【濾波跟蹤】基于EKF、時差和頻差定位實現(xiàn)目標跟蹤附matlab代碼
【濾波跟蹤】基于EKF、時差和頻差定位實現(xiàn)目標跟蹤附matlab代碼
TT_Matlab
博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，完整matlab代碼或者程序定制加qq1575304183。
1 內(nèi)容介紹
三星時差無源定位系統(tǒng)多采用基于高程約束下時差測量值轉(zhuǎn)換為距離差進行
定位，若衛(wèi)星相對于輻射源存在運動，則截獲到同一輻射源信號頻率存在多普勒
頻移。由于衛(wèi)星間一直都處在運動狀態(tài)，各觀測站接收到的的信號將會產(chǎn)生不一
樣的多普勒頻移，從而通過多星間信號相關(guān)，就有可能會獲取頻差信息。本章研
究重點是在增加頻差信息后，將會對三星時差定位系統(tǒng)的定位精度產(chǎn)生什么影響？ 并針對不同時差、頻差測量誤差對定位精度的影響作了對比分析。
1.1 三星時差定位原理
時差定位是三星無源定位系統(tǒng)的主要定位方式之一。輻射源信號到達不同衛(wèi) 星觀測站的距離存在差異，導(dǎo)致信號到達各觀測站的到達時間不同。由于無源定 位系統(tǒng)以被動接收輻射源信號的方式進行工作，通常難以直接觀測輻射源到衛(wèi)星 的距離（或到達時間觀測量）。因此，在三星無源定位系統(tǒng)中，常以輻射源信號 到達不同衛(wèi)星觀測站的時間差作為主要觀測量，通過觀測各站間到達時間差即可 對輻射源進行定位 [50] 。 在三維空間中，同一輻射源信號到達 2 個空間完全隔離的衛(wèi)星觀測站間的到 達時間差，可確定一個以兩觀測站為焦點的半邊雙葉旋轉(zhuǎn)雙曲面。由 3 個衛(wèi)星確 定的 2 個回轉(zhuǎn)雙曲面相交得到一條時差定位曲線，該曲線上的任意一點皆為輻射 源位置可行解。由于待定位輻射源通常位于地球表面一定高程，由時差定位曲線 與該高程約束面相交，即可唯一確定輻射源位置。然而，三星時差定位通常存在 模糊問題，即時差定位曲線與高程約束面通常存在 2 個交點。
在給定某些位置先 驗信息條件下，就可唯一確定輻射源位置，這就是三星時差定位原理。在實際應(yīng)用過程中，對于通信信號到達時間 TOA 觀測量較難準確獲得。對于 模擬信號，通常將到達各衛(wèi)星觀測站的輻射信號作互模糊函數(shù)，從而提取 TDOA 觀測量；對于雷達信號，就可以直接測量脈沖上升沿時間作為信號到達時間。
1.2 三星頻差定位原理
由于觀測站與目標輻射源之間發(fā)生了相對運動，從而引起觀測站接收到的信
號頻率與輻射源發(fā)出頻率出現(xiàn)一個差值，該差值叫作多普勒頻移。而對于 2 個空
間隔離的衛(wèi)星觀測站，接收到同一個輻射源信號的多普勒頻移也是不同的，觀測
站間同樣也存在一個多普勒頻差。根據(jù)衛(wèi)星觀測站間存在的頻差可確定一個等頻
差曲面，利用三個觀測站可得到 2 個等頻差曲面。 2 個等頻差曲面相交得到一個等
頻差交線，輻射源就在該等頻差曲線上。對于地球表面目標，利用地球模型與等
頻差曲線相交，從而實現(xiàn)多普勒頻率對輻射源定位。
2 仿真代碼
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%時差定位分析 可以運行
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%%%
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%%%
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%%%
clear all;
clc;
c=
3
e5;%光速
w=
10
;%誤差ns
%%%
%%%
飛機距離
x=-
200
:
2
:
200
;
y=-
200
:
2
:
200
;
z=
5
;
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
方型
%%%
%%%
載機布站
1.1
（機間距：
15
km）
% x
0
=[
0
,
15
,
0
,
15
]
’;
% y0=[0,15,15,0]’
;
% z
0
=[
1
,
0
.
