一种基于信号能量比值的非合作辐射源定位方法及应用与流程

1.本发明涉及无线电侦测定位技术领域，具体涉及一种基于信号能量比值的非合作辐射源定位方法及应用。


背景技术：

2.非合作辐射源定位技术在军事领域与民用领域具有重要意义，在军用电子对抗中，需要对辐射源进行侦测定位，完成环境电磁态势评估，必要时引导精确制导武器对目标完成精准打击的军事目的。在民用领域，随着近年来无人机的兴起，无人机的“黑飞”问题对正常生产、生活造成了很多不利影响，为了对无人机进行有效的监管，需要对以无人机为代表的非合作辐射源进行侦测定位，从而更好的监管无人机。
3.基于到达时间差tdoa定位算法是目前非合作辐射源定位的主要算法。tdoa算法需要精确估计辐射源信号到达各个站点的时间差，为了保证时间差值的准确性，tdoa时间差定位系统需要对各个站点的时钟进行精确的时间同步，通常为了实现百米定位精度，需要同步误差小于30纳秒。目前室外辐射源定位常用的时钟同步方式为gps时钟同步，但是由于gps授时锁定慢，采用gps授时进行时钟同步的设备，难以快速启动对陌生辐射源定位，同时对于gps等导航信号受到限制的区域系统难以工作，尤其是在城市环境中临时部署的定位系统，由于存在楼宇等遮挡，时钟同步难以完成。
4.此外，tdoa定位方程为非线性椭圆方程，难以直接进行求解。以泰勒级数展开法，chan氏算法等迭代算法计算量大，存在收敛问题，并且在存在非视距误差时，算法的定位性能将下降，不能达到良好的估计结果。针对这些问题，本发明提出一种基于能量比值的非合作辐射源定位方法。


技术实现要素：

5.为解决现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种不需要精确时钟同步的基于信号能量比值的非合作辐射源探测定位方法，与传统时差定位体制相比，主要用于解决不具备高精度时钟同步条件下非合作辐射源信号的定位问题。本发明方法能够降低非合作辐射源侦测定位系统的协同复杂度，解决不具备精确时钟同步条件下非合作辐射源快速侦测定位的问题。
6.本发明是通过下述技术方案来实现的。
7.根据本发明实施例提供的一种基于信号能量比值的非合作辐射源定位算法，包括：
8.通过m个传感器在秒级同步下采集非合作辐射源信号数据，获得非合作辐射源信号到达m个传感器的能量分贝值，得到非合作辐射源与传感器接收能量之间辐射信号传播方程；
9.依次计算编号i与编号i 1传感器的能量分贝差值，得到m-1个能量分贝差值方程；
10.根据已知参数对m-1个能量分贝差值方程进行预处理，设置能量分贝阈值，如果能
量比值小于阈值，设置能量分贝差值为0；如果能量分贝差值大于阈值，则能量分贝差值保持不变；
11.根据能量分贝差值，建立非合作辐射源位置方程，如果能量分贝差值为0，表示非合作信号源位于两个传感器位置连线中间的法线上，非合作信号源的位置方程为直线方程；如果能量比值大于阈值，非合作辐射源位置位于到两个传感器位置之比为定值的曲线方程上，非合作辐射源的位置方程为圆方程；
12.m个传感器存在m-1个独立的差值，确定m-1个辐射源位置方程，位置方程两两联立，最终得到(m-1)(m-2)/2个交点方程组，将辐射源位置求解转换为圆与圆、圆与直线以及直线与直线的交点问题。
13.对交点方程组进行求解，利用解析几何的方法判定解的存在性，并给出解析解，得到一系列辐射源的可能位置；
14.通过聚类算法找到密度最大的区域几何中心，即为非合作辐射源的位置。
15.优选的，设定非合作辐射源发射的能量分贝值为p，位置为(x,y)，地面分布部署若干个信号侦测传感器，设备通过互联网时间进行秒级时间同步，给出每秒辐射源信号能量的分贝值。
16.优选的，所述计算传感器的能量分贝差值，是两个传感器接收能量的比值。
17.优选的，设置能量分贝阈值为2db。
18.优选的，所述非合作辐射源位置方程由传感器的位置以及能量比值唯一确定。
19.优选的，根据能量分贝差值是否大于阈值建立辐射源的位置方程，编号为i，j的传感器接收到的非合作信号源辐度的能量分贝差值为a
ji
；
20.能量的分贝差值的绝对值小于阈值时，a
ji
＝0；非合作辐射源位于相邻传感器确定的直线方程上；当能量分贝差值的绝对值大于阈值的时，差值不变，得到相邻传感器位置距离之比为定值的位置方程；此时的位置方程为一个圆方程。
21.优选的，位置方程两两联立得到的交点方程组，根据各个方程的能量分贝差值绝对值是否大于阈值确定对应的方程是圆方程还是直线方程。
