测站就可以实现三维定位。
时差频差联合定位体制相对于多站测向交叉定位、时差定位等无源定位体制定位精度更高[1] ，在电子侦察、预警探测和传感器网络等领域具有重要的应用价值[1-4]。
雷达信号是一类重要的辐射源目标，而其信号带宽较宽、单个脉冲持续时间可能很短(μs量级)，通过分别测量雷达信号脉冲频率和到达时间来得到时差频差的方法，其估计精度很差。
因此必须寻求一种新的稳健的时差频差估计算法。
针对窄带信号，Stein在文献[5]中详细论述了基于互模糊函数(CAF)的时差频差联合估计方法，提出了滤波抽取、粗精搜索和插值拟合等经典处理方式，并且进一步证明了在高斯白噪声背景下，CAF是一种最大似然估计方法[6]。
为了降低CAF的运算量，文献[7～8]介绍了分维估计算法。
基于TDOA的双基无源定位方案
苗强;吴德伟;陈旭
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2007(032)003
【摘要】多站时差定位是一种较精确的定位方法,通过处理3个或3个以上测量站采集的信号到达时间来对辐射源定位.论述了多站时差无源定位的基本原理,提出了一种基于陆空平台相结合的TDOA(Time Difference Of Arrival)双基无源定位方案.主要论述了时差双基无源定位的基本原理,以及观测站与空中目标的同步、地面观测站的选择、误差校正等主要问题的实现方案,并给出了参与对目标视察定位的地面观测站的选择算法.此方案定位算法及定位精度仍在研究阶段.
【总页数】3页(P104-106)
【作者】苗强;吴德伟;陈旭
【作者单位】空军工程大学,陕西,西安,710077;空军工程大学,陕西,西安,710077;空军工程大学,陕西,西安,710077
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
【相关文献】
1.基于TDOA和AOA的双基地雷达定位方法 [J], 曹晋龙;王星;程嗣怡;周东青;周一鹏;袁颖平
2.TDOA/AOA混合定位方案中的UKF算法 [J], 王杰;金梁;宋华伟;张鹏
3.基于正则化约束总体最小二乘的TDOA/FDOA无源定位方法 [J], 国强;李文韬
4.基于TDOA测距模型的SOCP和Taylor混合定位方案 [J], 刘华辰;刘丽莉;王奉章;刘凤存
5.基于双星定位系统的无源定位方案研究 [J], 张怡;赵少松;王永生
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TDOA定位算法研究TDOA（Time Difference of Arrival）定位算法是一种基于测量信号到达时间差异来确定目标位置的定位技术。
它广泛应用于雷达、无线通信和声波定位等领域。
TDOA定位算法的研究包括原理、算法设计和应用等方面，下面将从这几个方面展开。
TDOA定位算法的原理是基于信号到达目标的时间差，通过测量这个时间差来计算目标的位置。
TDOA定位系统一般由多个接收器（或传感器）组成，它们可以同时接收到目标发射的信号。
由于信号在电磁波或声波中的传播速度是已知的，因此通过测量信号到达不同接收器的时间差，可以计算出目标的位置。
TDOA定位算法的设计是为了提高定位的准确性和精度。
常用的TDOA算法有三角化法、最小二乘法和粒子群算法等。
三角化法是一种简单直观的算法，它通过计算目标到多个接收器的距离差异来确定目标的位置。
最小二乘法是一种经典的优化算法，通过最小化目标到接收器距离的平方和来求解目标位置。
粒子群算法是一种基于群体智能优化的算法，它模拟了鸟群觅食行为，在空间中寻找最优解。
TDOA定位算法的应用包括军事侦察、灾害救援和智能交通等领域。
在军事侦察中，TDOA定位算法可以用于定位敌方雷达和通信设备，提供情报支持。
在灾害救援中，TDOA定位算法可以用于定位事故现场的求救信号，提高救援效率。
在智能交通中，TDOA定位算法可以用于车辆定位和轨道导航，提高交通管理效果。
TDOA定位算法还面临一些挑战和改进的空间。
首先，信号传播受到多径衰落和噪声干扰的影响，这会导致定位误差增加。
因此，如何减小多径效应和增强抗干扰能力是关键问题之一、其次，TDOA定位系统需要多个接收器，这会增加系统成本和复杂度。
因此，如何设计更简化的系统和算法是一个挑战。
此外，TDOA定位算法还需要考虑多目标同时定位和实时性的要求。
总之，TDOA定位算法是一种基于时间差异的定位技术，它通过测量信号到达时间差异来确定目标位置。
TDOA定位算法的研究包括原理、算法设计和应用等方面，它在军事、救援和交通等领域有着广泛的应用前景。
