CN107272030B - 一种基于多个gps卫星信息融合的目标探测方法 - Google Patents

一种基于多个gps卫星信息融合的目标探测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于目标探测和信号处理技术领域,公开了一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,包括:利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与多路GPS卫星信号的时频二维滑动相关谱进行差分累积,并提取其峰值构成多路检测统计量;通过计算检测统计量包络平均最大值来对检测统计量的均值进行估计,并利用该均值估计值对检测统计量进行反转处理;将多路检测量输入单位平均恒虚警检测器进行判决得到多路判决结果;将多路判决结果输入融合中心,根据融合准则得出最终的目标检测结果。本发明有效实现了在多个GPS卫星作为辐射源下目标的实时探测,以提高在低信噪比环境下目标探测性能。

Description

一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法
技术领域
本发明属于目标探测和信号处理技术领域,尤其涉及一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法。
背景技术
随着空间技术的不断发展,全球定位系统GPS(Global Positioning System)的信号处理技术越来越成熟,分布也越来越广泛。利用分布广泛的GPS导航卫星作为外辐射源来对目标进行探测具有很重大的意义。当低空目标在GPS辐射源-接收机前向散射区域(双基地角在180度左右)中飞行时,电磁波与目标的相互作用与主动探测和被动探测模式都不同:目标在该区域对信号的遮挡产生的阴影效应,该阴影效应导致接收机接收到的信号功率存在30dB的衰减,因此可以通过低空目标穿越前向散射区域产生的阴影效应来对其进行检测。目前,现有的检测量构造方法并不是专门为本场景设计的。Suberviola I等人基于1ms的本地数据通过GPS跟踪解调模块解调出信号的导航数据,通过累积导航数据来反映信号的能量波动,但是在低信噪比环境跟踪环路失锁的情况下,该方法不能正确的反映出信号的衰减效果,所以该方法抗噪性能受到了跟踪环路信噪比性能的制约(Suberviola I,Mayordomo I,Mendizabal J.Experimental results ofair target detection with aGPS forward-scattering radar[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,2012,9(1):47-51.);Garvanov I针对该场景检测量不能适用于单位平均恒虚警算法,采用反转检测量的方法解决该问题,但是该反转方法不够精确(Garvanov I,Kabakchiev C,Behar V,et al.Target detection using a GPS Forward-Scattering Radar[C]Engineering and Telecommunication(EnT),2015International Conference on.IEEE,2015:29-33);另外,Garvanov I和Kabakchiev C在接收到的多个GPS后,只选择了一路GPS信号进行检测,所以不能有效利用多个GPS信号的信息,其探测区域的范围和可靠性也受到了限制(Garvanov I,Kabakchiev C,Behar V,et al.Air target detection with a GPSforward-scattering radar[C]Electrical Apparatus and Technologies(SIELA),201619th International Symposium on.IEEE,2016:1-4)。
综上所述,现有技术存在的问题是:现有的检测量构造方法存在不能正确的反映出信号的衰减效果,抗噪性能较差,检测结果不精确,探测区域的范围和可靠性受到限制。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法。
本发明是这样实现的,一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,所述基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法包括以下步骤:
步骤一,利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与多路GPS卫星信号的时频二维滑动相关谱进行差分累积,并提取其峰值构成多路检测统计量;
步骤二,通过计算检测统计量包络平均最大值来对检测统计量的均值进行估计,并利用该均值估计值对检测统计量进行反转处理;
步骤三,将多路检测量输入单位平均恒虚警检测器进行判决得到多路判决结果;
步骤四,将多路判决结果输入融合中心,根据融合准则得出最终的目标检测结果。
进一步,所述步骤一中:
接收机在0~Tms接收到的信号为:
Figure GDA0001351713370000021
其中,
Figure GDA00013517133700000312
代表接收机接收到的第i个GPS卫星的信号,τi
Figure GDA00013517133700000313
分别为信号xi(nTs)的时延和频偏,ns(nTs)为监测通道的噪声,M为收到GPS卫星信号的个数;
