一种移动目标的定位方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种移动目标的定位系统，所述系统包括接收机、基于锁角环路的DOA估计模块以及UKF滤波跟踪算法模块；所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号；所述基于锁角环路的DOA估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪算法模块；所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位所述移动目标。本发明的锁角环路DOA估计模型，不但能够实现移动目标DOA估计，而且对目标方位能够实时地定位跟踪；为了消除非线性和噪声对系统误差的影响，选择基于UT变换的UKF滤波方式对DOA估计信号进行滤波，获得精度较高的DOA定位跟踪波形；同时系统的计算复杂度大大降低，系统的稳定性高。
【专利说明】
-种移动目标的定位方法及系统
技术领域
[0001 ]本发明设及移动目标的定位跟踪技术领域，尤其设及一种移动目标的定位方法及 系统。
【背景技术】
[0002] 移动目标的定位跟踪主要设及到角度、角度变化率W及多普勒频率变化率等观测 状态变量，它们大都遵循非线性函数变化，在传统的D0A(Direction of Arrival)估计定位 中，像UMUSIC(Musica1邑orithm)、ESPRIT(Estimatin邑 signal parameters viarotational invariance techniques)等为基础的估计算法广泛应用于信号的波达方 向估计。而MUSIC算法要进行特征分解和谱峰捜索，计算量非常大，尤其在系统要求实时性 很高时，很难达到要求。ESPRIT算法将接收信号分解为两个子阵，利用不同方向的信号到达 两子阵间的相位差来估计信号的D0A错误。虽然运算量比MUSIC较小，但是预测精度和分辨 率较低，实时性也较差。因此，运种传统的定位跟踪算法精度和效率低下、计算复杂、稳定性 不好等缺点影响了通信系统的性能。
[0003] 为了解决传统D0A估计的缺陷，Dongyoun Seo等人提出利用锁角环路(DiLL)对目 标信号D0A进行估计，运种估计方式和最小均方误差估计化east Mean Square-LMS)算法中 产生同步信号的延迟环非常相似，利用误差信号不断迭代地更新估计信号，虽然得到了很 好的效果，算法复杂度也大大降低，但是由于系统非线性和噪声对信号的影响，对目标的定 位跟踪效果并不是太理想。
[0004] 因此，在对信号波达方向估计再基础上，用滤波的方式对信号进行处理，达到精确 跟踪的效果。而对非线性系统滤波的处理方式，传统的有扩展卡尔曼滤波错误。化Xtended Kalman Filter-EKF)，修正增益扩展卡尔曼滤波(Modified Gain EKF-MGEKF)等算法。扩展 卡尔曼滤波类算法主要将非线性观测方程进行泰勒展开得到的一次项来对非线性方程做 线性化处理，再通过卡尔曼滤波算法进行滤波跟踪，可能导致线性化误差的存在、滤波发 散、性能下降等缺陷，因此只适用在非线性较弱，近似高斯环境下。
[0005] 无迹卡尔曼滤波基于无损变换（Unscented Transfo;rmation，UT)，通过选择均值 和协方差不变条件下的σ样点集合，在经过非线性变换后的样点统计量来估计逼近状态向 量的后验概率密度分布，利用确定性采样替代PF(Particle Filter)随机采样，消除了邸F 线性化过程中忽略高阶项带了的误差问题，相对前两种WEKF为基础的滤波算法，它的收敛 速度和滤波跟踪性能进一步提高，使系统的稳定性进一步增强。
[0006] 因此，系统在后端可利用高效的无损卡尔曼滤波UKF化nscented Kalman Filter) 算法对信号进行滤波处理就显得极为重要。
【发明内容】
[0007] 为了解决现有技术中的不足，本申请提供一种移动目标的定位方法及系统，系统 在后端设置高效的UKF算法，能够有效地减少了噪声的影响，使得系统的计算复杂度大大降 低，提高非线性系统的定位跟踪精度和效率，可实现对移动目标的快速地精确跟踪，且系统 的稳定性高。
