一种新的稳健的TDOA定位算法1

《一种新的稳健的TDOA定位算法》 本文介绍了一种基于TDOA（Time Difference Of Arrival）的新型定位算法，旨在提高定位精度和稳定性。TDOA定位是利用信号到达不同接收站的时间差来确定目标位置的方法，相比DOA（Direction Of Arrival）定位，其优势在于能提供更高的定位精度。 传统的TDOA定位算法，如Taylor展开法、两步最小二乘法和解伪线性方程组等，各有优缺点。Taylor展开法依赖于良好的初始估计，如果初始值不准确，可能导致收敛慢或发散。而解伪线性方程组法在高精度量测下效果良好，但面对一般精度时，定位误差会增大，甚至可能出现定位模糊。两步最小二乘法在高精度量测下表现出色，但站址偏差或中等精度量测时，其性能显著下降。 针对这些问题，该新算法引入了先验知识，包括TDOA量测误差的上限和雷达站位置扰动的上限。利用这些先验知识，通过文献[5,6]中的方法解决伪线性方程组，得到目标的初步几何位置和斜距。然后，利用位置解与斜距之间的关系，通过约束优化，使目标位置的二范数与斜距相等，同时确保位置扰动最小，从而获得更精确的定位解。 新算法的优越性在于其稳定性，即使在量测精度一般或站址存在偏差的情况下，仍能保持较高定位精度，优于经典的Chan两步最小二乘法。通过仿真验证，新算法的定位性能得到了显著提升，证明了其在实际应用中的价值。 总结来说，这种新的稳健TDOA定位算法结合了先验知识，解决了传统方法在某些条件下的不足，提高了定位的稳定性和精度，尤其在面对量测不确定性或站址误差时，表现更为出色。这对于无线通信、雷达系统、物联网设备等需要精确目标定位的领域具有重要的理论和实践意义。