1.基于CTLS的外辐射源雷达网双基距误差配准方法，在外辐射源的雷达网系统中，利用接收站获得的双基距信息进行系统误差配准，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：在多发单收外辐射源雷达网中，包括M个外辐射源和一个接收站，利用接收站接收多个目标的量测，得到双基距信息其中，um,p表示发射源m和接收站构成的外辐射源雷达系统对目标p测量的双基距离；接收站位于原点(0,0)，发射源个数为M，第m个发射源的坐标向量为qm＝(xm,ym)；P个目标，第p个目标的坐标向量为 δm表示为发射源m和接收站构成的外辐射源雷达系统的双基距系统误差；em,p表示为发射源m和接收站构成的外辐射源雷达系统对目标p测量的双基距离量测误差，假设em,p为独立的高斯零均值白噪声；

步骤2：在双基距量测模型中引入中间变量 忽略量测噪声em,p的影响，将公式(1)转化为伪线性方程，形式如下其中，

将式(2)写成矩阵形式，具体如下

其中，

步骤3：采用迭代最小二乘法获得目标位置和系统误差的估计值；

步骤3.1：初始化，令迭代次数k＝0，系统误差估计初值 m＝1,...,M；目标距观测站距离估计初值 p＝1,…,P；

步骤3.2：令k＝k+1，将初始化值带入式(3)中系数矩阵 采用最小二乘法求得估计值即得到目标位置估计值 目标距观测站距离估计值 p＝1,2,…,P和系统误差估计值 m＝1,...,M；

步骤3.3：判断 若不满足，则转步骤3.2；否则，迭代停止，得到目标位置和系统误差的初始估计值 ε1为阈值；

步骤4：考虑量测误差对 和 的影响，将双基距系统误差伪线性方程式(3)中 和噪声分量提取出来，构造基于约束总体最小二乘估计的形式；

步骤4.1：同时考虑量测误差对 和 的影响，对式(3)进行一阶泰勒展开，并忽略二阶及以上误差项，得到式中， E＝[e1,...,eM,P]，el为第l次的量测噪声，L为X向量的长度，1≤i≤L；

步骤4.2：构建误差配准模型为一个约束总体最小二乘估计模型，具体如下：步骤4.3：将有约束的优化问题式(6)转化为如下无约束优化问题形式其中，f(X)为目标函数， C＝[H Z]，xb为X向量的第b个分量；

步骤5：利用迭代牛顿算法对式(7)求解，得到其中，n为迭代次数，X(n)为第n次迭代的待估参数；Hn为f(X)的海塞矩阵，Tn为f(X)的梯度向量，具体求解如下：

步骤5.1：令将步骤3得到的目标位置和系统误差估计值 作为初始值，即n＝0，n表示迭代次数；

步骤5.2：令n＝n+1，采用迭代牛顿算法求解公式(8)，得到新的目标位置和系统误差估计值X(n)，即目标位置估计值 距离估计值 p＝1,2,…,P和系统误差估计值 m＝1,...,M；

步骤5.3：判断 满足条件，迭代停止，得到目标位置和系统误差的估计值 否则，转步骤5.2，ε2为阈值；

步骤6：在基于CTLS的估计值 的基础上，考虑待求变量之间的关联性，采用相关最小二乘算法对步骤5的估计值 进行改进，具体如下：步骤6.1：选择 p＝1,…,P和系统误差δ＝[δ1 δ2...δM]T作为变量，考虑变量之间的关联性 构建系统误差配准模型，将基于CTLS的估计值带入系数矩阵B'和Z'，得到

Z'＝H'X'+B'△X                (9)其中，

步骤6.2：对上述式(9)采用加权最小二乘，得到目标位置的平方项 和系统误差 具体计算如下：X'LS＝(H'TW'-1H')-1H'TW'-1Z'               (10)其中，

步骤6.3：根据步骤6.2估计得到的目标位置的平方项 p＝1,...,P，对其开方，在二维空间得到目标位置 的4个候选值，从中选择最佳目标位置估计值具体如下T T

其中， up＝[u1,p  u2,p...uM,p] ，δ＝[δ1 δ2 ...δM] ，up表示接收站得到各

个发射源对目标p的量测信息，dp表示各个发射源到目标p再到接收站的双基距估计值；

最终，得到双基距系统偏差估计 和目标位置估计