CN105044709A - 基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，包括雷达传感器网络、信息融合中心；基于特殊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包含了正交解调结构的雷达传感器上的投影值近似一个正弦波形，据此，本发明能更快速地将各目标对应在不同雷达传感器上的多普勒速度分离出来，其复杂度不会因为目标个数与雷达传感器的增加而显著增长。

Description

基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统

技术领域

本发明属于雷达技术领域中的定位方法，具体涉及一种仅利用目标回波多普勒信息进行定位技术。

背景技术

现有的雷达传感器网络，典型如MIMO雷达系统，分布式多基雷达系统等采用的目标位置估计方法一般为到达时(TOA)，到达时差(TDOA)等与时间相关的位置估计方法。但以上位置估计方法都离不开系统的时间同步，而低成本的实现时间同步是非常困难的。一种新的定位方法，即仅用多普勒信息定位的方法不需要时间同步而可以直接估计出目标位置，为低成本的实现高精度定位提供了可能。

用多普勒信息定位的方法，如文献[李华.多站差分多普勒定位技术[J].电子对抗技术,1998,06:15-22][于振海.多普勒无源定位[D].西安电子科技大学,2007.]等所述，必须先取得目标的速度信息再对位置解算，或者加入TOA或TDOA信息与多普勒信息一起估计目标位置。而实际上，目标速度信息(方向、大小)是未知的，在非合作估计时难以获得；加入TOA等信息实际上已不是仅用多普勒信息定位，仍需要系统时间同步，所以其无法实现实际有效的仅用多普勒信息定位系统。

在发明CN101561499B和CN102004244B中通过迭代算法仅能获得目标与雷达的径向距离，无法进行2维平面目标位置的估计。同时，此方法对运动方向在雷达视线上远离或接近的目标失效。

另外，文献[Y.KalkanandB.Baykal,"Multipletargetlocalization&dataassociationforfrequency-onlywidelyseparatedMIMOradar,"DigitalSignalProcessing,vol.25,pp.51-61,2014.]中提出了仅用多普勒信息得到目标位置的定位的方法和多目标处理方法，但这种方法受目标个数和雷达传感器个数影响。当目标个数较多时，对各目标对应的速度信息的分离，或者，当要求高精度，雷达传感器的个数需要增加时，均会使得计算复杂度将剧烈增加。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种在计算复杂度不随目标个数和雷达传感器个数增加而显著增加的，仅用多普勒信息进行多目标二维定位的系统。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，包括雷达传感器网络、信息融合中心；

所述雷达传感器网络由若干雷达传感器构成；

各雷达传感器用于分别发射并接收回波，将接收到的回波信息处理为目标多普勒速度信息后送至信息融合中心；

信息融合中心用于，接收到各雷达传感器的目标多普勒速度信息之后，将目标多普勒速度信息按目标数进行分离，再根据各目标对应的目标多普勒速度信息确定各目标在二维空间上的位置；

其特征在于，所述雷达传感器网络中各雷达传感器以探测区域的中心为圆心呈环形分布；

所述雷达传感器包括信号发射模块、信号接收模块、信号处理模块、通信与控制模块；

信号发射模块用于，生成发射信号并通过天线向空间发射；

信号接收模块用于，将接收的回波信号进行正交解调得到复基带信号；

信号处理模块用于，根据复基带信号对多普勒频率进行测量得到能区别正负值的目标多普勒速度信息；

通信与控制模块用于，将目标多普勒速度信息送至信息融合中心，控制信号发射模块生成发射信号；

所述信息融合中心包括速度信息矩阵生成模块、多目标分离模块、目标位置估计模块；

速度信息矩阵生成模块用于，接收各雷达传感器的目标多普勒速度信息，所述目标多普勒速度信息为一个多普勒速度的列向量，多普勒速度的列向量中的目标多普勒速度按大小排序；对各雷达传感器的目标多普勒速度信息进行校验，当校验出有被滤除的速度投影为0的目标，则在相应多普勒速度的列向量上进行补0，当校验出有速度投影相同的目标，则在相应多普勒速度的列向量上补相同速度值；之后，将校正后的多普勒速度的列向量按雷达传感器的分布顺序顺次排列生成一个速度信息矩阵；

