低地球轨道(Low Earth Orbit,LEO)卫星无源定位场景中不同目标辐射源之间相互干扰、时频混叠,不同目标的到达时差(Time Difference Of Arrival,TDOA)参数混杂难以区分,较难实现精准目标定位。基于网格密度聚类算法(Clustering Algorithm based on Grid Density,CAGD)的基本原理,并利用TDOA参数的多复杂特征,构建多目标TDOA参数分选模型,实现TDOA定位参数分选。模型通过定义网格密度波谷,解决了定位目标间数据被聚为一类的问题,同时引入位置相连原则实现最佳类簇合并,最终实现定位参数分选。仿真结果表明,相较于传统网格及密度聚类方法,本方法对LEO卫星无源定位场景下的多目标TDOA参数分选表现更好。
