位置间补0,直到所有的列向量长度 达到原始数据中最长列向量的长度N为止。
[0101] S2_2 :生成速度信息矩阵
[0102] 信息融合中心将获得的速度信息列向量按雷达传感器编号排列，组成速度信息矩 阵。
[0103] 设速度信息矩阵为V，则
[0104]
[0105] 其中Vij代表第j个雷达传感器收到的速度信息，i代表这个速度信息在第j个雷 达传感器一维速度向量中的大小排序，当i = 1时，速度为正最大。其中，M表示雷达传感 器的个数，N显示了待测区域中的目标个数。速度信息矩阵的维度为NXM维。
[0106] S3 :信息融合中心的多目标分离模块对速度信息矩阵进行多目标分离处理。基于 圆环形的雷达传感器分布形状，使得匀速运动的目标速度在这种分布形状下的各传感器上 的投影值近似一个正弦波形，不同的波形正弦存在交叉点，本发明找到这些交叉点，再从斜 率的角度找出各正弦波，在确定了交叉点后对应列以及该列之后的列内元素的位置进行两 两交换就能分离出各目标对应的多普勒速度。当多个目标的曲线交叉到以小块区域时，直 接两两交换较复杂，因此，这里提出用斜率2范数的最小值来确定列内各元素的排序。
[0107] S3_l :先获得速度信息交叉的判定矩阵V_DD以及交叉位置记录向量rcd_all。
[0108] 对速度信息矩阵V中相邻两行依次作差并取绝对值作为前一行的元素，获得矩阵 V_D，即
[0109]
[0110] 可写为：
[0111]
[0113] 对V_D矩阵中相邻两列依次作差作为前一列元素，并且第一列与最后一列作差作 为最后一列元素，最后获得矩阵V_DD。矩阵V_DD具有如下形式：
[0119] 则记录此j的值到一向量rcd_all中。在V_DD所有元素判定结束后，向量rcd_ all为包含所有通过判定的j的值组成的向量。将向量rcd_all中元素按从小到大排列。
[0120] S3_2 :从rcd_all的第一个元素起，对rcd_all中的每一个元素值对应的速度信 息矩阵V的列进行列内元素位置交换，对所有可能的情况选择斜率2范数最小的交换结果 作为此列新的元素排列顺序；其他不在rcd_all中记录的列按前一个rcd_all中记录列的 元素排列顺序排列元素。设由V矩阵通过以上变换新构成矩阵为V_c。斜率2范数定义如 下：
[0121] 设交换进行至rcd_al 1中的某元素 j，且对原矩阵V中第j列进行某一次交换后其 元素为
，其与第j-ι列的差的平方和为斜率2范数。即设在矩阵V_c 中第j-1列元素为?
则此次交换后第j列的斜率2范数为：
[0123] S3_3:通过以上处理获得的新的速度信息矩阵V_c，其每一行代表一个待测目标 在所有雷达传感器上的速度信息，即实现了多目标分离。分别提取每一行的数据作为某一 目标速度信息向量进行后续处理可获得相应目标的位置信息。
[0124] S4 :信息融合中心的目标位置估计模块对目标进行位置估计。为了使得估计的速 度更快，信息融合中心还包括有位置范围确定模块、位置估计列表存储模块。
[0125] S4_l:位置范围确定模块根据最大正负速度信息缩小位置估计范围。
[0126] 根据某一目标速度信息向量，寻找此向量中绝对值最大正速度和绝对值最大负速 度所对应的速度信息向量的元素位置，也即测得这两个速度的雷达传感器编号，分别为1 vmax 和 N_vmin〇
[0127] S4_l_l:位置估计列表存储模块得到位置估计空间列表space_list。
[0128] 设共有M个雷达传感器，在圆周上均匀排列，圆半径为R，各雷达传感器的方位角 θ_&为雷达所在圆周位置与圆心的连线与从圆心引出向正北方向射线的顺时针旋转夹 角，如图4所示，为
[0130] 对目标所有可能存在的位置（r，θ)(极坐标），以及所有可能的速度方向θν，计 算目标在位置（r，Θ)处以速度方向θν运动时，在每个雷达传感器上的速度投影值为Vj:
[0132] 其组成速度投影向量V=(VPV2,_-,VM)