多目标分离模块用于，依据一个目标在在雷达传感器网络中顺次分布的雷达传感器上的速度投影近似于一个正弦波形在速度信息矩阵中分离出各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度；

目标位置估计模块用于，根据各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度确定各目标在二维空间上的位置。

相对于[Y.KalkanandB.Baykal,"Multipletargetlocalization&dataassociationforfrequency-onlywidelyseparatedMIMOradar,"DigitalSignalProcessing,vol.25,pp.51-61,2014.]中提出了仅用多普勒信息得到目标位置的定位技术，本发明基于特殊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包含了正交解调结构的雷达传感器上的投影值近似一个正弦波形，据此，本发明能更快速地将各目标对应在不同雷达传感器上的多普勒速度分离出来，其复杂度不会因为目标个数与雷达传感器的增加而显著增长。

另一方面，为了进一步加快定位速度，本发明还提出先缩小定位范围的方案，所述信息融合中心还包括位置范围确定模块、位置估计列表存储模块；

所述位置估计列表存储模块用于，存储雷达传感器网络不同的目标最大正速度与目标最大负速度所对应的雷达传感器组合下，目标可能的位置范围；

所述位置范围确定模块用于，根据分离后各目标对应的目标多普勒速度信息找到测得目标的最大正速度与最大负速度的雷达传感器，再通过查找位置估计列表存储模块得到目标可能的位置范围；

所述目标位置估计模块用于，根据各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度，在目标可能的位置范围内确定各目标在二维空间上的位置。

本发明的有益效果是，能实现快速的高精度的二维定位。

附图说明

图1雷达传感器网络天线布置示意图

图2雷达传感器组成框图

图3传感器与信息融合中心数据网络组成示意图

图4雷达传感器方位角示意图

图5速度信息矩阵速度值分布示意图

图6分离后各目标速度信息向量示意图

图7估计范围约束后目标1的估计范围示意图

图8估计范围约束后目标2的估计范围示意图

图9估计范围约束后目标3的估计范围示意图

图10估计范围约束后目标4的估计范围示意图

图11目标位置估计示意图

图121000次随机实验定位误差示意图

具体实施方式

本发明提出一种基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，包括一种特定的雷达传感器网络布置形式以及基于这种分布形式的多目标分离方法、位置估计方法。

定位系统两个部分，分别是雷达传感器网络，信息融合中心。雷达传感器网络通过组网的多个雷达传感器分别发射并接收回波，同时将回波信息处理为目标速度信息(多普勒速度信息)后传递给信息融合中心。信息融合中心处理多个雷达传感器送达的目标速度信息，分离多目标并确定各目标位置。

此装置的雷达传感器网络布置形式如图1所示。构成装置的雷达传感器网络由若干个均匀分置于探测区域为中心的圆周上的雷达传感器构成，各雷达传感器从正北方起向按圆周顺时针排列依次编号递增。其中雷达传感器网络由相似的雷达传感器构成，雷达传感器结构如图2所示。

如图2，雷达传感器单元由四部分组成，均为现有结构：

第一部分，信号发射部分。直接数字式频率合成器DDS由控制器控制产生正弦信号，经过带通滤波器后将正弦信号输入倍频锁相环中进行倍频，倍频信号经过滤除谐波，功率放大后经天线向空间发射。

第二部分，信号接收部分。空间的回波信号经接收，滤波，放大后混频，得到复基带信号，然后经过模数转换器采样，得到数字信号，并将采样的数字信号发送给数据处理部分；或者，在接收回波信号之后就进行模数转换，之后直接对数字信号处理得到数字复基带信号发送给数据处理部分。现有的多普勒雷达不会测速度正负方向，本发明系统需要测速度正负方向。要实现速度正负的区分，就需要使用复信号。

