CN105974362B - 一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法 - Google Patents

一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法，在DPD‑unknown的基础上，通过联合估计发射信号的参数和位置来提高定位性能。基站对接收到的观测信号进行短时傅里叶变换估计出接收信号的瞬时频率，再利用网格搜索的方法，联合估计发射信号的波形参数和目标的位置。本发明充分挖掘发射信号的波形信息，针对线性调频信号的时频特征，结合短时傅里叶变换联合估计信号参数和位置，使定位性能在信号参数的帮助下有极大提高。由于采用了时频分析工具短时傅里叶变换，使该方法的计算量处于一个合理水平，计算代价小。

Description

一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法
技术领域
本发明属于雷达信号处理技术，特别涉及多基地雷达被动定位和低信噪比下的参数估计技术。
背景技术
日益激烈的电子战要求在复杂环境下仍能对微弱目标进行高精度的定位，因此如何提高定位精度受到了越来越多的关注。同时，随着芯片技术的飞速发展，处理器的数据处理能力得到了极大改善，大数据的处理成为了可能。
被动定位技术由其诸多优点如隐蔽性、低功耗等，受到了越来越多的关注。被动定位通常采用几个分布较开的雷达基站截获目标发射机的发射信号，相比主动雷达，由于雷达自身不需要发射源发射电磁波，因此被动定位也被称为无源定位。目前，正处在研制当中的无源雷达有两种：一种是靠目标辐射器探测和定位目标，而另一种则利用其它辐射器发射的电磁波。对前一种而言，目标本身就是辐射源，它们可能是机载雷达、干扰机和通信设备；对于后者来说，目标本身不直接发射电磁波，而是当有非合作辐射器发射的电磁波通过目标时，利用从目标反射的电磁波来获取目标数据。
对于第一种情况，也可称之为发射机定位，较为常用的方法是时差定位TDOA、到达角定位AOA。它们的基本思路是，首先在各基站接收机中提取出有关目标发射机的到达时间或到达角度，再将这些参数传输给处理中心，通过求解方程式的方法估计出目标位置。这种方法虽然传输的数据量小，计算简单，但是其定位精度低，无法满足高精度定位的需要。
文献“Direct Position Determination of Narrowband Radio FrequencyTransmitters，IEEE Signal Process.Lett.，vol.11，no.5，pp.513-516，May 2004”提出了一种联合处理各基站接收机观测数据的直接定位方法DPD，该方法没有传统定位方法的参数提取过程，尽可能地保留了目标信息，仿真显示有明显的优势。这种方法考虑了两种情况，一种是目标发射机发射的信号已知，如训练信号或同步信号，我们称这种情况的DPD定位算法为DPD-known算法。另一种情况是目标发射的信号完全未知，主要针对非合作的发射机，在电子战中最为常见。由于不知道目标信号的形式，DPD定位方法通过使目标函数特征值最大的方法实现了发射机定位，仿真显示其定位性能仍然优于传统的定位方法，称这种方法为DPD-unknown算法。但是，该方法忽略了发射信号的波形信息，其定位精度受限，不能适应微弱目标的高精度定位。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对微弱非合作目标发射机提供一种更高精度的定位方法。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法，包括以下步骤：
步骤1、初始化系统参数：初始化接收机个数、各接收机位置、采样间隔、各接收机通道上的噪声协方差矩阵，短时傅里叶变换的窗长度和步长；
步骤2、从雷达各接收机中读取量测，对量测进行采样，得到L个离散的量测向量rl，l＝1,2,...,L；
步骤3、根据预先设置的短时傅里叶变换窗长度和步长，对各接收机量测向量rl作短时傅里叶变换得到短时傅里叶变换的功率谱
步骤4、根据短时傅里叶变换功率谱在每个频率上寻找最大功率谱以及最大功率谱对应的频率作为估计的接收信号的瞬时频率和最大功率
步骤5、划分目标位置网格搜索区间(xgrid,ygrid)，信号发射时间的网格搜索区间tgrid，以及发射的信号长度的网格搜索区间Tgrid；
步骤6、对每个网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)计算相应的信号起始时间tl,s(η1grid)和终止时间tl,e(η1grid)，其中，xgrid,ygrid表示网格点的起始坐标，tgrid表示信号发射时间的网格搜索区间，Tgrid表示信号长度的网格搜索区间；
步骤7、根据起始时间和终止时间对应的时间区间，从瞬时频率中取出对应区间的频率值，作为线性调频信号的瞬时频率的估计从最大功率中取出对应区间的最大功率值
步骤8、对从L个量测中估计出的L个线性调频信号的瞬时频率的估计取平均，得到线性调频信号的频率估计值对L个量测中取出的最大功率取平均再求和，得到区间功率和ω(η1grid)；
步骤9、通过最小二乘参数拟合从线性调频信号的频率估计值中估计线性调频信号的初始频率和斜率作为估计的线性调频信号参数
步骤10、计算最小二乘拟合误差的区间平均值ξ(η1grid)，将最小二乘拟合误差的区间平均值ξ(η1grid)与区间功率和ω(η1grid)相除得到质量因子ε(η1grid)；
步骤11、根据网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)和估计的线性调频信号参数计算网格点η1grid的加权似然函数值
其中，计算网格点η1grid的加权似然函数值：
其中，H表示对矩阵求共轭转置，ε(η1grid)为质量因子，rl为量测向量，Rl代表第l个接收机通道上目标附近噪声及干扰的协方差矩阵，为根据信号的起始时间tl,s(η1grid)、信号长度Tgrid、和计估计的线性调频信号参数构建的匹配函数在时间上离散化后，得到的离散化后的匹配函数；
