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Multistatic pseudolinear target motion analysis using hybrid measurements

机译：使用混合测量的多静态伪线性目标运动分析

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This paper presents a new hybrid pseudolinear estimator (PLE) for target motion analysis of a constant-velocity target in the two-dimensional plane using angle-of-arrival, time-difference-of-arrival and fre-quency-difference-of-arrival measurements obtained from spatially distributed stationary passive receivers. The hybrid PLE is developed by linearizing the nonlinear measurement equations in the unknown target motion parameters. The resulting estimator is not only closed-form and has low computational complexity, but is also free from nuisance parameters, therefore avoiding the problems arising from the dependence of the nuisance parameters on the target motion parameters. However, the noise injected into the PLE data matrix causes biased estimates. To address this, a bias-compensated PLE is proposed based on an asymptotic bias analysis of the hybrid PLE. This estimator is then incorporated into a weighted instrumental variable (WIV) estimator to obtain asymptotically unbiased estimates of the target motion parameters. The WIV estimator is shown to be asymptotically efficient both analytically and through numerical simulation examples. Furthermore, it is observed that the WIV estimator performs similar to the computationally demanding maximum likelihood estimator, closely achieving the Cramer-Rao lower bound and producing negligible bias at moderate noise levels.
机译：本文提出了一种新的混合伪线性估计器（PLE），用于使用到达角，到达时间差和频率差值来分析二维平面中的恒定速度目标。从空间分布的固定式无源接收机获得的到达测量值。通过将未知目标运动参数中的非线性测量方程线性化来开发混合PLE。所得的估计器不仅是封闭形式的，并且具有较低的计算复杂度，而且没有烦人的参数，因此避免了烦人的参数对目标运动参数的依赖性引起的问题。但是，注入PLE数据矩阵的噪声会导致偏差估计。为了解决这个问题，基于混合PLE的渐近偏差分析，提出了一种偏差补偿PLE。然后将此估计器合并到加权工具变量（WIV）估计器中，以获得目标运动参数的渐近无偏估计。 WIV估计器在分析和数值模拟示例中均显示出渐近有效。此外，可以观察到，WIV估计器的性能类似于计算上所需的最大似然估计器，可紧密实现Cramer-Rao下界并在中等噪声水平下产生可忽略的偏差。

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