[发明专利]接收机位置误差下多无人机目标的TDOA定位方法

权利要求书

1.一种接收机位置误差下多无人机目标的TDOA定位方法，每个无人机上预置1个辐射源，其特征在于，包括以下步骤：

S1，利用M个接收机截获N个辐射源的信号，提取对应的TDOA测量信息，构建RD测量方程：

r＝r°+Dr (1)

其中，r为RD测量向量矩阵,且r＝[r₁^T,r₂^T,…,r_N^T]^T；r_i为辐射源i到接收机j＝2,3,…,M的测量距离与其到达参考接收机1的测量距离之差的向量矩阵，且r_i＝[r_21,i,r_31,i,…,r_M1,i]^T，i＝(1,2,…N)；r_j1,i为辐射源i到接收机j＝2,3,…,M的测量距离与其到达参考接收机的测量距离之差,且为辐射源i到接收机j＝2,3,…,M的真实距离与其到达参考接收机的真实距离之差，且为辐射源i到接收机j的真实距离，且为辐射源i到参考接收机1的真实距离，且表示辐射源i的真实位置，为接收机j的真实位置；||·||表示欧几里得范数；r°为RD真实值向量矩阵，且Dr＝[Dr₁^T,Dr₂^T,…,Dr_N^T]^T为RD测量误差向量矩阵，其在统计上服从零均值的高斯分布，对应的协方差矩阵为Q_r＝E(ΔrΔr^T),Δr_i为辐射源i的RD测量误差向量，且Δr_i＝[Δr_21,i,Δr_31,i,…,Δr_M1,i]^T；

S2，通过引入辅助变量以及对RD测量方程进行非线性变换，构建线性估计方程；

S201，引入辅助变量为引入的辅助参数，对RD测量方程进行非线性变换，构建辅助变量θ的线性估计方程：

根据式(2)计算获得辅助变量θ的估计协方差矩阵：

式中，W₁为加权矩阵，且

G₁＝diag([G_1,1,G_1,2,...,G_1,N])，

Δh₁表示误差向量矩阵，Dh_1,i＝B_1,iDr_i+D_1,iDs (7)

其中，表示接收机位置测量误差向量矩阵，其在统计上服从零均值的高斯分布，对应的协方差矩阵为Q_s＝E(DsΔs^T)，Δs_j为接收机j的位置测量误差向量，且Δs_j＝[Δx_s,j,Δy_s,j,Δz_s,j]^T,j＝1,2,...,M；

且

B₁＝diag([B_1,1,B_1,2,...,B_1,N])，

S202，根据辅助变量中，辅助参数和辐射源位置之间的函数关系，对RD测量方程进行非线性变换，构建辐射源位置u的线性估计方程：

其中，W₂为加权矩阵，且

S3，采用迭代加权最小二乘法获得辐射源目标的定位结果估计值；

步骤S301，令迭代次数k＝0，设置加权矩阵

步骤S302，将加权矩阵W₁代入式(2)中进行计算，获得辅助变量θ的初步估计结果

步骤S303，将辅助变量θ的初步估计结果代入式(9)，求得B_1,i，D_1,i；

步骤S304，将B_1,i，D_1,i代入式(8)，求得B₁，D₁；

步骤S305，将B₁，D₁代入式(4)，计算更新W₁，累计迭代次数k，判断k是否大于2，若不大于，则返回执行步骤S302；若大于，则执行步骤S306；

步骤S306，将更新后的加权矩阵W₁代入式(3)中，得到辅助变量θ的初步估计结果的协方差矩阵

步骤S307，将协方差矩阵代入式(11)中，得到加权矩阵W₂；

步骤S308，将加权矩阵W₂代入式(10)，即得到最终定位结果。