Cj(nTs)为本地已知的第j个卫星的C/A码序列,一个完整周期的C/A码持续1ms,利用该1ms本地复制信号与接收信号时频二维相关,在循环自相关的基础上设置一个多普勒频移仓
Figure GDA00013517133700000311
遍历所有可能的多普勒频偏,使本地复制信号与接收信号时频二维对齐;则第j个卫星信号第k段相关表示如下:
Figure GDA0001351713370000031
对Tms收信号处理,差分累积时间为Tintms,则对每Tintms得到的L个谱进行差分累积按如下进行:
Figure GDA0001351713370000032
其中L可以由如下公式计算得出,
Figure GDA0001351713370000033
为取整符号;
Figure GDA0001351713370000034
在对每Tintms得到的L个谱进行差分累积之后,总共得到n个检测谱Rj(τ,f),其中n可以由如下公式求解,
Figure GDA0001351713370000035
为取整符号;
Figure GDA0001351713370000036
依次提取检测谱
Figure GDA0001351713370000037
的峰值
Figure GDA0001351713370000038
构成检测统计量Z;
Figure GDA0001351713370000039
进一步,所述步骤二中:
计算检测统计量的上包络Zup和下包络Zdown,然后求上下包络的平均值(Zup+Zdown)/2,取(Zup+Zdown)/2的最大值作为均值估计值
Figure GDA00013517133700000310
相减之后得到统计量yj,即:
Figure GDA0001351713370000041
得出经过反转处理之后的检测统计量yj,以及在两种假设下的概率分布:
Figure GDA0001351713370000042
其中,
Figure GDA0001351713370000043
将yj输入平方律检波器后得到最终反转后检测量wj
进一步,所述步骤三中:对一维统计量wj中的阴影效应进行检测,采用恒虚警率检测中单位平均恒虚警技术的来处理,自适应判决准则为:
Figure GDA0001351713370000044
T为门限因子,Z反映了稳态背景杂波功率值,D表示为待检测单元;根据检测理论,判决门限为s=TZ,则在瑞利分布下得出门限s为:
Figure GDA0001351713370000045
其中,均值E(wj)用前后窗均值估计出来;检测量经过反转处理后可以使用单位平均恒虚警算法进行自适应门限设计,每路信号在每个检测周期Tintms做出一个关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj
进一步,所述步骤四中对多路GPS卫星判决结果输入融合中心进行融合判决具体包括:
进行或准则融合处理,每路GPS信号检测量构造模块经过自适应检测判决之后,在每个检测周期Tintms做出关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj,或准则模块将该检测周期内m路检测结果进行或准则处理,准则表示如下:
Figure GDA0001351713370000046
得到了n个检测结果
Figure GDA0001351713370000047
虚警概率和检测概率写为:
Figure GDA0001351713370000051
Figure GDA0001351713370000052
融合中心按照Bayes准则对判决结果进行融合,Bayes准则下的融合规则表示为似然比的形式:
Figure GDA0001351713370000053
Cij代表Hj为真时系统判决为Hi的损失,Pi代表先验概率;
上式简化为:
Figure GDA0001351713370000054
得到各个卫星检测性能完全相同情况下的最优融合准则,并得到了融合检测的判决规则。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法的全球定位系统。
本发明的优点及积极效果为:本发明有效实现了在多个GPS卫星作为辐射源下目标的实时探测,以提高在低信噪比环境下目标探测性能;在卫星个数为2~5的条件下对本发明所提的算法进行2000次Monte Carlo仿真实验,得到如图2所示的检测概率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法流程图。
图2是本发明实施例提供的不同卫星个数下的本发明的目标检测性能示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法包括以下步骤:
S101:利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与多路GPS卫星信号的时频二维滑动相关谱进行差分累积,并提取其峰值构成多路检测统计量;
S102:通过计算检测统计量包络平均最大值来对检测统计量的均值进行估计,并利用该均值估计值对检测统计量进行反转处理;
S103:将多路检测量输入单位平均恒虚警检测器进行判决得到多路判决结果;
S104:将多路判决结果输入融合中心,根据融合准则得出最终的目标检测结果。
步骤S101中利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与多路GPS卫星信号的时频二维滑动相关勒谱进行差分累积,并提取其峰值构成多路检测统计量按以下进行:
利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与接收到的多路GPS卫星信号时频二维滑动相关得到的时延-多普勒谱进行累积,分别提取其峰值构成多路检测统计量按以下进行:
