多平台主被动雷达协同目标定位算法研究

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2025.03.015

摘要/Abstract

摘要：

针对信息级融合检测定位精度差的问题，提出一种基于最小二乘原理的多平台主被动雷达信息级和信号级数据融合定位方法，并针对现有信号级融合算法空时配准需要目标先验信息的问题，提出了一种基于平台自身位置信息和平台间位置关系的时间配准方法。仿真结果表明，所提方法可以有效实现目标定位，且多平台主被动雷达信号级协同相对于信息级协同、单纯主动雷达协同和单纯被动雷达协同可以得到更小的均方根误差，提高了目标的定位精度。

关键词: 多平台, 主被动雷达协同, 信息级融合, 信号级融合, 最小二乘, 目标定位

Abstract:

Aiming at the problem of poor information-level fusion detection and localization accuracy， this paper proposes a multi-platform active-passive radar information-level and signal-level data fusion localization method based on the principle of least squares， and for the existing signal-level fusion algorithms that need the target's a priori information for the temporal alignment of the signal-level fusion algorithms， it puts forward a temporal alignment method based on the positional information of the platform itself and the positional relationship between the platforms. Simulation results show that the method proposed in this paper can effectively realize target positioning. Furthermore， multi-platform active and passive radar signal-level coordination can obtain smaller root mean square error of target positioning and improve the target positioning accuracy relative to the information-level coordination， as well as pure active radar coordination and pure passive radar coordination.

Key words: multi-platform, active and passive radar coordination, information-level fusion, signal-level fusion, least squares, target location

中图分类号:

TJ957.51

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图/表 11

图1 多平台及目标空间分布模型

Fig. 1 Multi-platform and target spatial distribution model

图2 相位法测方向角

Fig. 2 Measurement of direction Angle by phase method

图3 主被动雷达信息级协同定位

Fig. 3 Active and passive radar information level cooperative location

图4 主被动雷达信号级协同定位

Fig. 4 Active and passive radar signal level cooperative location

图5 坐标变换后平台与目标分布示意图

Fig. 5 Distribution diagram of platform and target after coordinate transformation

图6 平台与目标相对位置示意图

Fig. 6 Schematic diagram of the relative position of the platform and the target

表1 目标真实位置与定位位置对比

Table1 Target real position and positioning position comparison

目标	目标真实位置/km			信息级目标定位位置/km			信号级目标定位位置/km
目标	x	y	z	x	y	z	x	y	z
1	0	150	0	0.624 1	149.994 3	0.542 1	0.611 7	150.002 6	0.659 7
2	-1.732 1	145	0	-1.482 3	144.995 8	0.518 7	-1.204 2	145.039 6	0.473 4
3	1.732 1	145	0	2.241 4	144.977 3	0.646 8	1.982 8	144.944 8	0.356 2
4	0	160	0	0.525 1	160.004 7	0.547 7	0.532 5	160.153 7	0.398 8
5	-3.464 1	140	0	-2.892 8	140.011 0	0.646 2	-2.721 3	139.988 0	0.468 3
6	3.464 1	140	0	4.147 8	139.992 6	0.499 0	3.916 0	140.106 2	0.388 7
7	0	170	0	0.671 3	170.009 5	0.640 5	0.666 5	169.932 5	0.696 4

图7 多平台不同协同方式距离估计RMSE

Fig. 7 Multi-platform distance estimation RMSE for different collaborative modes

图8 多平台不同协同方式不同方向轴RMSEmodes and different direction axes

Fig. 8 Multi-platform RMSE with different coordination

图9 不同测角误差对比图

Fig. 9 Comparison of different goniometric errors

图10 不同定位算法的比较

Fig. 10 Comparison of different positioning algorithms

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