22.优选的，根据能量分贝差值是否大于阈值建立辐射源的位置方程，编号为k，j的传感器接收到的非合作信号源辐度的能量分贝差值为a
kj
；
23.交点方程组包括4种情形：
24.①aji
＝0，a
kj
＝0，传感器i、j、k接收到的非合作信号源幅度的能量分贝差值为零，非合作辐射源位置方程组为两个直线方程的交点方程组；
25.②aji
≠0，a
kj
＝0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值不为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与直线方程的交点方程组；
26.③aji
＝0，a
kj
≠0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值不为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与直线方程的交点方程组；
27.④aji
≠0，a
kj
≠0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值不为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与圆方程的交点方程组。
28.本发明由于采取以上技术方案，其具有以下有益效果：
29.1.采用各个传感器的能量比值建立方程，不需要各个传感器时钟进行纳秒级高精度时钟同步，并且定位方程可以直接求解，不存在收敛与性能下降问题。传感器之间协同简单，定位速度快。
30.2.定位方程两两联立可以直接求解获得解析解，将非合作辐射源位置方程转化解析几何问题，在圆心和半径的已知情况下，求解圆和圆，圆和直线的交点，求解过程不存在收敛与算法性能下降问题。
31.3.本发明基于信号能量比值的非合作辐射源定位方法可用于不具备纳秒级高精度时钟同步条件下的非合作辐射源的定位，尤其适用于无人机的快速侦测定位。
32.该发明主要用于不具备纳秒级高精度时钟同步条件下的非合作辐射源的定位，尤其适用于无人机的快速侦测定位。
附图说明
33.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
34.图1为本发明实施例的流程图；
35.图2为本发明实施例定位非合作辐射源信号(无人机图传信号)示意图。
具体实施方式
36.下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
37.如图1所示，本发明实施例提供的基于信号能量比值的非合作辐射源定位算法，具体步骤如下：
38.步骤1：在区域中任意分布部署m个传感器，编号1到m。m个传感器同步在秒级同步精度下对非合作辐射源信号进行数据采集，获得非合作辐射源信号到达m个传感器能量分贝值，得到非合作辐射源与传感器接收能量之间辐射信号传播方程。
39.各个传感器不需要纳秒级严格时间同步进行信号采集，各个传感器处能量的计算在秒级同步即可。
40.在本实施例中，设定非合作辐射源发射的能量分贝值为p，位置为(x,y)，地面分布部署m个信号侦测传感器，位置分别为(x1,y1),(x2,y2),
……
，(xm,ym)，设备通过互联网时间进行秒级时间同步，可以给出每秒辐射源信号能量的分贝值。在某个时刻m台设备测量得到的能量的分贝值分别为a1,a2,
……am
，根据电磁波的传播原理可以知道，m个传感器接收到的能量满足表达式(1)中的方程。
[0041][0042]
其中，l1,l2,
…
,lm表示m个传感器的大气衰减，σ1,σ2,
…
,σm表示信道中高斯白噪声造成的能量起伏，大气衰减可以按照下面的表达式进行计算：
[0043]
l＝32.5 20*lgf 20*lgd(2)
[0044]
表达式(2)中d表示两个点之间的距离，单位为km，f表示辐射源信号频率，单位为mhz。
[0045]
将电磁波衰减公式(2)带入传感器接收能量方程(1)：
[0046][0047]
步骤2：建立能量分贝差值方程，即能量比值方程，依次计算编号i与编号i 1传感器的能量分贝差值，得到m-1个能量分贝差值方程。
[0048]
以传感器i和传感器j为例(j＝i 1)，传感器j能收到的能量分贝值减去传感器i接收到的能量分贝值得到能量分贝差值方程如表达式(4)所示。
[0049][0050]
由于噪声σi,σj是高斯噪声，因此差值σ
j-σi也是高斯噪声，令表示接收站点i和站点j的能量分贝差值，能量分贝差值方程(4)可以写成下面的形式：