9
,
0
.
9
,
0
.
9
]
’;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%1.2 （30km,載機布站方形）
% x0=[0,30,0,30]’
;
% y
0
=[
0
,
30
,
30
,
0
]
’;
% z0=[1 ,0.9,0.9 ,0.9]’
;
%%%
%%%
%%%
%%%
%%%
Y型
%%%
%%%
載機布站
2.1
（
15
km、主在Y中間）
% x
0
=[
0
,
13
,-
13
,
0
]
’;
% y0=[0,7.5,7.5,-15]’
;
% z
0
=[
1
,
0
.
9
,
0
.
9
,
0
.
9
]
’;
%%%%%%載機布站2.2（30km、主在Y中間）
x0=[0,26,-26,0]’
;
y
0
=[
0
,
15
,
15
,-
30
]
’;
z0=[1 ,0.9,0.9 ,0.9]’
;
dt=zeros(
1
,
3
);
dR=zeros(
1
,
3
);
for
n=
1
:
3
dR(n)=w*
1
e-
9
*c;
end
dr2=dR.^
2
;
Pn=diag([dr2(
1
) dr2(
2
) dr2(
3
)]);
for
i=
1
:length
(x)
for
j=
1
:length
(y)
for
k=
1
:length
(z)
% k=
1
;
r1=sqrt((x(i)-x
0
(
1
))^
2
+(y(j)-y
0
(
1
))^
2
+(z(k)-z
0
(
1
))^
2
);
r2=sqrt((x(i)-x
0
(
2
))^
2
+(y(j)-y
0
(
2
))^
2
+(z(k)-z
0
(
2
))^
2
);
r3=sqrt((x(i)-x
0
(
3
))^
2
+(y(j)-y
0
(
3
))^
2
+(z(k)-z
0
(
3
))^
2
);
r4=sqrt((x(i)-x
0
(
4
))^
2
+(y(j)-y
0
(
4
))^
2
+(z(k)-z
0
(
4
))^
2
);
R=[r1,r2,r3,r4];
cx=[(x(i)-x
0
(
1
))/r1,(x(i)-x
0
(
2
))/r2,(x(i)-x
0
(
3
))/r3,(x(i)-x
0
(
4
))/r4];
cy=[(y(j)-y
0
(
1
))/r1,(y(j)-y
0
(
2
))/r2,(y(j)-y
0
(
3
))/r3,(y(j)-y
0
(
4
))/r4];
cz=[(z(k)-z
0
(
1
))/r1,(z(k)-z
0
(
2
))/r2,(z(k)-z
0
(
3
))/r3,(z(k)-z
0
(
4
))/r4];
C=[cx(
2
)-cx(
1
),cy(
2
)-cy(
1
),cz(
2
)-cz(
1
);
cx(
3
)-cx(
1
),cy(
3
)-cy(
1
),cz(
3
)-cz(
1
);
cx(
4
)-cx(
1
),cy(
4
)-cy(
1
),cz(
4
)-cz(
1
)];
B=inv(C.
’*C)*C.’
;
Pd=B*Pn*B.
’;
Gxy(i,j)=abs(sqrt(Pd(1,1)+Pd(2,2)));
Gz(i,j)=abs(Pd(3,3));
end
end
end
figure(1); %GDOP
M=0.02:0.2:1.25;
fig=contour(x,y,Gxy,M);clabel(fig);
xlabel( ’
x/km
’);
ylabel(’
y/km
’);
hold on;
grid on;
title(’
4
站時差定位GDOP(x,y)圖仿真
’);
figure(2); %GDOP
M=0.1:0.2:2.5;
fig1=contour(x,y,Gz,M);clabel(fig1);
xlabel( ’
x/km
’);
ylabel(’
y/km
’);
hold on;
grid on;
title(’
4
站時差定位GDOP(z)圖仿真
’);
3 運行結(jié)果
4 參考文獻
[1]朱國輝. 基于時差頻差的多站無源定位與跟蹤算法研究. Diss. 西安電子科技大學.
[2]張艷. 三星時差頻差聯(lián)合目標定位與跟蹤算法研究[D]. 西安電子科技大學.