一种基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法与流程

[0001]
本发明涉及无源定位技术领域，具体涉及一种基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法。


背景技术：

[0002]
针对辐射源定位问题，传统地面排查方式大都基于地面移动车，结合手持式设备，不仅需要大量的人力物力，而且受限于复杂环境、障碍物的影响，定位精度低、定位时间长，在实际应用中十分受限。相比于地面平台，基于无人机的空中平台拥有不受地面复杂环境影响、观测范围广、灵活性强的优势。因此，研究基于无人机的辐射源定位具有十分重要的工程应用价值。
[0003]
然而，由于依赖于信号到达角、信号到达时间差等中间参数的估计，传统两步定位技术难以获得渐近最优的估计精度，且中间参数估计的成功与否直接影响到后续定位的结果。此外，传统两步定位在处理多信源同时定位问题时，需要额外的信息匹配步骤，不利于实际应用。直接定位技术通过直接从原始数据层抽取位置信息，无需中间参数的估计，有效避免了有用信息的损失，在提升定位精度的同时，实现了多信源同时定位。但是，由于受限于阵列天线的自由度，现有的直接定位技术只能实现对信源数小于阵元数的多信源同时定位。因此，如何在保证定位精度的同时，突破阵列天线自由度的限制是关键问题。


技术实现要素：

[0004]
本发明针对现有技术的不足，提供一种基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法，通过将阵列天线的优势与高精度直接定位技术有机结合，解决传统两步定位方法定位精度受限且依赖额外的信息匹配步骤的问题，以及现有的直接定位技术无法实现信源数超过阵元数时的多信源同时定位问题，仅需一架无人机即可完成多信源精准定位，具有重要的工程应用价值。
[0005]
本发明为实现上述目的提供以下技术方案：
[0006]
提供一种基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法，其基本思路是：无人机在l个不同的位置接收多个辐射源信号，并对接收到的信号进行采样；分别计算每个位置的接收信号采样协方差矩阵，并对其进行矢量化处理；将l个矢量化后的观测信号融合，得到矢量化处理后的虚拟接收信号；采用直接相关法，构造位置估计的损失函数，通过网格搜索得到最终辐射源位置估计结果。
[0007]
本发明的特征在于具体包括以下步骤：
[0008]
步骤1：无人机在l个不同的位置接收多个辐射源信号，并对接收到的信号进行采样：
[0009]
假设k个信源位置分别为p
k
＝[x
k
,y
k
]
t
，无人机挂载一阵元数为m的嵌套阵， m＝n1+n2，n1和n2分别为两个均匀线阵的阵元数。无人机观测位置数为l，观测位置坐标分别为则无人机在第l个位置的的接收信号为
[0010][0011]
其中，为功率衰落系数，λ为波长，β为路径损耗因子，d
m
表示第m个阵元相对于参考阵元在嵌套阵型下的位置，s
l,k
(t)为第k个信源的发射信号。
[0012]
步骤2：分别计算每个位置的接收信号采样协方差矩阵，并对其进行矢量化处理：
[0013]
由于实际信号采样长度有限，信号协方差矩阵由采样协方差矩阵代替，计算为
[0014][0015]
其中，j为快拍数。对第l个位置的接收信号采样协方差矩阵进行矢量化处理，可以得到
[0016][0017]
其中，表示接收信号的功率组成的功率向量，为噪声功率。
[0018]
步骤3：将l个矢量化后的观测信号融合，得到矢量化处理后的虚拟接收信号：
[0019]
记向量为发射信号功率组成的功率向量，则可得
[0020][0021]
记则第l个观测位置的虚拟接收信号可以表示为
[0022][0023]
将所有l个位置的虚拟接收信号融合，可得l个位置的虚拟接收信号为
[0024][0025]
其中，
[0026]
步骤4：采用直接相关法，构造位置估计的损失函数，通过网格搜索得到最终辐射源位置估计结果：
[0027]
根据步骤3所述虚拟接收信号，构造如下损失函数
[0028][0029]
其中，w
l
(p)＝||p-u
l
||为均衡因子，对上述损失函数进行搜索，得到前k个峰值对应的坐标即为辐射源位置估计结果。
[0030]
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0031]
①
避免了位置信息的二次损耗，有效提升了定位精度；
[0032]
②
无需额外的信息匹配即可实现多信源同时定位；
[0033]
③
突破了阵列天线自由度的限制，实现了信源数大于阵元数时的多信源同时定
位。
附图说明
[0034]
图1为本发明提供的基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法的流程图。
[0035]
图2为本发明所述的基于无人机的多信源定位场景图。
[0036]
图3为信源数小于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同噪声功率下的定位性能比较。
[0037]
图4为信源数小于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同快拍数下的定位性能比较。
[0038]
图5为信源数大于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同噪声功率下的定位性能比较。
[0039]
图6为信源数大于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同快拍数下的定位性能比较。图7为信源数大于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同快拍数下的定位性能比较。
具体实施方式
[0040]