[0008] 本申请第一方面提供一种移动目标的定位系统，所述系统包括接收机、基于锁角 环路的D0A估计模块W及UKF滤波跟踪算法模块;其中，所述接收机接收移动目标的多个不 同到达方向的信号;所述基于锁角环路的D0A估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号， 并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪算法模块;所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信 号，输出目标的多个角度方位来定位所述移动目标。
[0009] 在第一方面第一种可能的实现方式中，所述接收机包括下变频到基带单元和空间 信号滤波器单元;其中，所述下变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号 滤波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗估计信号。
[0010] 结合第一方面第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述接收机 接收移动目标的多个不同到达方向的信号进行空间采样，并由所述下变频到基带单元将所 述信号变为基带信号，且所述空间信号滤波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗 估计信号;然后所述基于锁角环路的D0A估计模块对所述信号的波达方向进行估计追踪D0A 信息，得到估计信号；最后经过所述UKF滤波跟踪算法模块对所述估计信号进行处理，输出 目标的多个角度方法来定位所述移动目标。
[0011] 在第一方面第Ξ种可能的实现方式中，所述基于锁角环路的D0A估计模块包括鉴 角器、环路滤波器、数控振荡器W及修正因子产生器;其中，所述鉴角器接收所述粗估计信 号，然后输出所述信号的角度值，并经过所述环路滤波器和所述数控振荡器后输出所述估 计信号;所述修正因子产生器对所述角度值经过所述环路滤波器和所述数控振荡器后输出 所述估计信号的过程进行修正。
[0012] 结合第一方面第Ξ种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述鉴角器 包括两个角度偏移相关器和阵列向量产生器;其中，所述两个角度偏移相关器接收所述粗 估计信号和所述阵列向量产生器的信号，并输出第一角度偏移量和第二角度偏移量，然后 将所述第一角度偏移量和所述第二角度偏移量模的平方相减得到的误差值来更新误差信 号，使得D0A定位值更加接近实际信号的角度值。
[0013] 本申请第二方面提供了一种移动目标的定位方法，应用于如上任一所述的系统 中，所述方法包括:所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号;所述基于锁角环 路的D0A估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪 算法模块;所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位 所述移动目标。
[0014] 在第二方面第一种可能的实现方式中，所述方法还包括:所述接收机接收移动目 标的多个不同到达方向的信号进行空间采样，并由所述下变频到基带单元将所述信号变为 基带信号，且所述空间信号滤波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗估计信号。
[0015] 在第二方面第二种可能的实现方式中，对变量进行UKF滤波估计的方法包括:对变 量进行初始化;计算所述变量的样点值;进行状态变换预测;进行测量变换预测;计算状态、 测量预测互协方差;对权增益及状态进行更新。
[0016] 本申请的锁角环路D0A估计模型，不但能够实现移动目标D0A估计，而且对目标方 位能够实时地定位跟踪;为了消除非线性和噪声对系统误差的影响，选择基于UT变换的UKF 滤波方式对DOA估计信号进行滤波，获得精度较高的DOA定位跟踪波形；同时系统的计算复 杂度大大降低，系统的稳定性高。
【附图说明】
[0017] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用 的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是发明的一些实施例，对于本领 域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据运些附图获得其他的附 图。
[0018] 图1为本发明实施例提供的一种移动目标的定位系统框架示意图；