[0133] 对速度投影向量进行判定：若其第N_vmax和N_vmin个元素分别为向量中绝对值 最大的正数和绝对值最大的负数，则认为位置（r，Θ)为目标可能存在的位置，θ ν为在此 位置上可能的速度。将所有通过判定的（r, θ，θν)计入位置估计空间列表Space_list(N_ vmax, N_vmin)〇
[0134] 实际运行中，步骤S4_l_l过程作为系统预置过程，系统在工作前产生所有可能的 N_vmaX和N_vmin组合并根据上述步骤获得各种组合的位置估计空间列表，在装置运行中 直接执行步骤S4_l_2。
[0135] S4_l_2:位置范围确定模块确定位置估计范围。
[0136] 设由步骤S3得到的矩阵V_c的第k行构成的速度信息向量为V_ck，其代表了第 k个目标在所有雷达传感器上的速度信息，寻找此向量中绝对值最大正速度和绝对值最大 负速度所对应的速度信息向量的元素位置，也即测得这两个速度的雷达传感器编号，分别 为N_vmax和N_vmin。读入之前步骤获得的space_list (N_vmax, N_vmin)数据，作为位置估 计范围S，S为由多组（r，θ，θν)数据组成的集合，设其共包含N_s个元素，并对元素依次 编号为1，2,…，N_s。
[0137] S4_2 :目标位置估计模块在位置估计范围中估计目标位置，目标位置估计模块的 方法与现有方法相同。
[0138] 对集合S的每一个元素构造代价函数。设第η个元素的位置坐标为（r，Θ )，速度 方向为θν，则第η个代价函数为：
[0140] 其中，V_ck是第k个目标的速度信息向量，为矩阵V_c的第k行。α是比例系数， \>(η)是S中第η个元素的模拟速度分布，其满足：
[0145] 式中的max(V_ck)为速度信息向量V_ck的最大元素，ιηαχ(?(η)) ：7、_/?(η)的最大元 素。
[0146] 由于集合S共有N_s个元素，所以代价函数构成集合：
[0147] COSTFUC = {costfuc(I)，costfuc(2)，··· costfuc(N_s)} (24)
[0148] 寻找集合中最小元素，此元素对应的集合S中的（r，θ，θν)即为此目标的位置和 速度方向估计。
[0149] 实施例1
[0150] 系统作为机场场面监视雷达，对机场范围内地面的多部飞机进行定位。设待测圆 形区域半径700m。雷达传感器从正北方向开始均匀布置于半径1000 m的圆周上，共32个组 成雷达传感器网络。测速的范围为lm/s至30m/s。设场景中目标个数为K。目标位置由极 坐标（r k，0k)描述，速度由速度大小v_Ak和速度方向ν_θ k描述，脚标k代表第k个目标， k=l，2,…K。步骤1中信号基带采样率fs取5000Hz，采样点数Ns取4096点。雷达接收 回波信号信噪比为10dB。
[0151] 系统中各雷达传感器发射信号中心频率由通信与控制单元21，DDS1，带通滤波器 2、15,倍频锁相环3决定，32个雷达传感器的中心频率为：
[0152] fj= f〇+(j-l) Af,j = 1,2,...,32 (25)
[0153] 其中fj为第j个雷达传感器的中心频率，f Q= IOGHz为起始频率，Λ f = 5000Hz 为频率差。
[0154] 在仿真试验中，设所有目标的位置和速度均在其范围内随机，即目标状态参数是 在各自的值域内服从均匀分布的随机变量，如下式所示：
[0155] rk~U(0,700)
[0156] 0k~U(O,2Ji)
[0157] (26)
[0158] v_Ak~U(l，30)
[0159] v_0k~υ(0,2π)
[0160] 在某一次4个目标的实验中以上参数如表1所示。
[0161] 表1. 一次4目标随机实验的参数
[0162]
[0163] 本发明装置根据本发明提供的多目标分离和定位方法，通过步骤2后获得的速度 信息矩阵如图5所示，图中标示了此次实验中雷达传感器网络测得的速度信息分布情况。 图中横坐标表示速度信息矩阵的列数，也代表不同的雷达传感器；纵坐标代表各雷达传感 器测得的多个目标的速度信息。由于对每个雷达传感器测得的速度信息进行了由大到小排 序，矩阵的第一行总为每个雷达传感器测得值中最大的一个。此时，在速度信息矩阵中是无 法区分哪些速度信息是与哪一个目标相关的。