步骤12、重复步骤6至11，直到遍历数据平面上所有网格点，得到全数据平面的加权似然函数值，并找出取得最大似然函数值对应的网格点的位置作为估计的发射机所在位置。
本发明在DPD-unknown的基础上，通过联合估计发射信号的参数和位置来提高定位性能。针对线性调频发射机(指该发射机发射一个线性调频信号)，首先对基站接收到的观测信号进行短时傅里叶变换(一种与傅里叶变换相关的数学变换，估计方法见文献“Accurate parameters estimation of chirp signal in low SNR,Audio,Language andImage Process.,2014 International Conference,pp.551-555,July 2014.”)估计出接收信号的瞬时频率，再利用网格搜索的方法，联合估计发射信号的波形参数和目标的位置。本发明相对于现有DPD-unknown算法，充分挖掘发射信号的波形信息，针对线性调频信号的时频特征，结合短时傅里叶变换联合估计信号参数和位置，使定位性能在信号参数的帮助下有极大提高。由于采用了时频分析工具短时傅里叶变换，使该方法的计算量处于一个合理水平，在实际工程中具有一定的实用性。
本发明的有益效果是，有效现了对微弱发射机的高精度定位，且计算代价小，可以直接应用到现有被动雷达的高精度定位中。
附图说明
图1为本发明提供方法的流程框图；
图2为对某一接收机信号的短时傅里叶变换功率谱平面；
图3为从某一接收机信号估计的瞬时频率；
图4为从某一接收机信号估计的最大功率谱；
图5为本发明方法与现有DPD-unknown方法、DPD-known方法(假设发射的信号参数完全已知)定位性能的对比效果图(其中DPD-STFT为本发明方法)。
具体实施方式
本发明主要采用计算机仿真的方法进行验证，所有步骤、结论都在MATLAB-R2014a上验证正确。具体实施步骤如图1所示：
步骤1、初始化系统参数：
初始化系统参数包括：目标发射机的位置，雷达基站接收机的个数L＝4，雷达基站接收机位置。初始化采样周期Ts＝10-7s，短时傅里叶变换的窗长度400Ts，步长60Ts，噪声协方差矩阵Rl。
步骤2、产生用于仿真的雷达接收机量测向量rl＝[rl[0],rl[1],...,rl[Ns-1]]，l＝1,2,...,L。其中Ns表示量测样本个数。这里用于仿真的调频信号初始频率为10MHz，调频斜率为0.1 MHz/μs。
步骤3、根据设置的窗长度和步长，对rl作短时傅里叶变换，得到其功率谱这里为M×N的矩阵，通过MATLAB-R2014a中命令spectrogram可直接得到，如图2。
步骤4、对在每一列n上寻找对应最大值的行标m,对应于第n列的时间tn和第m行的频率f(tn)，估计出接收信号的瞬时频率如图3，其中为行向量，第n列同时计算每一列n上的最大值得到向量如图4。
步骤5、划分目标位置，信号发射时间以及信号长度的网格搜索区间。
步骤6、对某个网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)，xgrid,ygrid表示网格点的目标位置坐标，tgrid表示信号发射的时间的网格搜索区间坐标，Tgrid表示发射的信号的长度的网格搜索区间坐标；计算相应的信号起始时间和终止时间tl,e(η1grid)＝tl,s(η1grid)+Tgrid。其中，c为光速，xl，yl为雷达接收站坐标。
步骤7、根据起始时间和终止时间对应的时间区间，从瞬时频率中取出对应时间区间的频率值，作为线性调频信号的瞬时频率的估计同时，根据时间区间在最大功率中取出对应时间区间的最大功率值
步骤8、对从L个量测中估计出的L个线性调频信号的瞬时频率的估计取平均得到估计同时对L个量测中取出的最大功率取平均再求和得到区间功率和ω(η1grid)。
步骤9、采用最小二乘参数拟合，通过参数拟合从中估计线性调频信号的初始频率和斜率在MATLAB-R2014a中可直接调用拟合函数polyfit，估计出初始频率和调频斜率，同时得到拟合误差ζmin(η1grid)。
步骤10、计算最小二乘拟合误差的区间平均值(MMCF)将其与区间功率和ω(η1grid)相除得到质量因子
步骤11、根据网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)和估计的线性调频信号参数计算加权似然函数值其中，计算加权似然函数值的步骤为：
1：根据信号的起始时间tl,s(η1grid)，信号长度Tgrid，以及估计出的信号参数来构
建匹配函数
其中，t表示当前时间变量，l＝1,2,...,L，T T表示接收机的观测时间长度这里观测时间长度要求尽量长，以保证接收到完整的发射信号，为根据信号参数恢复出的发射信号，分号后的表示该发射信号的信号参数；
2：将匹配函数在时间上离散化，得到离散化后的匹配函数
3：计算对应网格点η1grid的加权似然函数值：
其中，H表示对矩阵求共轭转置，Rl代表第l个接收机通道上目标附近噪声及干扰的协方差矩阵。
步骤12、重复步骤6至11，直到遍历数据平面上所有网格点，得到全数据平面的加权似然函数值，并找出取得最大似然函数值对应的网格点作为估计值同时得到信号参数的估计值和从而估计出发射机位置
在给定仿真参数下，对每一个信噪比(SNR)进行500次蒙特卡洛仿真实验，以均方根误差(RMSE)为定位性能依据，对比DPD-unknown算法，发现其定位性能有明显的优势。同时，以DPD-known算法作为定位误差的下界对比本发明方法在估计信号参数上的性能损失。如图5，在高信噪比情况下(SNR大于10dB)，三个定位算法的定位误差都较低且相同；当信噪比低于10dB时，本发明提出的方法(DPD-STFT)明显优于DPD-unknown算法，且定位性能在一定范围内(SNR大于-8dB小于10dB)与理论最优的定位算法(DPD-known，假设发射的信号参数完全已知)相接近。因此，在发射信号参数未知的情况下，本发明提出的算法相比原有的定位算法(DPD-unknown)在低信噪比下有明显的优势。