第三部分，信号处理部分。将采样得到的数据，先用数字滤波的方式进行杂波抑制，然后经过FFT解算得到回波信号的多普勒频偏，用频偏与发射波形频率的关系解算出目标的径向移动速度。

第四部分，通信与控制部分。信号处理部分将解算出的速度发送给通信与控制部分，通信与控制部分将数据发送给信息融合中心。通信与控制部分控制信号发射部分产生信号。

所述的信号发射部分由DDS1，带通滤波器2，倍频锁相环3，功分器4，带通滤波器15，功率放大器5，环形器6，天线7组成。其中，DDS1受通信与控制单元21控制产生低频率的正弦信号，产生的低频正弦信号经过带通滤波器2滤除高次谐波，输入到倍频锁相环3，倍频锁相环3将低频率的正弦信号倍频到发射波段频率，倍频后经过带通滤波器15滤波，再经功分器4分为两路信号。功分器4分出的两路信号，一路进入3dB电桥，另一路输入功率放大器5进行功率放大，经环形器6耦合到天线7，发射到空间中。

信号接收部分由天线7，环形器6，带通滤波器8，低噪声放大器9，自动增益控制放大AGC10，带通滤波器11，功分器12，低通滤波器16、17，混频器13、19，3dB电桥14，AD模数转换器18组成。其中，回波信号经天线7和环形器6耦合到输入带通滤波器8，滤波后信号进入到低噪声放大器9进行功率放大，放大后的信号输入到AGC10中进行恒幅处理，并送入到带通滤波器11中进一步选频，而后输入到功分器12，将分出的两路信号分别输入到混频器13、19，与3dB电桥14产生的两路正交信号相混频，输出信号分别输入到低通滤波器16、1)，滤除高频信号后输入到AD模数转换器18，采样后输入到数字信号处理单元20。

信号接收部分也可以用数字形式实现，即信号接收部分包括带通滤波器、模数转换器、2个数字混频器、数字振荡器、2个数字低通滤波器；回波信号输入带通滤波器的输入端，带通滤波器的输出端与模数转换器的输入端相连，模数转换器的2个输出端各自连接1个数字混频器的1个输入端，数字振荡器的两个输出端分别与2个数字混频器的1个输入端相连，2个数字混频器的输出端对应连接1个数字低通滤波器，2个数字低通滤波器的输出端输出2路相互正交的数字复基带信号至数字信号处理单元20。

信号处理部分由数字信号处理单元20构成。AD模数转换器18将采样后的数字基带信号发送到数字信号处理单元20，数字信号处理单元根据设定的算法，对多普勒频率进行测量，根据测量后的多普勒频率解算出目标速度，并将速度信息发送给通信与控制单元21。

通信与控制部分由通信与控制单元21组成。通信与控制单元21接收到数字信号处理单元20解算的速度后，与信息融合中心进行通信，将速度发送给信息融合中心。通信与控制单元21也控制DDS1产生低频率的正弦信号。

雷达传感器网络与信息融合中心数据网络构成如图3。雷达传感器与信息融合中心的通信链路可用有线通信方式，也可以用无线通信的方式实现。此装置的信息融合中心为计算机或信号处理器，信息融合中心接收雷达传感器网络中个雷达传感器发回的目标速度信息，采用本发明提出的多目标分离和定位方法确定待测区域中的各目标位置。

基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息多目标分离和定位方法。此方法是对现有仅用多普勒信息定位方法的改进。

S1：各雷达传感器获得探测区域目标的多普勒速度。

装置各雷达传感器由控制器控制发射信号并接收回波，各雷达传感器获得自身发射信号的回波信号并将其转换成数字基带信号。各雷达传感器对基带数字信号进行FFT处理，并通过门限检测目标并获得目标的速度信息列向量。

