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恭喜南京邮电大学王淳获国家专利权

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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117908062B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311591117.7,技术领域涉及:G01S19/42;该发明授权一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法是由王淳;章立群;吴博宇;黄健;洪晖杰;林晓勇;屈德新;史宏逵;张颖设计研发完成,并于2023-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法,包括:测量地面辐射源发送信号到达双星的到达时间差、到达频率差及到达角信息;建立云雀搜索算法与泰勒级联的时频差联合测向定位模型,对双星分别进行到达时间差和到达频率差以及到达角度等关键参数的测量,联立地球面方程,由此建立定位方程组;推导云雀算法适应度函数,作为衡量粒子性能的依据;对麻雀搜索算法进行改进为云雀算法,避免陷入局部极值,并提升定位精度与收敛速度;将云雀算法与泰勒级数展开法级联使用来提高定位精度。本发明有效地避免麻雀算法收敛速度慢和收敛精度差问题,提高了算法定位精度与计算效率。

本发明授权一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法在权利要求书中公布了:1.一种双星联合测向定位系统中的级联定位方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:测量地面辐射源发送信号到达两颗观测卫星的TDOA、FDOA以及DOA参数;步骤2:建立云雀级联泰勒SCT算法定位技术的TDOA-FDOA-DOA定位模型,选取两颗卫星分别进行TDOA、FDOA测量,以及一颗主星测得目标源的DOA信息,根据测量到的信号到达两颗卫星的时间差和频率差,以及接收角度信息,联立地球面方程,建立定位方程组,包括双星时频差联合测向定位系统的云雀级联泰勒SCT算法定位技术的定位方程组的建立;假设需要估计目标点的真实位置为uo=xo,yo,zoT,两颗卫星的真实位置和速度分别为这里卫星的真实位置和速度存在误差,为了表达方便,令其中因此,此时刻下的卫星随机误差Δβ=β-β0,其中定义Δβ是均值为零、协方差矩阵为Qβ的高斯随机向量;选定卫星1为参考卫星,t21表达式如下: 式中c为光速,t21为卫星测得的辐射源发送信号到达两颗卫星的时间差,r21是辐射源和两颗卫星之间的距离差,因此r21=ct21,rio为第i颗卫星实际位置与所需定位目标点实际位置之间的距离,计算公式表示如下: 为TDOA测量噪声,卫星2与卫星1之间的到达频率差为f21,计算公式表示如下: 式中f为辐射源发送的信号频率,为此时主辅星与目标点之间的径向速度差,为第i颗卫星和辐射点在没有误差的情况下实际的径向速度,表达式如下: 为FDOA测量噪声;在卫星测向模型中,目标源的DOA观测量是在卫星星体坐标系中观测得到的,假设在卫星的星体坐标系下辐射源位置为xT,b=[xt,b,yt,b,zt,b]T这里卫星位置会存在误差,则在某时刻星载阵列天线测得的目标源信号的到达角度分别为方位角和俯仰角这里令方位角和俯仰角的测量噪声为η6和η7,则根据卫星与目标源信号的角度关系满足如下方程式: 其中,αo和θo分别为辐射源信号到达角度的方位角和俯仰角真值,和为卫星1在星体坐标系下辐射源真实位置的坐标,此时观测量构成的向量为将其测量误差表示为Δδ,其为均值为零、协方差矩阵为Qα的高斯随机变量,因此δ=δo+Δδ,其中根据观测量构成的向量与WGS-84地球椭球面模型构建定位方程组表示如下: 其中r′21为到达距离差观测量,f′21为到达频率差观测量,ε为方位角观测量,为俯仰角观测量,s1和s2分别为卫星1和卫星2的位置坐标,和分别为卫星1和卫星2的速度,A=6378137,为WGS-84椭球的长半轴,e2=0.00669437999013,为第一偏心率平方;步骤3:推导云雀算法适应度函数,作为衡量当前粒子性能的依据;步骤4:对麻雀算法进行改进为云雀算法,首先在麻雀的位置更新策略中,分别引入正弦余弦SCA算法思想、莱维Levy飞行策略、随机游走策略对其进行改进,并通过计算云雀搜索算法不断迭代更新个体位置并获得最优适应度值对应的解;步骤5:将云雀与泰勒迭代法级联使用来进一步提高定位精度;步骤6:在相同条件下,利用PSO粒子群算法与双星时频差联合测向定位系统的SCT定位技术分别对辐射源进行定位,仿真并对结果进行比较。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学,其通讯地址为:210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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