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在现代复杂电磁环境下,基于单站外辐射源的定位方法可同时获取多个外辐射源的信息对目标探测,具有隐蔽性强、探测距离远、结构简单、易于工程实现等优点,因此单站外辐射源定位在现代电子战中受到极大的关注。本文以单接收站多外辐射源的定位模型为背景,介绍了波达方向(Direction of Arrval,DOA)估计方法,研究了时延估计(Time Delay Estimation,TDE)方法以及联合DOA和时差(Time Difference of Arrival,TDOA)的定位、跟踪方法。论文的主要工作和成果如下:1.提出一种基于MCMC的被动TDE方法。算法首先构建被动时延的最大似然(Maximum Likelihood,ML)估计模型,推导了ML模型的快速算法;针对快速算法只能获取信号采样间隔整数倍时延的问题,引入MCMC算法实现时延的精确估计;并推导了在该模型下TDE的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB)。仿真实验表明,所提算法可获取时延的精确估计,且算法不存在插值和初值问题,计算复杂度低于传统ML的迭代解算方法。2.提出一种基于MCMC的多径环境下的被动TDE方法。算法首先构建被动多径时延的ML估计模型,根据似然函数的特性,进一步构建带约束的似然函数;通过MCMC算法实现被动多径时延估计,并推导了时延估计的CRLB。仿真实验表明,所提算法无需插值时获取的被动多径时延估计的均方误差(Mean Square Error,MSE)接近CRLB。3.提出一种基于时差的单站多外辐射源的TSE定位方法。算法首先假设目标位置坐标与目标到观测站的距离不相关,通过迭代求得位置与距离的ML估计。然后再次利用ML算法解相关得到目标位置的精确估计。最后推导了TDOA定位的CRLB和估计误差的协方差矩阵。仿真实验表明,TDOA误差较小时,估计的MSE接近CRLB。4.针对TDOA定位方法在TDOA误差较大时偏离CRLB的问题,提出联合DOA和TDOA的ML定位方法。算法首先构建位置估计的ML函数,然后推导伪线性观测方程,利用最小二乘(Least Squares,LS)算法初步定位,利用牛顿迭代法获取目标位置的精确估计。进一步推导了联合DOA和TDOA定位方法的CRLB以及估计误差的协方差矩阵。仿真实验表明,联合DOA和TDOA的定位的CRLB低于TDOA系统,且估计结果的MSE始终接近于CRLB。5.针对LS算法不能精确定位的问题,提出联合DOA和TDOA的约束总体最小二乘(Constrained Total Least Squares,CTLS)算法定位方法。算法以总体误差最小为目标,构建CTLS算法目标函数,利用牛顿迭代算法和一般迭代算法实现目标定位,并推导了算法估计误差的协方差矩阵。仿真实验表明,本文两种迭代算法等价,且估计误差的MSE接近CRLB。6.基于本文伪线性定位模型,提出基于伪线性卡尔曼滤波(Pseudo-linear Kalman Filter,PKF)算法的目标跟踪方法。算法根据观测量真实值与观测值的关系,利用泰勒展开的方法构建实际观测量的观测方程,进一步通过卡尔曼滤波算法实现目标跟踪。针对PKF算法模型中含有目标位置参数的问题,提出基于迭代PKF(Iterative PKF,IPKF)算法的目标跟踪方法。仿真实验表明,本文PKF算法的跟踪精度、稳定性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法,IPKF算法的性能优于PKF算法。