雷达传感器采用连续波体制，则发射信号如式(1)，回波信号如式(2)。

s_j1(t)＝a_j1cos(w_jt+φ)(1)

s_j2(t)＝a_j2cos{w_j(t-τ)+φ}(2)

其中

$\mathrm{\τ}=\frac{2(R-vt)}{c}---\left(3\right)$

a_j1，a_j2分别为第j个雷达传感器发射和接收信号幅度，ω_j为第j个雷达传感器的载频频率(角频率)，为初始相位，τ为信号时延，R为目标与天线间距离，v是目标运动速度，c为电磁波空间传播速度。

各雷达传感器各自将雷达回波s_j2(t)与本振信号s_j1(t)正交混频，经过低通滤波，得到复基带信号s_j3(t)。

$\begin{array}{c}{S}_{j3}\left(t\right)=a_{j3}\exp \left({\mathrm{jw}}_j\mathrm{\τ}\right)\\ =a_{j3}\exp \left\{j\frac{2w_j(R-vt)}{c}\right\}\\ =a_{j3}\exp \{j\frac{2w_{j}vt}{c}-\frac{2w_{j}R}{c}\}\end{array}---\left(4\right)$

其中a_j3为信号幅度，其中j为虚数符号，对该信号进行采样，采样率为f_s，设其满足：

$f_s\≥\frac{2w_j{v}_{max}}{c\mathrm{\π}}---\left(5\right)$

采样Ns个点，则第j个雷达传感器采样后得到基带数字信号序列为：

$s_{j4}\left(n\right)=a_{j4}\exp \left\{j(\frac{2w_j{\mathrm{vnT}}_s}{c}-\frac{{2w}_{j}R}{c})\right\},n=0,1,\mathrm{...},N_s-1---\left(6\right)$

对基带数字信号作N_s点FFT，并取模，获得数字序列：

$\begin{array}{c}{S}_j\left(k\right)=\left|a_{j4}\exp \right\{-j\frac{2w_{j}R}{c}\left\}\exp \right\{j(N_s-1)(\frac{w_j{\mathrm{vT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s})\left\}\frac{\sin \left\{N_s(\frac{w_j{\mathrm{vT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s})\right\}}{\sin \{\frac{w_j{\mathrm{vT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s}\}}\right|\\ =\left|a_{j5}\right|\left|\frac{\sin \left\{N_s(\frac{w_j{\mathrm{vT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s})\right\}}{\sin \{\frac{w_j{\mathrm{cT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s}\}}\right|k=0,1,\mathrm{...},N_s-1\end{array}---\left(7\right)$

其中，

$\left|a_{j5}\right|=\left|a_{j4}\exp \right\{-j\frac{2w_{j}R}{c}\left\}\exp \right\{j(N_s-1)(\frac{w_j{\mathrm{vT}}_s}{c}-\frac{\mathrm{\π}k}{N_s})\left\}\right|\left|a_{j4}\right|---\left(8\right)$

对序列S_j(k)划定门限，对应序列中第k个元素超过门限值则认为此处存在目标，目标速度大小由下式导出：

$v_{jk}=\left\{\begin{array}{c}\frac{\mathrm{\π}kc}{w_j{N}_s{T}_s},k\≤\left(\right(N_s/2))\\ \frac{\mathrm{\π}(k-N_s)c}{w_j{N}_s{T}_s},k>(N_s/2)\end{array}\right.---\left(9\right)$

测出的目标速度按大小排序构成第j个雷达传感器的速度信息列向量。

S2：雷达传感器网络将短暂时间内各个雷达传感器获取的速度信息列向量传递给信息融合中心。信息融合中心中的速度信息矩阵生成模块对各雷达传感器的速度信息列向量进行校验并生成一个系统处理周期内的速度信息矩阵。

