基于最大定位似然传感器配置的目标定位方法

1.基于最大定位似然传感器配置的目标定位方法，其特征是：
(1)所有传感器对目标进行观测，得到各自传感器以水平方向为基准线的观测角；
(2)将步骤(1)得到的观测角传送至测向交叉定位系统控制站，测向交叉定位系统控制站结合各传感器的相对位置关系得到所有传感器两两组合与目标形成的三角形定位系统中以传感器连线为基准线的观测角θ1、θ2和对应的交会角β，β＝θ2-θ1；
(3)计算所有定位三角形的定位似然比M，
(4)选择步骤(3)所有定位似然比中最大的传感器组合利用三角形交叉定位方法对目标定位。

基于最大定位似然传感器配置的目标定位方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及的是一种适用于传感器移动情况下的目标定位方法。\n背景技术\n[0002] 测向交叉定位系统具有简单、快速、对同步要求低、探测距离远、受到干扰下仍能正常工作的优点，因此具有重要的应用价值。传感器测量目标角度时的误差导致交叉定位系统对目标定位的不准确，不同位置的传感器的组合对目标的定位精度有很大的影响。如何快速合理的配置传感器以获得最好的定位效果是交叉定位系统定位的第一步。\n[0003] 目前测向交叉定位系统中传感器的配置方法主要有基于定位模糊区面积最小的传感器配置方法和基于圆概率误差最小的传感器配置方法两种。但这两种配置方法均存在一定的片面性。基于定位模糊区面积最小的传感器配置方法只是单纯的比较模糊区面积的大小，没有将此区域内的概率分布考虑在内。基于圆概率误差最小的传感器配置方法中应用的圆概率误差虽是基于概率分布得出的结果，但是它只是体现了概率误差圆内50％观测点的绝对聚散程度，并没有给出该50％点的分布相对于整体分布的信息。另外这两种传感器配置方法均与基线的长度或目标到基线的距离(通过基线的长度和传感器的观测角导出)有关。固定传感器的基线长度可以利用GPS和大地标准坐标点等多种方法得到精确的数值。而对机动传感器而言，为隐蔽，常不采用GPS定位。由于传感器的机动性，通过大地标准坐标点的方法获得基线长度的精确值也较难保证。由于机动基站交叉定位系统中的基线长度误差较大，从而目标到基线的垂直距离也存在很大的误差，这将引起模糊区面积和圆概率误差的不准确，最终导致基于最小模糊区面积和基于最小圆概率误差的最优观测站的选择出现偏差。从而由以上两种方法得到的传感器配置方法不适用于机动传感器交叉定位系统。\n发明内容\n[0004] 本发明的目的在于提供不受系统对基线的长度或目标到基线距离估计引入误差影响的基于最大定位似然传感器配置的目标定位方法。\n[0005] 本发明的目的是这样实现的：\n[0006] 本发明基于最大定位似然传感器配置的目标定位方法，其特征是：\n[0007] (1)所有传感器对目标进行观测，得到各自传感器以水平方向为基准线的观测角；\n[0008] (2)将步骤(1)得到的观测角传送至测向交叉定位系统控制站，测向交叉定位系统控制站结合各传感器的相对位置关系得到所有传感器两两组合与目标形成的三角形定位系统中以传感器连线为基准线的观测角θ1、θ2和对应的交会角β，β＝θ2-θ1；\n[0009] (3)计算所有定位三角形的定位似然比M，\n[0010] (4)选择步骤(3)所有定位似然比中最大的传感器组合利用三角形交叉定位方法对目标定位。\n[0011] 本发明的优势在于：从概率角度考查了整个定位模糊区的情况，并且与两传感器之间基线的长度和目标到基线的距离无关，因此适用于传感器移动情况下的测向交叉定位系统，并且定位更快捷。\n附图说明\n[0012] 图1为本发明的流程图；\n[0013] 图2为本发明的两站测向交叉定位原理图；\n[0014] 图3为本发明的测向交叉定位系统示意图；\n[0015] 图4为实施方式1中定位似然比M分布图；\n[0016] 图5为实施方式1中定位似然比与观测角的关系图。