基于粒子滤波的信号源测向定位

摘要

无线电移动监测车车载监测系统在对干扰信号源的查处工作中起主要作用，是目前查找干扰源的主要方法，现有的车载监测系统的测向定位方法主要是线性的，对系统误差及主观误差的处理比较粗糙，测向定位精度不高，影响对实际无线电干扰源的判断，因此考虑应用一种可靠性强的估计算法来定位干扰信号源的位置。针对此问题，本论文将采用粒子滤波估计方法进行无线电信号的测向定位计算，估计干扰信号源的位置，提高测向定位精度。
　　本研究主要内容包括：⑴对无线电测向定位系统及多种定位方法的原理和特点进行分析，选定适合本课题的AOA波达角定位算法，并建立相应的针对静态无线电信号源的波达角定位算法的数学模型，分析确定出状态模型方程和观测模型方程，为后面的算法研究打下了一定的理论基础。⑵研究了基于蒙特卡罗方法的粒子滤波算法基本原理，在此基础上，提出了无线电干扰源测向定位应用时重要性采样的样本处理方法，并针对算法中的粒子退化问题提出了改进方案，推导出粒子滤波算法在无线电干扰源测向定位应用时的算法流程，在MATLAB环境下进行了初步仿真研究，验证了算法的可行性。⑶编写了基于LABVIEW平台的无线电干扰源定位程序和友好的人机界面，通过不同情况的仿真示例验证了算法的可靠性。利用国家无线电监测中心北京监测站提供的实测数据对算法进行了实验验证，并对实验结果和误差进行了分析。结果表明，所提算法能够对静止的无线干扰信号源进行定位，定位时间短，定位效果良好。

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第一章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 信号源测向定位技术的发展概况

1.3 粒子滤波的发展及研究现状

1.4 论文研究内容及结构

第二章 信号源测向定位算法的数学模型的建立

2.1 测向定位技术概述

2.2 测向定位方法

2.3 系统模型建立

2.4 本章小结

第三章 基于粒子滤波的无线电干扰源定位技术

3.1 粒子滤波基础理论与基本算法

3.2 重要性采样的样本处理算法

3.3 改进粒子滤波算法

3.4 算法的仿真研究

3.5 本章小结

第四章 基于粒子滤波无线电干扰源定位软件开发

4.1 开发平台LABVIEW

4.2 仿真软件人机界面

4.3 测向数据的预处理

4.4 实测数据验证

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间所取得的相关科研成果