S2_1：信息融合中心对各雷达传感器的速度信息列向量进行校验。

比较各雷达传感器所发送的速度信息列向量，若各列向量长度一致，直接进入步骤S2_2。由于雷达传感器网络为环形布阵，那么合理布置雷达传感器，在目标个数少于传感器个数的情况下，必然存在雷达传感器，从其观测方向能够检测到并获取所有目标在其方向上的速度投影，设其向量元素个数为N。

若各雷达传感器所发速度信息列向量长度不一，则可能出现以下三种情况：

情况1：从某一雷达传感器的方向观测，速度投影大小接近0，作为静止目标被系统滤除，因而此目标未被检出。

若对某一雷达传感器的速度信息列向量，满足以下所有条件，则为情况1：

1.速度信息向量元素个数为N-1；

2.在分别属于与此雷达传感器相邻的两个雷达传感器的速度信息列向量中，至少存在两

个元素，v_-1和v₊₁，满足：

|v₊₁+v_-1|≤ε

(10)

v₊₁·v_-1＜0

且v_-1和v₊₁分别是其速度信息列向量中绝对值最小的元素。ε为判定门限，根据实际情况设定。

若出现情况1，则在此向量绝对值最小的元素位置间补0。

情况2：多个目标在某一雷达传感器方上的速度投影的大小相同。

若对某一雷达传感器的速度信息列向量，满足以下所有条件，则为情况2：

1.速度信息向量元素个数小于N

2.对此向量中某一个元素v，v不为0，和分别属于与此雷达传感器相邻的两个雷达传感器的速度信息列向量中的两个元素，v_-1和v₊₁，满足：

|(v₊₁-v)-(v-v_-1)|≤ε(11)

3.对2中的v，在此速度信息向量相邻的速度信息向量中分别存在与v_-1和v₊₁不相等的元素v’_-1和v’₊₁也满足：

|(v'₊₁-v)-(v-v'_-1)|≤ε(12)

ε为判定门限，根据实际情况设定。

若出现情况2，则进行元素补充，即在此向量值为v的元素下一位置间补v。并定义排除集合A∪{v'₊₁,v'_-1}，A最初为空集。对补后的速度信息向量，再进行情况2判定，若还存在不属于A的元素组合或其他的v，满足情况2条件，则再进行元素补充，补充后将相邻向量中元素加入排除集合A，直到此向量中所有元素均不再满足情况2条件。

情况3：前面两种情况同时发生，即有多个目标在某一传感器上速度投影为0。在此步骤中，优先对情况1和情况2进行判定和处理，当不再出现情况1和情况2时，再转为情况3判定。若情况3判定失败，而数据中的速度信息列向量长度不一致，则废弃本组数据，从步骤一重新开始进入下一个系统处理周期。

若通过情况1和情况2的判定和元素补充后还存在速度信息向量维数不为N，则为情况3。

若出现情况3，则在此向量绝对值最小的元素位置间补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。

S2_2：生成速度信息矩阵

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。

设速度信息矩阵为V，则

其中v_ij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N×M维。

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。

S3_1：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。

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

可写为：

其中v_D_ij＝|v_ij-v_(i+1)j|,i＝1,2,...,N-2；j＝1,2,...,M。

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：

可写为：

对V_DD中元素进行判定，若对某一元素v_DD_ij满足：

$\left\{\begin{array}{c}v\_{\mathrm{DD}}_{ij}\&le;0\\ v\_{\mathrm{DD}}_{i(j+1)}\&GreaterEqual;0\end{array}\right.,j<M$ 或 $\{\begin{array}{c}v\_{\mathrm{DD}}_{iM}\&le;0\\ v\_{\mathrm{DD}}_{i1}\&GreaterEqual;0\end{array},j=M$

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。

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：

设交换进行至rcd_all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-1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：