[0019] 图2为本发明实施例提供的一种移动目标的定位系统跟踪模型示意图；
[0020] 图3为本发明实施例提供的一种波束空间矩阵示意图；
[0021 ]图4为本发明实施例提供的一种基于锁角环路的D0A估计模块示意图；
[0022] 图5为本发明实施例提供的一种锁角环路的D0A估计跟踪示意图；
[0023] 图6为本发明实施例提供的一种D比L-UKF定位跟踪示意图；
[0024] 图7为本发明实施例提供的一种D0A估计误差示意图；
[0025] 图8为本发明实施例提供的一种两个目标的D0A定位跟踪示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
[0027] 图1为本发明实施例提供的一种移动目标的定位系统框架示意图。如图1所示，一 种移动目标的定位系统，所述系统包括接收机、基于锁角环路的D0A估计模块W及UKF滤波 跟踪算法模块;其中，所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号;所述基于锁角 环路的D0A估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟 踪算法模块;所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定 位所述移动目标。
[0028] 具体地，所述接收机包括下变频到基带单元和空间信号滤波器单元;其中，所述下 变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号滤波器单元将所述基带信号进 行空间滤波，输出粗估计信号。
[0029] 具体地，所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号进行空间采样，并 由所述下变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号滤波器单元将所述基 带信号进行空间滤波，输出粗估计信号;然后所述基于锁角环路的D0A估计模块对所述信号 的波达方向进行估计追踪D0A信息，得到估计信号;最后经过所述UKF滤波跟踪算法模块对 所述估计信号进行处理，输出目标的多个角度方法来定位所述移动目标。
[0030] 具体地，所述基于锁角环路的D0A估计模块包括鉴角器、环路滤波器、数控振荡器 W及修正因子产生器;其中，所述鉴角器接收所述粗估计信号，然后输出所述信号的角度 值，并经过所述环路滤波器和所述数控振荡器后输出所述估计信号；所述修正因子产生器 对所述角度值经过所述环路滤波器和所述数控振荡器后输出所述估计信号的过程进行修 正。
[0031] 具体地，所述鉴角器包括两个角度偏移相关器和阵列向量产生器;其中，所述两个 角度偏移相关器接收所述粗估计信号和所述阵列向量产生器的信号，并输出第一角度偏移 量和第二角度偏移量，然后将所述第一角度偏移量和所述第二角度偏移量模的平方相减得 到的误差值来更新误差信号，使得DOA定位值更加接近实际信号的角度值。
[0032] 本发明实施例同时提供了一种移动目标的定位方法，应用于如上任一所述的系统 中，所述方法包括:所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号;所述基于锁角环 路的D0A估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪 算法模块;所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位 所述移动目标。
[0033] 具体地，所述方法还包括:所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号 进行空间采样，并由所述下变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号滤 波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗估计信号。
[0034] 具体地，对变量进行UKF滤波估计的方法包括:对变量进行初始化;计算所述变量 的样点值;进行状态变换预测;进行测量变换预测;计算状态、测量预测互协方差;对权增益 及状态进行更新。
[0035] 下面W图2-8为例，对本发明实施例进行详细的说明。
[0036] 系统建立在锁角环路的基础上，模型如图2所示。图2为本发明实施例提供的一种 移动目标的定位系统跟踪模型示意图。