Claims (3)

1.一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、初始化系统参数：初始化接收机个数L、各接收机位置、采样间隔、各接收机通道上的噪声协方差矩阵，短时傅里叶变换的窗长度和步长；
步骤2、从雷达各接收机中读取量测，对量测进行采样，得到L个离散的量测向量rl，l＝1,2,...,L；
步骤3、根据预先设置的短时傅里叶变换窗长度和步长，对各接收机量测向量rl作短时傅里叶变换得到短时傅里叶变换的功率谱
步骤4、根据短时傅里叶变换功率谱在每个频率上寻找最大功率谱以及最大功率谱对应的频率作为估计的接收信号的最大功率和瞬时频率
步骤5、划分目标位置，信号发射时间以及信号长度的网格搜索区间；
步骤6、对每个网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)计算相应的信号起始时间tl,s(η1grid)和终止时间tl,e(η1grid)，其中，xgrid,ygrid表示网格点的发射机的位置坐标，tgrid表示信号发射的时间的网格搜索区间，Tgrid表示发射的信号的长度的网格搜索区间；
步骤7、根据起始时间和终止时间对应的时间区间，从瞬时频率中取出对应区间的频率值，作为线性调频信号的瞬时频率的估计从最大功率中取出对应区间的最大功率值
步骤8、对从L个量测中估计出的L个线性调频信号的瞬时频率的估计取平均，得到线性调频信号的频率估计值对L个量测中取出的最大功率取平均再求和，得到区间功率和ω(η1grid)；
步骤9、通过最小二乘参数拟合从线性调频信号的频率估计值中估计线性调频信号的初始频率和斜率作为估计的线性调频信号参数同时得到拟合误差ζmin(η1grid)；
步骤10、计算最小二乘拟合误差的区间平均值将最小二乘拟合误差的区间平均值ξ(η1grid)与区间功率和ω(η1grid)相除得到质量因子ε(η1grid)；
步骤11、根据网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)和估计的线性调频信号参数计算网格点η1grid的加权似然函数值η1grid和表示该似然函数的取值以η1grid和为条件；
步骤12、重复步骤6至11，直到遍历数据平面上所有网格点，得到全数据平面的加权似然函数值，并找出取得最大似然函数值对应的网格点的位置作为估计的发射机所在位置。
2.如权利要求1所述一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法，其特征在于，网格点η1grid的加权似然函数值的计算方法是：
其中，H表示对矩阵求共轭转置，ε(η1grid)为质量因子，rl为量测向量，Rl代表第l个接收机通道上的噪声协方差矩阵，为根据信号的起始时间tl,s(η1grid)，估计的线性调频信号参数构建的匹配函数在时间上离散化后得到的离散化后的匹配函数；
其中，t表示当前时间变量，l＝1,2,...,L，T表示接收机的观测时间长度，这里观测时间长度要求尽量长，以保证接收到完整的发射信号，为根据信号参数恢复出的发射信号，exp为指数函数。
3.如权利要求1所述一种联合估计信号参数和位置的高精度被动定位方法，其特征在于，每个网格点η1grid＝(xgrid,ygrid,tgrid,Tgrid)的信号起始时间tl,s(η1grid)和终止时间tl,e(η1grid)的计算方法是：
tl,e(η1grid)＝tl,s(η1grid)+Tgrid；
其中，c为光速，xl，yl为雷达接收站坐标。
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