$f_2\left({\stackrel{\&RightArrow;}{v}}_j^c\right)=\left|\right|{(v_{1j}^c,v_{2j}^c,\mathrm{...},v_{Nj}^c)}^T-{(v_{1(j-1)},v_{2(j-1)},\mathrm{...},v_{N(j-1)})}^T|{|}_2---\left(18\right)$

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。

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。

S4_1: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。

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N_vmax和N_vmin。

S4_1_1:位置估计列表存储模块得到位置估计空间列表space_list。

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_R_j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

$\mathrm{\&theta;}\_R_j=\frac{j-1}{M}\&times;2\mathrm{\&pi;},j=1,2,\mathrm{...},M---\left(19\right)$

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θ_v，计算目标在位置(r,θ)处以速度方向θ_v运动时，在每个雷达传感器上的速度投影值为V_j：

$V_j=cos(\mathrm{\&theta;}\_R_j-atan(\frac{r*sin(\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&theta;}\_R_j)}{R-r*cos(\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&theta;}\_R_j)})-{\mathrm{\&theta;}}_v),j=1,2,\mathrm{...},M---\left(20\right)$

其组成速度投影向量

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_v为在此位置上可能的速度。将所有通过判定的(r,θ,θ_v)计入位置估计空间列表space_list(N_vmax,N_vmin)。

实际运行中，步骤S4_1_1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_1_2。

S4_1_2:位置范围确定模块确定位置估计范围。

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_c_k，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,θ_v)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。

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。

对集合S的每一个元素构造代价函数。设第n个元素的位置坐标为(r,θ)，速度方向为θ_v，则第n个代价函数为：

$\cos tfuc\left(n\right)=\left|\right|\mathrm{\&alpha;}\stackrel{\&RightArrow;}{V}\left(n\right)-V\_c_k|{|}_2---\left(21\right)$

其中，V_c_k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，是S中第n个元素的模拟速度分布，其满足：

$V_j\left(n\right)=cos(\mathrm{\&theta;}\_R_j-atan(\frac{r*sin(\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&theta;}\_R_j)}{R-r*cos(\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&theta;}\_R_j)})-{\mathrm{\&theta;}}_v),j=1,2,\mathrm{...},M---\left(22\right)$

$\stackrel{\&RightArrow;}{V}\left(n\right)=\left(V_1\right(n),V_2(n),\mathrm{...}{V}_M(n\left)\right)$

(r,θ,θ_v)为S集合的第n个元素。

$\mathrm{\&alpha;}=max(V\_c_k)/max\left(\stackrel{\&RightArrow;}{V}\right(n\left)\right)---\left(23\right)$

式中的max(V_c_k)为速度信息向量V_c_k的最大元素，为的最大元素。

由于集合S共有N_s个元素，所以代价函数构成集合：

COSTFUC＝{costfuc(1),costfuc(2),...costfuc(N_s)}(24)

寻找集合中最小元素，此元素对应的集合S中的(r,θ,θ_v)即为此目标的位置和速度方向估计。

实施例1

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1000m的圆周上，共32个组成雷达传感器网络。测速的范围为1m/s至30m/s。设场景中目标个数为K。目标位置由极坐标(r_k,θ_k)描述，速度由速度大小v_A_k和速度方向v_θ_k描述，脚标k代表第k个目标，k＝1,2,…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。

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：

f_j＝f₀+(j-1)△f,j＝1,2,...,32(25)

其中f_j为第j个雷达传感器的中心频率，f₀＝10GHz为起始频率，△f＝5000Hz为频率差。

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：

r_k～U(0,700)

θ_k～U(0,2π)

(26)

v_A_k～U(1，30)

v_θ_k～U(0,2π)