[0037] 前端的接收机主要对各个不同的到达方向信号进行空间采样，并将其经过下变频 成基带信号;然后，在信号滤波器中对信号进行空间滤波，主要是初步判断、识别用户信号， 并抑制一些噪声；由天线接收到的信号送入到基于锁角环路的D0A估计器中，并对信号的波 达方向进行估计追踪D0A信息；最后，经过UKF滤波跟踪算法对估计信号处理，利用递归式贝 叶斯估计方式实现精确逼近信号的状态分布。由于使用了基于锁角环路的D0A采样估计，获 得许多与实际值接近估计值，使得UKF跟踪算法能够对估计信号进行有效地状态变换更新 处理，提高了定位跟踪的实时效率和精度，使系统性能更加稳定、高效。
[0038] 在定位跟踪模型中，空间信号滤波器主要是由基带低通滤波器和一组正交权重系 数构成的波束空间矩阵。图3为本发明实施例提供的一种波束空间矩阵示意图。在图3中显 示了利用波束空间矩阵来初始判别信号，横轴μ=3?ηθ，代表在0~360°范围内分布多重正 交空间波束，且邻近的两个波束有半个波束宽度是相互重叠在一起的，称它为一个功率波 束器，让基带信号通过不同的功率波束器进行筛选，如若获得较大的功率输出，说明信号必 定在运个功率波束器所形成的2个空间角之间，由此可获得信号波达方向的角度分布区间， 实现了对移动信号源D0A的分布范围的初步判断、识别，为下一步在锁角环路中对信号的精 确定位估计提供初始估计数据。
[0039] 图4为本发明实施例提供的一种基于锁角环路的D0A估计模块示意图。如图4基于 锁角环路的D0A估计模块所示，所述基于锁角环路的D0A估计模块包括鉴角器、环路滤波器、 数控振荡器W及修正因子产生器。
[0040] 接收到的粗估计信号n(i)送入到锁角环路的鉴角器中，将n(i)与阵列向量产生 器产生的却如·)±Δ巧分别进行角度偏移相关运算获得偏移量，第一偏移量ZkR(i)和第二偏移 量ZkL(i)，并将它们模的平方相减得到的误差值来更新误差信号，使得D0A定位值更加接近 实际信号的角度值。由于在前段利用空间滤波器对信号源进行了 D0A粗估计，使得在基于锁 角环路的DOA估计阶段很容易就可W使接收信号位于DOA估计捕捉带范围内，而在整个反馈 调节过程中，利用鉴角器输出的鉴角信号6痴)通过环路滤波器滤波后来控制数控振荡器， 就可W在捕捉带范围内自适应的进行方位的实时定位跟踪。
[0041] 由锁角环路得到的D0A估计方位信号并不十分精确，因为环路输出信号还包含各 种高斯噪声，通信系统也受到非线性的影响，同时环路输出的估计信号数量远远大于采样 数量，所W还需要进一步的采样估计滤波处理。利用UKF滤波可W很好地解决非线性的影 响，同时对噪声也有很好的抑制作用，因此在后端采用UKF滤波跟踪算法再一次更新角度估 计信号值，获得更高精确度的D0A估计信息。
[0042] 下面对本发明实施例的基于锁角环路的D0A估计算法原理进行说明。
[0043] 假设共有K个窄带信号入射到WK<N)个阵元的天线系统中，而阵元距离为半个波 长，在t时刻输入到天线阵的数据向量用数学公式表示为：
[0044] r(t)=a(0(t))d(t)+v(t) (1)
[0045] 式中：r(t) = [;rl(t)，..·，;rκ(t)]τ表示接收信号KXl矢量;a(目）= [eJ0eJMln9…eJ 表示移动目标信号t时刻的波达方向0;d(t)代表信号源，为了简化计算，假设Id (t)|2=l;v(t) = 02I代表KX1阶的噪声协方差向量，为噪声协方差。因此，第K个用户的
[0046] 计采样信号可表示如下：
[0047]
(2)
[004引假若预先由阵列向量产生器设定的角度偏移量为ΔΘ，则将信号分别与角度偏 移信号。(矣(,·)±Δ0畑行相关运算输出ZkR(i)和ZkL(i)分别为：
[0049]
[0053]
表示噪声偏移量。在如图4锁角环路跟 踪器中，将相关器输出的信号进行模的平方相减从而得到含有有偏估计的误差调整信号 为：
[0054]
(6)
[005引式中，为角度鉴别函数，决定了系统D0A估计的性能，它可表示为：
[0056]
(7)
[0057] Vke(i)表示如下：
[0化引
(8)
号为：[0060]
(9)
[0059] 为了消除有偏估计误差的影响，因此让误差信号ek(i)减去一个修正因子1?(瓦)得到 估计误差信号，再经过环路滤波滤除高频成分，将获得的低频信号被送入 到数控振荡器更新D 0 A估计值，而非相关修正因子/^(?)，可定义为： 因此，得到的修正的非相关估计调整信 ? ?
