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摘要
多边测量系统重建发射电磁或声学信号的目标的位置。用于定位的所采用的测量是由在已知位置处的多个空间分布的接收器测量的发射信号的到达时间（TOA）。我们提出了一种新的定位算法来定位多个目标，在未知的时间传输不可区分的信号。也就是说，每个接收器仅测量与目标没有关联的TOA集合。我们的方法不需要任何先验信息。因此，它可以提供不相关的，静态的测量被引入到一个单独的跟踪器随后，或多目标跟踪器的初始化例程。
引言
内容：电磁和声信号具有携带信息的各种属性，并且当在多个地点接收时，可以利用这些属性来获得信号发射器（目标）的位置。在多点定位（MLAT）中，到达时间（TOA）被用于目标定位.一个典型的例子是在飞机监视中发现的，其中每架飞机上的发射器发射所谓的模式A/C信号。由于该标准仅允许4096个地址，因此在一个空域中经常有多架飞机具有相同的地址。模式A/C发射由询问站触发，因此，许多目标在彼此之后不久发射是常见的。因此，接收机通常不能仅通过TOA的时间距离来分离目标。所提出的方法的其他应用场景包括定位发出不可区分的声学事件的对象。
最新技术：携带有关其发射器位置信息的信号属性例如是接收信号强度（RSS）[2]和到达角（AOA），也称为方位测量[3]，[4]。对于精确时间同步的接收器网络，通常可以使用TOA测量[5]、[6]或TOA的差[7]、[8]、[9]来获得最准确的位置估计。这通常被称为MLAT。在二次监视雷达（SSR）中，信号传输由一个探测器主动触发，发送询问和接收目标响应之间的持续时间给出了目标距离的额外指示[10]。然而，如果目标处理询问所需的时间延迟不准确，则应小心使用此信息。两种常见的SSR变体是模式S和模式A/C。
对于多目标跟踪，主要的挑战是测量和目标之间的关联是未知的。如果因为传输包含单独的代码而知道关联，则问题可以简单地简化为单个目标跟踪，分别针对每个目标。多目标跟踪可以用联合概率数据关联滤波器[11]来处理，但这需要枚举所有可能的关联假设。其他方法，如概率假设密度滤波器，在其公式中避免了测量关联[12]，[13]。其他有趣的可能性是对称和关联不变变换，如SME滤波器[14]，核SME滤波器[15]，[16]或基于关联不变集合距离度量的方法[17]，[18]。然而，大多数方法已经被提出用于线性测量模型或仅具有全维度的测量，并且不能容易地应用于非线性子空间测量，如用于发射器定位的TOA。
贡献：该文考虑一种多目标定位系统，该系统具有真实的TOA测量值，包含一个非线性测量模型.该模型中，TOA的测量值是一个非线性函数，它是一个非线性函数.我们的方法可以用于在没有任何先验知识的情况下即时定位发送相同消息的多个对象。
文章插图
结论
我们提出了一个有效的算法MLAT，不需要接收事件和跟踪目标之间的关联。合成和真实的数据的评估表明，模糊TOA测量具有良好的定位精度。
通常，接收事件包括标量（TOA）测量。对于标量测量，该方法特别快速有效，只需要一个分类程序可以找到最优排列。此外，可以独立地为每个接收器获得最佳置换，这降低了整体复杂度并促进了并行执行。