在某一次4个目标的实验中以上参数如表1所示。

表1.一次4目标随机实验的参数

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。

通过步骤3多目标分离处理后，每一行速度信息向量如图6所示。图6中每一幅子图的“+”标示了步骤3处理后获得的新速度信息矩阵V_c每一行的速度信息分布，也即不同雷达传感器测得的某一目标的速度信息组成的向量。图中“o”是为了对比多目标分离效果而加入的对比量，其标示了雷达传感器网络单独测量某一目标的速度时，其真实的速度信息向量分布情况。

通过步骤4_1分别缩小对4个目标位置估计范围如图7，图8，图9，图10所示，雷达传感器布置在的图中的外圆圆周上，内圆的内部区域为待测区域。通过步骤4_1后，进行目标位置估计的范围缩小为阴影部分范围。

根据步骤4_2获得的目标位置估计如图11所示。图中“+”标示了目标位置估计的结果，“o”标示了目标的真实位置。定义定位误差为目标真实位置与估计位置的距离，位置估计结果如表2所示。

表2.一次4目标随机实验的估计结果

改变噪声，在信噪比能保证FFT峰值检测获取速度信息的情况下，对以上4个目标进行100次仿真实验，实验结果如表3所示。

表3.100次4目标随机实验的估计结果统计(信噪比0dB)

本发明的定位误差不会直接受到噪声影响，只有当噪声过大影响到目标检测时，定位估计才会发生变化。但定位估计受到目标位置和FFT点数的影响较大。

目标在不同的位置具有不同的误差统计分布，对整体平均分析，用本发明的定位方法对单个随机目标进行1000次随机位置定位估计，其定位误差如图12所示。误差均值为2.4448，方差为1.9999，误差最大值为8.5555m。

对低于4096点FFT的定位估计而言，获得错误估计的概率会增大。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。结合本说明书中披露的新特征或结构或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合也落在本发明的范围内。

尽管本发明在发明内容和具体实施方式中对实施方式进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出更多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体的说，在本申请公开、附图和权力要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (6)

1.基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，包括雷达传感器网络、信息融合中心；

所述雷达传感器网络由若干雷达传感器构成；

各雷达传感器用于分别发射并接收回波，将接收到的回波信息处理为目标多普勒速度信息后送至信息融合中心；

信息融合中心用于，接收到各雷达传感器的目标多普勒速度信息之后，将目标多普勒速度信息按目标数进行分离，再根据各目标对应的目标多普勒速度信息确定各目标在二维空间上的位置；

其特征在于，所述雷达传感器网络中各雷达传感器以探测区域的中心为圆心呈环形分布；

所述雷达传感器包括信号发射模块、信号接收模块、信号处理模块、通信与控制模块；

信号发射模块用于，生成发射信号并通过天线向空间发射；

信号接收模块用于，将接收的回波信号进行正交解调得到复基带信号；

信号处理模块用于，根据复基带信号对多普勒频率进行测量得到能区别正负值的目标多普勒速度信息；

通信与控制模块用于，将目标多普勒速度信息送至信息融合中心，控制信号发射模块生成发射信号；

所述信息融合中心包括速度信息矩阵生成模块、多目标分离模块、目标位置估计模块；

速度信息矩阵生成模块用于，接收各雷达传感器的目标多普勒速度信息，所述目标多普勒速度信息为一个多普勒速度的列向量，多普勒速度的列向量中的目标多普勒速度按大小排序；对个各雷达传感器的目标多普勒速度信息进行校验，当校验出有被滤除的速度投影为0的目标，则在相应多普勒速度的列向量上进行补0，当校验出有速度投影相同的目标，则在相应多普勒速度的列向量上补相同速度值；之后，将校正后的多普勒速度的列向量按雷达传感器的分布顺序顺次排列生成一个速度信息矩阵；

多目标分离模块用于，依据一个目标在在雷达传感器网络中顺次分布的雷达传感器上的速度投影近似于一个正弦波形在速度信息矩阵中分离出各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度；

目标位置估计模块用于，根据各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度确定各目标在二维空间上的位置。