[0061]式中，巧)=巧^非)|马㈱-?<矣\由此，在第i+1次时刻的D0A更新估计值为：
[006。
（10)
[0063] 式中，fk(i)为环路滤波器的脉冲响应，Κο为数控振荡器的增益，由于在进行多次估 计更新时，St将无限的接近实际的9k，从而信号的D0A估计误差足够小，实现了信号的D0A估 计定位。
[0064] 为了分析D0A估计的性能，本文定义第i次时刻的D0A的估计误差为：
[00化]
(11)
[0066] 通过联系式(9)和(10)，可得在第i+1次时刻的估计误差为：
[0067]
(12)
[006引由于跟随着0k的值的变换而改变，并且总是朝着信号的实际方向角0k靠近，它们 之间的关系将严重影响系统误差，由此可定义偏移误差为：
[0069] U巧
[0070] 在跟踪Θ k的过程中，估计误差ε k不断降低，当^ W&时，使得
勺负值。由此可得到Ek( i+1)的值为：
[oow
U4)
[0072]对公式(14)进行Z变换可得到Z域的DOA估计误差函数方程如下： 剛
(15)
[0074] 其中
是环路滤波器的Z变换，由此可得到环路系统传递函数为：
[0075] (16)
[0076] 由于系统为非线性系统，并不能用线型系统模型Z域变换性质进行状态分析，因此 估计信号的各种如需进行非线性滤波处理对信号重新进行采样估计更新D0A数据。
[0077] 下面对本发明实施例中的UKF滤波处理进行详细说明。
[0078] 虽然通过推导得出了环路系统的传递函数，但是由于系统本身为非线性系统，所 W不能用线性系统原理分析，同时锁角环路不能有效地消除高斯噪声的影响，对于目标跟 踪还存在较大的误差，稳定性也较差。为了有效地对移动目标进行迅速、精确地跟踪，采用 UKF滤波算法对接收到的信号进行有效地跟踪滤波处理，运种利用采样的方式可W更好地 解决统计特性中的非线性分布缺陷，关键是将UT变换应用于卡尔曼滤波中，实现对信号的 均值和协方差更加精确的估计。
[0079] 第K个目标信号源在通过锁角环路后，由于定位角度Si在围绕A不断波动，信号的 样点数将不断变密，假设第K个信号源通过锁角环路的采样输出为兩(&\为了简化计算，本 文将运个信号简化设定为:本=A(&')/4UKF滤波的具体实步骤现如下。
[0080] 假设接收到的信号非线性离散系统的状态方程和测量方程分别为：
[00川
（17)
[00剧式中，Xi+l,Xi为i+l，i采样时刻的状态向量;Yi为观测向量，Vi，m为噪声向量，下面 将对Xk通过UKF滤波进行估计。
[0083 ] -、对锁角环路输出变量Xi进行初始化：
[00则其中，Χ3=[χτ yT ηΤ]τ，Ρν，Ρη分别为状态噪声方差和测量噪声方差。当时刻iE{l， 2，...，°°，有
[0089]二、计算变量的样点值：
[ooM] 式中，r为系统状态噪声方差。
[0096] 四、测量变换预测：
[0100] 式中，r为系统测量噪声方差。
[0101] 五、计算状态、现慢预测互协方差：
[酬
(22)
[0103] 六、对权增益及状态进行更新：
[0104]
[0105] (23)
[0106] 由此得到系统新的角度估计变量&|，可W减小非线性估计的误差，同时对噪声也 进行了有效地抑制，通过W上迭代UKF算法滤波估计过程使非线性系统的跟踪性能更加精 确、可靠。
[0107] 下面对本发明实施例的仿真结果与性能比较分析进行说明。
[0108] 对基于锁角环路的D0A估计器的定位跟踪进行仿真，设定系统的天线阵元数为16 个，相距为半个波长，信噪比为5地。假设有个目标信号源A入射到天线系统中，在20°左右的 方向，在经过空间滤波器识别后进入到锁角环路进行D0A定位跟踪，图5为本发明实施例提 供的一种锁角环路的D0A估计跟踪示意图。如图5为在没经过UKF滤波情况下的D0A估计跟 踪，通过图形可知信号的D0A估计值在真实值上下波动，由于受系统非线性和噪声的影响， 波动范围比较大，估计精度较低。
[0109] 图6为本发明实施例提供的一种DIIX-UKF定位跟踪示意图，在图抓比L-UKF定位跟 踪图形中，信号经过UKF滤波后，有效地减小非线性和噪声对D0A估计的影响，使D0A估计值 各*能够更接近实际值9k。
[0110] 为了更好的分析UKF滤波效果，可画出滤波前后的D0A估计误差值Ek如图7所示，图 7为本发明实施例提供的一种D0A估计误差示意图。Ek在0°上下波动，且在使用UKF滤波后的 Ek波动范围较小，更靠近0°，误差变化范围较小，有效地提高了D0A的精确度，当目标缓慢移 动时，角度估计跟踪误差一般在[-1.5° 1.5° ]，但是当目标信号源更快地移动时，误差同时 变得较大一些，估计误差可能超过±2°，定位的性能也相应下降，说明系统的实时性能还有 待提局。
[0111] 图8为本发明实施例提供的一种两个目标的D0A定位跟踪示意图。若给系统增加另 一移动信号源B，在-57°左右的方向，做匀速圆周运动，角速度相对较慢，如图8示，可看出信 号源B的D0A变化将是一条直线，角度变化率较低，相对于目标A的定位跟踪，可看出B的定位 效果更好，因此，系统可实现多个目标D0A的定位跟踪，性能也比较精确和稳定。