\n具体实施方式\n[0017] 下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：\n[0018] 实施方式1：\n[0019] 结合图1～5，本发明分为以下步骤：(1)所有传感器对目标进行观测，得到各自传感器以水平方向为基准线的观测角；\n[0020] (2)将步骤(1)得到的观测角传送至测向交叉定位系统控制站，测向交叉定位系统控制站结合各传感器的相对位置关系得到所有传感器两两组合与目标形成的三角形定位系统中以传感器连线为基准线的观测角θ1、θ2和对应的交会角β，β＝θ2-θ1；\n[0021] (3)计算所有定位三角形的定位似然比M，\n[0022] (4)选择步骤(3)所有定位似然比中最大的传感器组合利用三角形交叉定位方法对目标定位。\n[0023] 本发明的合理性：\n[0024] 概率误差圆是指含50％观测点的圆。两传感器测角均值左右4σ测向线的交叉区域包含99.99％观测点，该区域即为本发明中采用的定位模糊区。根据概率论的原理，大部分位置对应的概率误差圆完全位于定位模糊区内。如果把定位模糊区域形象的比喻为一个按钉的钉帽，显然概率误差圆即按钉的顶针越尖锐，则定位越准确。为此，定义定位似然比M＝模糊区面积S/概率误差圆面积P。定位似然比M越大，表示定位精度越高。经过理论推导可以得出定位似然比的表达式是 θ1，θ2是两观测站以它\n们确定的直线为基准线的观测角，β＝θ2-θ1表示交会角。通过该表达式可以看出，定位似然比M仅与θ1，θ2有关，与基线长度或是目标到基线的距离无关，因此可以实现快速合理的配置传感器。\n[0025] 图1为本发明的流程图，图2为本发明的两站测向交叉定位原理图，图3为本发明的测向交叉定位系统示意图。\n[0026] 测向定位的关键是如何合理的选择传感器以获得高的定位精度。测向定位系统控制站已知各观测站的位置信息，然后根据各传感器所测得角度和定位精度的评价准则选择配置传感器。选用两站测向交叉定位模型，即：在众多备选传感器中选择两个传感器的测角数据进行定位，下面举例对本发明的流程进行说明：\n[0027] 1.各备选传感器对目标进行观测，得到各自以水平方向为基准线的观测角。假设传感器O1，O2，O3测得的角度分别为α＝50°，φ＝110°，γ＝80°。传感器将各自的观测值传送给测向交叉定位系统的控制站。\n[0028] 2.控制站接收到传感器的观测角α，φ，γ，结合已知的各传感器的相对位置关系(假设τ＝30°，δ＝30°)，计算传感器两两组合与目标形成的三角形定位系统中以传感器连线为基准线的观测角和对应的交会角，即：\n[0029] ΔTO1O2：∠TO1O2＝50°，∠TO2P＝110°，∠O1TO2＝60°\n[0030] ΔTO1O3：∠TO1O3＝80°，∠TO3Q＝110°，∠O1TO3＝30°\n[0031] ΔTO2O3：∠TO3O2＝50°，∠TO2W＝80°，∠O2TO3＝30°\n[0032] 3.计算所有三角形定位系统的定位似然比：\n[0033] \n[0034] \n[0035] \n[0036] 4.选择定位似然比最大三角形定位系统和相应的传感器组合：\n[0037] 因为MO1O2＞MO1O3＞MO2O3，所以选择传感器O1，O2对目标进行交叉定位。\n[0038] 5.利用传感器O1，O2和目标T组成的三角形定位系统对目标T交叉定位。\n[0039] 图4为本实施方式中定位似然比M分布图，给出了两观测站坐标为(-50km，0)和(50km，0)时，观测区域内各点定位似然比的值。可以看到当目标位于(0，±50km)附近时，M取最大值，定位精度最高。随着目标点与点(0，±50km)距离的增大，M减小，定位精度降低。同时可以发现，如果目标到基线的距离一定，当x＝0时定位似然比M值最大，定位精度最高，这也说明了当目标T和两传感器呈等腰三角形分布时，定位精度相对较高。该分布图为传感器的选择配置提供了方便。\n[0040] 图5为本实施方式中定位似然比与观测角的关系图，可以看到当θ1＝±45°，θ2＝±135°，β＝±90°时，定位似然比最大，即定位精度最高。