測向交叉定位

實驗報告實驗內容測向交叉定位姓名***單位***學號***實驗環(huán)境MATLAB實驗時間**年**月**日實驗目的掌握二維測向交叉定位方法；掌握二維測向交叉定位的誤差。二．實驗內容設定兩個測向站，設置其位置坐標參數(shù)，對輻射源的測向角度。分別給定出真實值和測量值〔包含誤差〕，并且分別計算出輻射源的理論位置和測量位置，二者進行比擬并且計算出圓概率誤差CEP和定位模糊區(qū)大小和位置誤差。三．實驗原理測向原理二維平面測向定位：在的兩個或多個不同位置上測量雷達輻射電磁波的方向，各站測得的雷達方向數(shù)據(jù)按三角測量法交會計算出雷達的位置〔圖1〕。雷達與兩個測量站的距離分別為假設兩個偵察站的位置為和，由它們對輻射源E測向，測得的方位角分別為和〔由方位基準逆時針為正向〕，并得到兩條位置線即等方位線，利用兩條位置線相交所得的交點即可確定輻射源的坐標位置。由于和的兩個坐標位置是的，而和是測得的，即和可以測量得到。那么可以得到輻射源位置：圓概率誤差為當，時，到達最小值，此時定位模糊區(qū)當，時，到達最小值，此時位置誤差測得的位置與真實位置之間的距離成為位置誤差。實驗結果圓概率誤差設置測向站位置和參數(shù)，角度設定，測量輻射源位置。設定目標位置和，測向角度和，測得輻射源真實位置。規(guī)定測角誤差，得到輻射源的測量值規(guī)定測角誤差為rad，測得一組輻射源位置。圓概率誤差：求出當前情況下CEP=0.5640。測向交叉定位及模糊區(qū)示意圖如圖1所示。圖1測向交叉定位示意圖定位模糊區(qū)當設定測向角度和，測量誤差的時候，通過計算得到定位模糊區(qū)A=0.3750。位置誤差當設定測向角度和，測量誤差的時候，通過計算得到r^2=0.5161.結果分析圓概率誤差改變測角誤差，觀察CEP的變化變化測角的方差，其變化值為，重新測量CEP，得到如圖2的結果。同時觀察定位模糊區(qū)的改變如圖3所示。圖2CEP隨測角誤差變化圖由圖2可以看出，當改變測角精確度，即測角誤差時，CEP會隨著測角誤差增大而增大，這種趨勢根本呈線性關系。圖3定位模糊區(qū)示意圖由圖3可以看出，當測角誤差由增大到，定位模糊區(qū)明顯增大，測量出的輻射源位置分布在更大的范圍內。固定測角誤差，改變測向站測角大小，即改變測向站與輻射源的位置關系，觀察CEP的變化如圖4圖5和所示。理論上當，時，到達最小值，此時。圖4CEP隨測量角度變化圖圖5CEP隨測量角度變化圖定位模糊區(qū)改變測角誤差，觀察A的變化變化測角的方差，其變化值為，重新測量A，得到如圖6的結果。從圖中可以看出，定位模糊區(qū)A的隨測角誤差變化根本呈現(xiàn)平方關系。這也驗證了理論公式中的關系。改變測向角度，觀察定位模糊區(qū)A的變化圖6定位模糊區(qū)隨測角誤差變化圖位置誤差改變測角誤差，觀察位置誤差的變化變化測角的方差，其變化值為，重新測量，得到如圖7的結果。圖7位置誤差隨測角誤差變化圖實驗代碼改變測角誤差，觀察、和的關系%%測向交叉定位clearall;clc;closeall;%%正態(tài)分布N=50;n=12;%設定獨立均勻分布變量的個數(shù)u=0.5;zb=zeros(1,N);%設定za初始值為零矩陣fori=1:nzb=zb+(rand(1,N)-u);endza=(zb-mean(zb))./(sqrt(var(zb)));%%位置及角度數(shù)據(jù)%設定第一個測向點位置為(0,0)；目標位置為〔xe，ye〕%第二個側向點位置隨機產生x1=0;y1=0;x2=0;y2=45;sita1=50/57.3;%真實值1sita2=120/57.3;%真實值2C1=tan(sita1);%真實C2=tan(sita2);zhenshi=inv([C1,-1;C2,-1])*[C1*x1-y1;C2*x2-y2];%真實位置R1=sqrt((zhenshi(1)-x1)^2+(zhenshi(2)-y1)^2);R2=sqrt((zhenshi(1)-x2)^2+(zhenshi(2)-y2)^2);cjwc=0:.001*pi:0.02*pi;CEP=zeros(1,length(cjwc));A=zeros(1,length(cjwc));r_fang=zeros(1,length(cjwc));forj=1:length(cjwc)delt_theta=cjwc(j);%方差theta1=sita1+random('Normal',0,delt_theta,[1,N]);%測量值1theta2=sita2+random('Normal',0,delt_theta,[1,N]);%測量值2figure(1);plot(x1,y1,'ko',x2,y2,'ko',zhenshi(1),zhenshi(2),'r*');holdon;line([x1,x2],[y1,y2],'color','k','linewidth',2);holdon;line([x1,zhenshi(1)],[y1,zhenshi(2)],'color','k','linewidth',2);holdon;line([x2,zhenshi(1)],[y2,zhenshi(2)],'color','k','linewidth',2);holdon;wzgj=zeros(N,2);%位置測量值fori=1:Nc1=tan(theta1(i));%測量c2=tan(theta2(i));wzgj(i,:)=inv([c1,-1;c2,-1])*[c1*x1-y1;c2*x2-y2];%測量位置plot(wzgj(i,1),wzgj(i,2),'b+');holdon;endwc1=wzgj(:,1)-zhenshi(1);wc2=wzgj(:,2)-zhenshi(2);var_delxe=var(wc1);var_delye=var(wc2);CEP(j)=0.75*sqrt(var_delxe+var_delye);A(j)=4*(zhenshi(1))^2*(tan(delt_theta))^2/(sin(sita1)*sin(sita2)*sin(sita2-sita1));r_fang=R1^2*(delt_theta)^2+R2^2*(delt_theta)^2+2*R1*R2*(delt_theta)^2*cos(sita2-sita1).../(sin(sita2-sita1))^2;endfigure(2);plot(cjwc,CEP);xlabel('測角誤差σ');ylabel('CEP');figure(3)plot(cjwc,A,'r');holdon;xlabel('測角誤差σ');ylabel('定位模糊區(qū)A');p=polyfit(cjwc,A,2);f=polyval(p,cjwc);%%二次擬合測角誤差σ和定位模糊區(qū)A的關系plot(cjwc,f,'*k');legend('測量關系','二次擬合關系');figure(4)plot(cjwc,r_fang,'ro');holdon;xlabel('測角誤差σ');ylabel('位置誤差r^2');改變測量角度和，觀察的變化逐個改變，逐個計算%%測向交叉定位clearall;clc;closeall;%%正態(tài)分布N=50;n=12;%設定獨立均勻分布變量的個數(shù)u=0.5;zb=zeros(1,N);%設定za初始值為零矩陣fori=1:nzb=zb+(rand(1,N)-u);endza=(zb-mean(zb))./(sqrt(var(zb)));%%位置及角度數(shù)據(jù)%設定第一個測向點位置為(0,0)；目標位置為〔xe，ye〕%第二個側向點位置隨機產生x1=0;y1=0;x2=0;y2=45;N1=200;ji1=linspace(20,80,N1);ji2=linspace(95,150,N1);[jiao1,jiao2]=meshgrid(ji1,ji2);sita1=jiao1/57.3;%真實值1sita2=jiao2/57.3;%真實值2delt_theta=0.001*pi;%方差C1=tan(sita1);%真實C2=tan(sita2);zhenshi=zeros(N1,N1,2);CEP=zeros(N1,N1);forj=1:N1%改變40度form=1:N1%改變110度zhenshi(m,j,:)=inv([C1(m,j),-1;C2(m,j),-1])*[C1(m,j)*x1-y1;C2(m,j)*x2-y2];%真實位置theta1=delt_theta*za+sita1(m,j);%測量值1theta2=delt_theta*za+sita2(m,j);%測量值2wzgj=zeros(N,2);%位置測量值fori=1:Nc1=tan(theta1(i));%測量c2=tan(theta2(i));wzgj(i,:)=inv([c1,-1;c2,-1])*[c1*x1-y1;c2*