[0051][0052]
最终m个传感器确定的m-1个能量分贝差值方程如下：
[0053][0054]
步骤3：根据已知参数对m-1个能量分贝差值方程进行预处理，设置能量分贝阈值，如果能量分贝差值的绝对值小于阈值，设置能量分贝差值为0，如果能量分贝差值的绝对值大于阈值，则能量分贝差值保持不变。
[0055]
在本实施例中，能量分贝差值方程预处理，设置分贝差值能量阈值为th＝2db,当能量分贝差值的绝对值小于阈值的时候，认为接收到能量相等。当能量分贝差值绝对值大于阈值的时候差值不变，能量分贝差值经过预处理之后的编号为i，j的传感器接收到的非合作信号源辐度的能量分贝差值为a
ji
。令h
ji
表示非合作辐射源到传感器i的距离与非合作辐射源到传感器j的距离的比值。表达式(6)可以写下面的形式。
[0056][0057]
步骤4：根据能量分贝差值，确定非合作辐射源位置方程类型，如果预处理之后的能量分贝差值为0，表示非合作信号源位于两个传感器位置连线中间的法线上，此时非合作信号源的位置方程为直线方程。如果预处理之后能量分贝差值不等于0，此时非合作源信号位置到达两个传感器位置的距离之比为定值，此时的非合作辐射源的位置方程为圆方程。
[0058]
以传感器i和传感器j为例，根据能量分贝差值是否大于阈值建立辐射源的位置方程。
[0059]
①
能量的分贝差值小于阈值的时候，此时a
ji
＝0，h
ji
＝1，将：
[0060]
代入方程得到
[0061][0062]
式中，x、y表示非合作辐射源的位置坐标；xi、yi表示传感器i的位置坐标；xj、yj表示传感器j的位置坐标。此时，非合作辐射源位于传感器i和传感器j确定的直线方程上
[0063][0064]
②
当能量分贝差值大于量阈值的时候，此时a
ji
≠0，h
ji
≠1，得到的是一个到传感器i和传感器j点的距离之比为定值的位置方程，在二维平面满足该条件的点满足下面的方程：
[0065][0066]
化简得到表达式(10)的方程：
[0067][0068]
由于h
ji
≠1，公式(11)可以写作下面的形式：
[0069][0070]
因此到两点能量比值为定值的轨迹为一个圆。
[0071]
步骤5：m个传感器存在m-1个独立的差值，确定m-1个辐射源位置方程，编号为1到m-1，位置方程两两联立，最终可以得到(m-1)(m-2)/2个交点方程组。分析交点方程组中位
置方程的类型将辐射源位置求解转化为圆与圆、直线与圆以及直线与直线的交点问题。
[0072]
在本实施例中，m个传感器可以得到m-1个辐射源的位置方程，位置方程两两联立建立方程组，两两联立的方程组根据各个方程的分贝能量差值绝对值是否大于阈值确定对应的方程是圆方程还是直线方程。
[0073]
根据能量分贝差值是否大于阈值建立辐射源的位置方程，编号为k，j的传感器接收到的非合作信号源辐度的能量分贝差值为a
kj
；交点方程组分为如下4种情形：
[0074]
①aji
＝0，a
kj
＝0，，传感器i、j、k接收到的非合作信号源幅度的能量分贝差值为零，此时非合作辐射源位置方程组为两个直线方程的交点方程组：
[0075][0076]
②aji
≠0，a
kj
＝0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值不为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与直线方程的交点方程组：
[0077][0078]
③aji
＝0，a
kj
≠0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值不为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与直线方程的交点方程组：
[0079][0080]
④aji
≠0，a
kj
≠0，传感器i和传感器j接收到的非合作信号源幅度能量分贝差值为零，传感器j和传感器k接收到的非合作辐射源信号能量分贝差值不为零，此时非合作辐射源位置方程组为圆方程与圆方程的交点方程组：
[0081][0082]
步骤6：利用解析几何的方法对交点方程组进行求解，可以得到辐射源可能位置的解析解。
[0083]
①
直线与直线相交的方程组求解
[0084]
直线与直线相交的方程(13)可以直接用解析法进行求解。
[0085]
令α1＝x
i-xj，α2＝x
j-xk,β1＝y
i-yj，β2＝y
j-yk，
[0086][0087]