下面结合附图以及具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
[0041]
本发明提供的一种基于无人机装载嵌套阵的多信源直接定位方法的详细流程如图1所示，无人机在l个不同的位置接收多个辐射源信号，并对接收到的信号进行采样；分别计算每个位置的接收信号采样协方差矩阵，并对其进行矢量化处理；将l个矢量化后的观测信号融合，得到矢量化处理后的虚拟接收信号；采用直接相关法，构造位置估计的损失函数，通过网格搜索得到最终辐射源位置估计结果。具体实现如下：
[0042]
步骤1：无人机在l个不同的位置接收多个辐射源信号，并对接收到的信号进行采样：
[0043]
假设k个信源位置分别为p
k
＝[x
k
,y
k
]
t
，无人机挂载一阵元数为m的嵌套阵， m＝n1+n2，n1和n2分别为两个均匀线阵的阵元数。无人机观测位置数为l，观测位置坐标分别为则无人机在第l个位置的的接收信号为
[0044][0045]
其中，为功率衰落系数，λ为波长，β为路径损耗因子，d
m
表示第m个阵元相对于参考阵元在嵌套阵型下的位置，s
l,k
(t)为第k个信源的发射信号。
[0046]
步骤2：分别计算每个位置的接收信号采样协方差矩阵，并对其进行矢量化处理：
[0047]
由于实际信号采样长度有限，信号协方差矩阵由采样协方差矩阵代替，计算为
[0048][0049]
其中，j为快拍数。对第l个位置的接收信号采样协方差矩阵进行矢量化处理，可以得到
[0050][0051]
其中，表示接收信号的功率组成的功率向量，为噪声功率。
[0052]
步骤3：将l个矢量化后的观测信号融合，得到矢量化处理后的虚拟接收信号：
[0053]
记向量为发射信号功率组成的功率向量，则可得
[0054][0055]
记则第l个观测位置的虚拟接收信号可以表示为
[0056][0057]
将所有l个位置的虚拟接收信号融合，可得l个位置的虚拟接收信号为
[0058][0059]
其中，
[0060]
步骤4：采用直接相关法，构造位置估计的损失函数，通过网格搜索得到最终辐射源位置估计结果：
[0061]
根据步骤3所述虚拟接收信号，构造如下损失函数
[0062][0063]
其中，w
l
(p)＝||p-u
l
||为均衡因子，对上述损失函数进行搜索，得到前k个峰值对应的坐标即为辐射源位置估计结果。
[0064]
图3为本发明所述方法在噪声功率为0.8-watt时的辐射源位置估计散点图，嵌套阵阵元数为6，快拍数为100。辐射源信号功率为100-watt，辐射源个数为7，位置分别为(400,200)，(200,700)，(600,400)，(400,900)，(300,500)，(500,700)， (200,300)，单位为m。以无人机初始位置为原点，无人机沿x轴继续飞行10个观测点，飞行速度为20m/s，每飞行5s观测一次。由图可以看出，本发明可有效实现信源数大于阵元数时的多辐射源同时定位。
[0065]
图4为信源数小于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同噪声功率下的定位性能比较。仿真参数设置为：辐射辐射源个数为3，位置分别为 (400,200)，(200,700)，(900,400)，单位为m；无人机挂载一阵元数为6的嵌套阵，以无人机初始位置为原点，无人机沿x轴继续飞行10个观测点，飞行速度为20m/s，每5s观测一次；快拍数为100，噪声功率设置如图4所示。由图可以看出，当信源数小于阵元数时，随着噪声功率的减小，本发明的定位误差降低，且本发明所述方法定位误差始终低于传统定位方法，具有明显的性能提升。
[0066]
图5为信源数小于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同快拍数
下的定位性能比较。仿真参数设置为：辐射辐射源个数为3，位置分别为 (400,200)，(200,700)，(900,400)，单位为m，源信号功率为50-watt；无人机挂载一阵元数为6的嵌套阵，以无人机初始位置为原点，无人机沿x轴继续飞行 10个观测点，飞行速度为20m/s，每5s观测一次；快拍数设置如图5所示。由图可以看出，当信源数小于阵元数时，两种方法定位精度均随快拍数的增加而减小，本发明所述方法始终具有较低的定位误差。
[0067]
图6为信源数大于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同噪声功率下的定位性能比较。仿真参数设置为：辐射辐射源个数为7，位置分别为 (400,200)，(200,700)，(600,400)，(400,900)，(300,500)，(500,700)，(200,300)，单位为m，源信号功率为80-watt；无人机挂载一阵元数为6的嵌套阵，以无人机初始位置为原点，无人机沿x轴继续飞行10个观测点，飞行速度为20m/s，每5s观测一次；快拍数为100，噪声功率设置如图6所示。由图可以看出，当信源数大于阵元数时，在噪声功率较高的情况下，本发明所述方法依然有较高的定位精度，且相比于传统两步定位方法，本发明所述方法定位精度显著提升。
[0068]
图7为信源数大于阵元数时，本发明所述方法与传统两步定位方法在不同快拍数下的定位性能比较。仿真参数设置为：辐射辐射源个数为7，位置分别为 (400,200)，(200,700)，(600,400)，(400,900)，(300,500)，(500,700)，(200,300)，单位为m，源信号功率为50-watt；无人机挂载一阵元数为6的嵌套阵，以无人机初始位置为原点，无人机沿x轴继续飞行10个观测点，飞行速度为20m/s，每5s观测一次；快拍数设置如图7所示。由图可以看出，当信源数大于阵元数时，本发明所述方法在小快拍数下依然有较高的定位精度，且相比于传统两步定位方法，本发明所述方法定位精度显著提升。
[0069]
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。