测向交叉定位.docx

实验报告实验内容测向交叉定位姓名*单位*学号*实验环境MATLAB实验时间*年*月*日一 实验目的1、 掌握二维测向交叉定位方法；2、 掌握二维测向交叉定位的误差。二实验内容设定两个测向站，设置其位置坐标参数，对辐射源的测向角度。分别给定出真实值和测量值（包含误差），并且分别计算出辐射源的理论位置和测量位置，二者进行比较并且计算出圆概率误差CEP和定位模糊区大小和位置误差。三实验原理1. 测向原理二维平面测向定位：在已知的两个或多个不同位置上测量雷达辐射电磁波的方向，各站测得的雷达方向数据按三角测量法交会计算出雷达的位置（图1）。雷达与两个测量站的距离分别为 若已知两个侦察站的位置为和，由它们对辐射源E测向，测得的方位角分别为和（由方位基准逆时针为正向），并得到两条位置线即等方位线，利用两条位置线相交所得的交点即可确定辐射源的坐标位置。 由于和的两个坐标位置是已知的，而和是测得的，即和可以测量得到。则可以得到辐射源位置：2. 圆概率误差为 当，时，达到最小值，此时3. 定位模糊区当，时，达到最小值，此时4. 位置误差测得的位置与真实位置之间的距离成为位置误差。四 实验结果圆概率误差1. 设置测向站位置和参数，角度设定，测量辐射源位置。设定目标位置和，测向角度和，测得辐射源真实位置。2. 规定测角误差，得到辐射源的测量值规定测角误差为 rad，测得一组辐射源位置。3. 圆概率误差：求出当前情况下CEP = 0.5640。4. 测向交叉定位及模糊区示意图如图1所示。图1 测向交叉定位示意图定位模糊区当设定测向角度和，测量误差的时候，通过计算得到定位模糊区A= 0.3750。位置误差当设定测向角度和，测量误差的时候，通过计算得到r2=0.5161.五 结果分析圆概率误差1. 改变测角误差，观察CEP的变化变化测角的方差，其变化值为，重新测量CEP，得到如图2的结果。同时观察定位模糊区的改变如图3所示。图2 CEP随测角误差变化图由图2可以看出，当改变测角精确度，即测角误差时，CEP会随着测角误差增大而增大，这种趋势基本呈线性关系。图3 定位模糊区示意图由图3可以看出，当测角误差由增大到，定位模糊区明显增大，测量出的辐射源位置分布在更大的范围内。固定测角误差，改变测向站测角大小，即改变测向站与辐射源的位置关系，观察CEP的变化如图4图5和所示。理论上当，时，达到最小值，此时。图4 CEP随测量角度变化图图5 CEP随测量角度变化图定位模糊区1. 改变测角误差，观察A的变化变化测角的方差，其变化值为，重新测量A，得到如图6的结果。从图中可以看出，定位模糊区A的随测角误差变化基本呈现平方关系。这也验证了理论公式中的关系。2. 改变测向角度，观察定位模糊区A的变化图6 定位模糊区随测角误差变化图位置误差改变测角误差，观察位置误差的变化变化测角的方差，其变化值为，重新测量，得到如图7的结果。图7 位置误差随测角误差变化图六 实验代码1.2. 改变测角误差，观察、 和的关系% 测向交叉定位clear all;clc;close all;% 正态分布N=50;n=12; %设定独立均匀分布变量的个数 u=0.5;zb=zeros(1,N); %设定za初始值为零矩阵 for i=1:n zb=zb+(rand(1,N)-u); endza=(zb-mean(zb)./(sqrt(var(zb);% 位置及角度数据%设定第一个测向点位置为(0,0)；目标位置为（xe，ye）%第二个侧向点位置随机产生x1=0;y1=0;x2=0;y2=45;sita1=50/57.3; %真实值1sita2=120/57.3; %真实值2C1=tan(sita1); %真实C2=tan(sita2);zhenshi=inv(C1,-1;C2,-1)*C1*x1-y1;C2*x2-y2; %真实位置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);for j=1:length(cjwc)delt_theta=cjwc(j); %方差theta1=sita1+random(Normal,0,delt_theta,1,N); %测量值1theta2=sita2+random(Normal,0,delt_theta,1,N); %测量值2figure(1);plot(x1,y1,ko,x2,y2,ko,zhenshi(1),zhenshi(2),r*);hold on;line(x1,x2,y1,y2,color,k,linewidth,2);hold on;line(x1,zhenshi(1),y1,zhenshi(2),color,k,linewidth,2);hold on;line(x2,zhenshi(1),y2,zhenshi(2),color,k,linewidth,2);hold on;wzgj=zeros(N,2); %位置测量值for i=1:Nc1=tan(theta1(i); %测量c2=tan(theta2(i);wzgj(i,:)=inv(c1,-1;c2,-1)*c1*x1-y1;c2*x2-y2; %测量位置plot(wzgj(i,1),wzgj(i,2),b+);hold on;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=R12*(delt_theta)2+R22*(delt_theta)2+2*R1*R2*(delt_theta)2*cos(sita2-sita1). /(sin(sita2-sita1)2;endfigure(2);plot(cjwc,CEP);xlabel(测角误差);ylabel(CEP);figure(3)plot(cjwc,A,r);hold on;xlabel(测角误差);ylabel(定位模糊区A);p=polyfit(cjwc,A,2); f = polyval(p,cjwc); % 二次拟合测角误差和定位模糊区A的关系plot(cjwc,f,*k);legend(测量关系,二次拟合关系);figure(4)plot(cjwc,r_fang,ro);hold on;xlabel(测角误差);ylabel(位置误差r2);3. 改变测量角度和，观察的变化1) 逐个改变，逐个计算% 测向交叉定位clear all;clc;close all;% 正态分布N=50;n=12; %设定独立均匀分布变量的个数 u=0.5;zb=zeros(1,N); %设定za初始值为零矩阵 for i=1:n zb=zb+(rand(1,N)-u); endza=(zb-mean(zb)./(sqrt(var(zb);% 位置及角度数据%设定第一个测向点位置为(0,0)；目标位置为（xe，ye）%第二个侧向点位置随机产生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; %真实值1sita2=jiao2/57.3; %真实值2delt_theta=0.001*pi; %方差C1=tan(sita1); %真实C2=tan(sita2);zhenshi=zeros(N1,N1,2);CEP=zeros(N1,N1);for j=1:N1 %改变40度 for m=1:N1 %改变110度 zhenshi(m,j,:)=inv(C1(m,j),-1;C2(m,j),-1)*C1(m,j)*x1-y1;C2(m,j)*x2-y2; %真实位置 theta1=delt_theta*za+sita1(m,j); %测量值1 theta2=delt_theta*za+sita2(m,j); %测量值2 wzgj=zeros(N,2); %位置测量值 for i=1:N c1=tan(theta1(i); %测量 c2=tan(theta2(i); wzgj(i,:)=inv(c1,-1;c2,-1)*c1*x1-y1;c2