方程(13)可以转化为表达式(17)
[0088][0089]
当α1β
2-α2β1≠0的时候，方程求解为：
[0090][0091]
当α1β
2-α2β1＝0的时候，代表两条直线重合或平行，方程无解，需要重新采集数据。
[0092]
②
直线与圆相交的方程组求解
[0093]
方程组(14)与方程组(15)都表示直线方程与圆方程相交的情况，两个方程组具有对偶性，求解方法相同，以方程组(14)为例，
[0094]
当y
j-yk≠0，令令
[0095]
方程组可以写为
[0096][0097]
将直线方程带入圆方程可以得到：
[0098][0099]
根据一元二次方程求根公式可以得到直线与圆的交点坐标。
[0100]
当y
j-yk＝0，此时直线方程确定的直线与y轴平行，交点的横坐标x为常量，此时方程组可以直接利用一元二次方程求根公式进行求解。
[0101]
③
圆与圆相交方程组求解
[0102]
令
[0103][0104]
方程(17)可以写为
[0105]
[0106]
定义两个圆心之间的距离利用坐标变换的方法可以得到，方程的解为
[0107][0108]
步骤7：利用均值漂移聚类算法对所有非合作辐射源的可能位置进行聚类分析，获得最终的位置就是辐射源的位置。
[0109]
对两联联立的方程组求解得到的一系列可能位置进行聚类分析，采用基于质心算法的均值漂移聚类算法，找到密度最大的区域几何中心为非合作辐射圆的位置。
[0110]
如图2所示，采用本发明方法给出了定位非合作辐射源信号(无人机图传信号)示意图。通过仿真的方式对整个流程进行进一步的说明。
[0111]
一、在区域中部署4个传感器，传感器1的坐标为x1＝0,y1＝0，传感器2的坐标为x2＝1000,y2＝0，传感器3的坐标为x3＝0,y3＝1500。传感器4的坐标为x4＝1500,y4＝1500。
[0112]
无人机在某一个时刻，无人机的真实位置坐标为x＝200,y＝600。无人机图传信号频率为f＝2400mhz,发射功率为p＝20dbm,信号经过高斯信道到达各个传感器。
[0113]
根据表达式(3)可以仿真得到传感器测量得到的信号幅度值，如下：
[0114]
表1各个传感器接收到达无人机辐射信号能量值
[0115][0116]
二、建立能量分贝差值方程，即能量比值方程，依次计算编号i与编号i 1传感器的能量分贝差值，得到3个能量分贝差值方程。表1中的能量分贝差值带入表达式(7)可以得到能量分贝差值方程如下：
[0117][0118]
三、根据已知参数对3个能量分贝差值方程进行预处理，设置能量分贝阈值为2db，如果能量分贝差值的绝对值小于阈值，设置能量分贝差值为0，如果能量分贝差值的绝对值大于阈值，差值保持不变。因此表达式(23)中右边的值不变。
[0119]
四、根据能量分贝差值，确定非合作辐射源位置方程的类型，由于3个能量分贝差值均不为零，三个方程均为圆方程。
[0120]
(x 687.42)2 y2＝10072(24)
[0121]
(x 250.7)2 (y-1250.7)2＝791.92(25)
[0122]
(x 157.17)2 (y-947.6)2＝537.952(26)五、3个圆方程两两联立，可以得到3组圆方程的交点方程组。
[0123][0124][0125][0126]
六、方程组(27)采用公式(22)进行求解，得到无人机辐射源的两个可能位置为(205.0,603.0)(1010.5,1027.4)
[0127]
方程组(28)采用公式(22)进行求解，得到无人机辐射源的两个可能位置为(322.8,704.6)(-416.7,476.4)
[0128]
方程组(29)采用公式(22)进行求解，得到无人机辐射源的两个可能位置为(226.2,570.3)(-679.3,1077.0)
[0129]
七、对得到的六个交点进行均值漂移聚类分析，最终得到的坐标为(215.6,586.5)。
[0130]
本发明方法一方面解决了传统分布式定位需要纳秒级高精度时钟同步的问题，适用于不具备纳秒级高精度时钟同步条件下的非合作辐射源的分布式多站定位，尤其适用于无人机的快速侦测定位。同时本发明利用解析几何的方法对定位方程组进行直接解析求解，不存在收敛与算法性能下降的问题。
[0131]
本发明并不局限于上述实施例，在本发明公开的技术方案的基础上，本领域的技术人员根据所公开的技术内容，不需要创造性的劳动就可以对其中的一些技术特征作出一些替换和变形，这些替换和变形均在本发明的保护范围内。