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申请/专利权人：江西锐迪航空科技发展有限公司

摘要：本发明提供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，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；S2，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；根据辅助变量中，辅助参数和辐射源位置之间的函数关系提出一种新的线性化方法对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；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。

主权项：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＝ro+Δr1其中，r为RD测量向量矩阵,且r＝[r1T,r2T,…,rNT]T；ri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ri＝[r21,i,r31,i,…,rM1,i]T，i＝1,2,…N；rj1,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；ro为RD真实值向量矩阵，且Δr＝[Δr1T,Δr2T,…,ΔrN]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Qr＝EΔrΔrT,Δri为辐射源i的RD测量误差向量，且Δri＝[Δr21,i,Δr31,i,…,ΔrM1,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 Δh1表示误差向量矩阵，Δh1,i＝B1,iΔri+D1,iΔs7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Qs＝EΔsΔsT，Δsj为接收机j的位置测量误差向量，且Δsj＝[Δxs,j,Δys,j,Δzs,j]T,j＝1,2,...,M；且 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B1,i，D1,i；步骤S304，将B1,i，D1,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。

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