2.如权利要求1所述基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，其特征在于，所述多目标分离模块包括交叉判定模块、列元素重排模块；

所述交叉判定模块用于，先通过对速度信息矩阵中相邻两行依次作差取绝对值作为前一行的元素值获取差值矩阵，再通过对差值矩阵中相邻两列依次作差作为前一列元素，将第一列与最后一列作差作为最后一列元素获取交叉判定矩阵；当交叉判定矩阵有元素满足以下条件就判定为交叉点，并记录交叉点所在列至交叉向量中，最后将交叉向量中的元素从小到大排序：

对于第一列至倒数第2列：当前位置的元素值小于等于0，其同行下一列的位置的元素值大于等于0；或者，对于最后1列：当前位置的元素值小于等于0，同行第1列的位置的元素值大于等于0；

列元素重排模块用于，从交叉向量中的第1个元素起，对每个交叉向量元素所对应在速度信息矩阵中列内元素，选择斜率2范数最小的交换结果作为该列最终的元素排列；速度信息矩阵中没有对应交叉向量中元素的列以前一个交叉向量中的最终排序进行元素排列；重排后的速度信息矩阵中每一行代表一个目标在各雷达传感器上的多普勒速度。

3.如权利要求2所述基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，其特征在于，所述列元素重排模块中斜率2范数的计算为：

$f_2\left({\stackrel{\&RightArrow;}{v}}_j^c\right)=\left|\right|{(v_{1j}^c,v_{2j}^c,\mathrm{...},v_{Nj}^c)}^T-{(v_{1(j-1)},v_{2(j-1)},\mathrm{...},v_{N(j-1)})}^T|{|}_2$

其中，j表示需要进行元素交换的第j列，N表示总的目标数，即速度信息矩阵总行数，对速度信息矩阵第j列进行元素交换后该列为 表示速度信息矩阵中的第j-1列，()^T表示转置，||||₂表示2范数计算。

4.如权利要求1所述基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，其特征在于，所述信息融合中心还包括位置范围确定模块、位置估计列表存储模块、目标位置估计模块；

所述位置估计列表存储模块用于，存储雷达传感器网络不同的目标最大正速度与目标最大负速度所对应的雷达传感器组合下，目标可能的位置范围；

所述位置范围确定模块用于，根据分离后各目标对应的目标多普勒速度信息找到测得目标的最大正速度与最大负速度的雷达传感器，再通过查找位置估计列表存储模块得到目标可能的位置范围；

所述目标位置估计模块用于，根据各目标对应在各雷达传感器上的多普勒速度，在目标可能的位置范围内确定各目标在二维空间上的位置。

5.如权利要求1所述基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，其特征在于，所述信号接收模块包括带通滤波器、模数转换器、2个数字混频器、数字振荡器、2个数字低通滤波器；

所述回波信号输入带通滤波器的输入端，带通滤波器的输出端与模数转换器的输入端相连，模数转换器的输出端分为两路各自连接1个数字混频器的1个输入端，数字振荡器的两个输出端分别与2个数字混频器的1个输入端相连，2个数字混频器的输出端对应连接1个数字低通滤波器，2个数字低通滤波器的输出端输出2路相互正交的数字复基带信号。

6.如权利要求1所述基于雷达传感器网络的仅用多普勒信息定位系统，其特征在于，所述信号接收模块包括带通滤波器、功率分配器、2个混频器、3dB电桥、2个低通滤波器、2个模数转换器；

所述回波信号输入带通滤波器的输入端，带通滤波器的输出端与功率分配器的输入端相连，功率分配器的2个输出端各自连接1个混频器的1个输入端，3dB电桥的两个输出端分别与2个混频器的1个输入端相连，2个混频器的输出端对应连接1个低通滤波器，2个低通滤波器的输出端输出2路相互正交的复基带信号，2个低通滤波器的输出端各自对应连接连接1个模数转换器，模数转换器的输出数字复基带信号。