[0112] 本发明实施例的锁角环路DOA估计模型，不但能够实现移动目标DOA估计，而且对 目标方位能够实时地定位跟踪；为了消除非线性和噪声对系统误差的影响，选择基于UT变 换的UKF滤波方式对D0A估计信号进行滤波，获得精度较高的D0A定位跟踪波形；同时系统的 计算复杂度大大降低，系统的稳定性高。
[0113] W上所述的【具体实施方式】，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步 详细说明，所应理解的是，W上所述仅为本发明的【具体实施方式】而已，并不用于限定本发明 的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种移动目标的定位系统，其特征在于，所述系统包括接收机、基于锁角环路的DOA 估计模块以及UKF滤波跟踪算法模块;其中， 所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号;所述基于锁角环路的D0A估计 模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信号给所述UKF滤波跟踪算法模块;所 述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位所述移动目 标。2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述接收机包括下变频到基带单元和空间 信号滤波器单元;其中，所述下变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号 滤波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗估计信号。3. 根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述接收机接收移动目标的多个不同到达 方向的信号进行空间采样，并由所述下变频到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述 空间信号滤波器单元将所述基带信号进行空间滤波，输出粗估计信号;然后所述基于锁角 环路的D0A估计模块对所述信号的波达方向进行估计追踪D0A信息，得到估计信号；最后经 过所述UKF滤波跟踪算法模块对所述估计信号进行处理，输出目标的多个角度方法来定位 所述移动目标。4. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于锁角环路的D0A估计模块包括鉴 角器、环路滤波器、数控振荡器以及修正因子产生器;其中， 所述鉴角器接收所述粗估计信号，然后输出所述信号的角度值，并经过所述环路滤波 器和所述数控振荡器后输出所述估计信号;所述修正因子产生器对所述角度值经过所述环 路滤波器和所述数控振荡器后输出所述估计信号的过程进行修正。5. 根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述鉴角器包括两个角度偏移相关器和阵 列向量产生器;其中， 所述两个角度偏移相关器接收所述粗估计信号和所述阵列向量产生器的信号，并输出 第一角度偏移量和第二角度偏移量，然后将所述第一角度偏移量和所述第二角度偏移量模 的平方相减得到的误差值来更新误差信号，使得D0A定位值更加接近实际信号的角度值。6. -种移动目标的定位方法，应用于如权利要求1-6任一所述的系统中，其特征在于， 所述方法包括： 所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号； 所述基于锁角环路的D0A估计模块接收所述接收机的输出粗估计信号，并输出估计信 号给所述UKF滤波跟踪算法模块； 所述UKF滤波跟踪算法模块接收所述估计信号，输出目标的多个角度方位来定位所述 移动目标。7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 所述接收机接收移动目标的多个不同到达方向的信号进行空间采样，并由所述下变频 到基带单元将所述信号变为基带信号，且所述空间信号滤波器单元将所述基带信号进行空 间滤波，输出粗估计信号。8. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对变量进行UKF滤波估计的方法包括： 对变量进行初始化； 计算所述变量的样点值； 进行状态变换预测； 进行测量变换预测； 计算状态、测量预测互协方差； 对权增益及状态进行更新。
【文档编号】G01S5/02GK106066471SQ201610373713
【公开日】2016年11月2日
【申请日】2016年6月1日 公开号201610373713.1, CN 106066471 A, CN 106066471A, CN 201610373713, CN-A-106066471, CN106066471 A, CN106066471A, CN201610373713, CN201610373713.1
【发明人】程秀芝, 龚雪, 陈立爱, 何平, 李彬彬, 刘艳丽, 李浩然, 彭泽华
【申请人】安徽建筑大学