接收机在0~Tms接收到的信号为:
Figure GDA0001351713370000061
其中,
Figure GDA0001351713370000071
代表接收机接收到的第i个GPS卫星的信号,τi与fdi分别为信号xi(nTs)的时延和频偏,ns(nTs)为监测通道的噪声,M为收到GPS卫星信号的个数。
假设Cj(nTs)为本地已知的第j个卫星的C/A码序列,一个完整周期的C/A码持续1ms,利用该1ms本地复制信号与接收信号时频二维相关。考虑到卫星相对于地面接收机移动导致的多普勒频移
Figure GDA0001351713370000072
本发明在循环自相关的基础上设置一个多普勒频移仓
Figure GDA0001351713370000073
遍历所有可能的多普勒频偏,使本地复制信号与接收信号时频二维对齐。则第j个卫星信号第k段相关可以表示如下:
Figure GDA0001351713370000074
假设对Tms收信号处理,差分累积时间为Tintms,则对每Tintms得到的L个谱进行差分累积按如下进行:
Figure GDA0001351713370000075
其中L可以由如下公式计算得出,
Figure GDA0001351713370000076
为取整符号。
Figure GDA0001351713370000077
在对每Tintms得到的L个谱进行差分累积之后,总共得到n个检测谱Rj(τ,f),其中n可以由如下公式求解,
Figure GDA0001351713370000078
为取整符号。
Figure GDA0001351713370000079
依次提取检测谱
Figure GDA00013517133700000710
的峰值
Figure GDA00013517133700000711
构成检测统计量Z。
Figure GDA00013517133700000712
需要说明的是,步骤S2中,对步骤S1得到的检测统计量的反转处理按以下进行:
计算检测统计量的上包络Zup和下包络Zdown,然后求上下包络的平均值(Zup+Zdown)/2,取(Zup+Zdown)/2的最大值作为均值估计值
Figure GDA0001351713370000081
相减之后得到统计量yj,即:
Figure GDA0001351713370000082
最终得出经过反转处理之后的检测统计量yj,以及在两种假设下的概率分布:
Figure GDA0001351713370000083
其中,
Figure GDA0001351713370000084
最后将yj输入平方律检波器后得到最终反转后检测量wj
步骤S103中,所述对检测统计量进行单位平均恒虚警判决过程按以下进行:
对一维统计量wj中的阴影效应进行检测,可以采用恒虚警率检测中单位平均恒虚警技术的来处理,该方法下的自适应判决准则为:
Figure GDA0001351713370000085
T为门限因子,Z反映了稳态背景杂波功率值,D表示为待检测单元。根据检测理论,假设判决门限为s=TZ,则在瑞利分布下得出门限s为:
Figure GDA0001351713370000086
其中,均值E(wj)可以用前后窗均值估计出来。最终,检测量经过反转处理后可以使用单位平均恒虚警算法进行自适应门限设计,每路信号在每个检测周期Tintms做出一个关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj
步骤S104中,所述对多路GPS卫星判决结果输入融合中心进行融合判决按以下进行:
首先进行或准则融合处理。每路GPS信号检测量构造模块经过自适应检测判决之后,在每个检测周期Tintms做出关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj,或准则模块将该检测周期内m路检测结果进行或准则处理,该准则可以表示如下:
Figure GDA0001351713370000091
由于整个监测持续时间Tms内有n个检测周期,所以经过或准则处理之后得到了n个检测结果
Figure GDA0001351713370000092
该准则下的虚警概率和检测概率可以写为:
Figure GDA0001351713370000093
Figure GDA0001351713370000094
然后,融合中心按照“Bayes准则”对判决结果进行融合,Bayes准则下的融合规则可以表示为似然比的形式:
Figure GDA0001351713370000095
Cij代表Hj为真时系统判决为Hi的损失,Pi代表先验概率。
上式可以简化为:
Figure GDA0001351713370000096
得到各个卫星检测性能完全相同情况下的最优融合准则,并得到了融合检测的判决规则。
下面结合仿真实验对本发明的应用效果作详细的描述。
仿真实验:为了验证本发明提出的基于基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法的有效性,本实验通过设置不同卫星个数来分析卫星个数对整个检测性能的影响。具体参数设置如下:选取GPS第30、14、25、12、2号卫星信号,截取第3s~6s时间段的信号,各个卫星信号衰减持续时间和最高衰减幅度分别对应为325ms、-30dB;223ms、-25dB;230ms、-24dB;150ms、-20dB;296ms、-26dB(检测量时域图如图2所示),累积时间Tint为100ms,虚警概率为0.001,前后窗长度设为16,保护单元长度设为1,信噪比SNR范围为-50dB~-15dB,在卫星个数为2~5的条件下对本发明所提的算法进行2000次Monte Carlo仿真实验,得到如图2所示的检测概率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,其特征在于,所述基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法包括以下步骤:
步骤一,利用差分累积方法对本地C/A码复制信号与多路GPS卫星信号的时频二维滑动相关谱进行差分累积,并提取其峰值构成多路检测统计量;
步骤二,通过计算检测统计量包络平均最大值来对检测统计量的均值进行估计,并利用该均值估计值对检测统计量进行反转处理;
步骤三,将多路检测量输入单位平均恒虚警检测器进行判决得到多路判决结果;
步骤四,将多路判决结果输入融合中心,根据融合准则得出最终的目标检测结果;
所述步骤一中:
接收机在0~Tms接收到的信号为:
Figure FDA0002313895530000011
其中,
Figure FDA0002313895530000012
代表接收机接收到的第i个GPS卫星的信号,τi
Figure FDA0002313895530000013
分别为信号xi(nTs)的时延和频偏,ns(nTs)为监测通道的噪声,M为收到GPS卫星信号的个数;
Cj(nTs)为本地已知的第j个卫星的C/A码序列,一个完整周期的C/A码持续1ms,利用该1ms本地复制信号与接收信号时频二维相关,在循环自相关的基础上设置一个多普勒频移仓
Figure FDA0002313895530000014
遍历所有可能的多普勒频偏,使本地复制信号与接收信号时频二维对齐;则第j个卫星信号第k段相关表示如下:
Figure FDA0002313895530000015
对Tms收信号处理,差分累积时间为Tintms,则对每Tintms得到的L个谱进行差分累积按如下进行:
Figure FDA0002313895530000021
其中L可以由如下公式计算得出,
Figure FDA0002313895530000022
为取整符号;
Figure FDA0002313895530000023
在对每Tintms得到的L个谱进行差分累积之后,总共得到n个检测谱Rj(τ,f),其中n可以由如下公式求解,
Figure FDA0002313895530000024
为取整符号;
Figure FDA0002313895530000025
依次提取检测谱
Figure FDA0002313895530000026
的峰值
Figure FDA0002313895530000027
构成检测统计量Z;
Figure FDA0002313895530000028
2.如权利要求1所述的基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,其特征在于,所述步骤二中:
计算检测统计量的上包络Zup和下包络Zdown,然后求上下包络的平均值(Zup+Zdown)/2,取(Zup+Zdown)/2的最大值作为均值估计值
Figure FDA0002313895530000029
相减之后得到统计量yj,即:
Figure FDA00023138955300000210
得出经过反转处理之后的检测统计量yj,以及在两种假设下的概率分布:
Figure FDA00023138955300000211
其中,
Figure FDA00023138955300000212
将yj输入平方律检波器后得到最终反转后检测量wj
3.如权利要求1所述的基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,其特征在于,所述步骤三中:对一维统计量wj中的阴影效应进行检测,采用恒虚警率检测中单位平均恒虚警技术的来处理,自适应判决准则为:
Figure FDA0002313895530000031
T为门限因子,Z反映了稳态背景杂波功率值,D表示为待检测单元;根据检测理论,判决门限为s=TZ,则在瑞利分布下得出门限s为:
Figure FDA0002313895530000032
其中,均值E(wj)用前后窗均值估计出来;检测量经过反转处理后可以使用单位平均恒虚警算法进行自适应门限设计,每路信号在每个检测周期Tintms做出一个关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj
4.如权利要求1所述的基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法,其特征在于,所述步骤四中对多路GPS卫星判决结果输入融合中心进行融合判决具体包括:
进行或准则融合处理,每路GPS信号检测量构造模块经过自适应检测判决之后,在每个检测周期Tintms做出关于二元假设H∈{H0,H1}的决策vj,或准则模块将该检测周期内m路检测结果进行或准则处理,准则表示如下:
Figure FDA0002313895530000033
得到了n个检测结果
Figure FDA0002313895530000034
虚警概率和检测概率写为:
Figure FDA0002313895530000035
Figure FDA0002313895530000036
融合中心按照Bayes准则对判决结果进行融合,Bayes准则下的融合规则表示为似然比的形式:
Figure FDA0002313895530000037
Cij代表Hj为真时系统判决为Hi的损失,Pi代表先验概率;
上式简化为:
Figure FDA0002313895530000041
得到各个卫星检测性能完全相同情况下的最优融合准则,并得到了融合检测的判决规则。
5.一种应用权利要求1~4任意一项所述基于多个GPS卫星信息融合的目标探测方法的全球定位系统。
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