CN108535688B - 一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，包括以下步骤：台站监测数据获取、基于多台站频谱监测数据的辐射源测向、基于多台站频谱监测数据的辐射源交叉定位、对辐射源进行连续定位。本发明的积极效果是：针对无线电频谱监测网系的建设和电磁频谱感知大数据处理的需求，提出一种基于频谱监测网络数据挖掘的辐射源定位方法，适用于对固定台站或者移动辐射源的自动定位，有利于无线电台站频谱监测数据被更加合理和高效的利用。

Description

一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法
技术领域
本发明属于无线电频谱监测数据处理技术领域，特别涉及一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法。
背景技术
随着信息化建设和频谱监管的需要，频谱监测台站部署越来越多，逐渐形成了监测网系，频谱监测数据汇集速度快，频谱信息蕴藏丰富，不断呈现出很强大的大数据特征。可以说电磁频谱监测数据处理已迎来大数据时代，如何更为合理和高效的利用电磁频谱监测数据，是当前迫切需要解决的问题。辐射源定位作为获取目标信号位置信息、辅助进行目标属性识别的重要技术手段，是电磁频谱监管的一个重要方面，对于国防和战场建设也有极其重要的意义。
传统的辐射源定位技术一般是基于频谱监测网络中具有方向性天线的接收机而实现的。具体的定位技术包括测向交汇定位(AOA)、时差定位(TDOA)和多普勒频差等位(FDOA)等。这些传统定位技术主要针对少数几个监测台站，利用天线方向性或者精确的时间同步和相位测量来实现目标定位。
发明内容
与上述现有技术不同，本发明提出一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其基本原理来源于传统的测向交汇定位，区别在于不依赖单个台站接收机采用定向天线获取辐射源方向，而是通过对一定区域大量监测台站监测数据进行大数据挖掘来估计辐射源方向。该方法不依赖台站接收机的硬件配置，不需要人员参与，可实现根据数据自动的挖掘和分析，可应用于对移动辐射源的连续定位和跟踪。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：台站监测数据获取
根据一定区域内的所有台站电磁频谱监测数据，筛选出可监测到辐射源目标信号的监测台站集合并获得这些台站的精确地理信息及同时间段监测数据，将监测台站集合按照地理位置上的分散程度，分成多个子区域监测台站集合n≥2；
S2：基于多台站频谱监测数据的辐射源测向
对于台站集合1≤k≤n，选择该集合所有台站某监测时刻t对应的监测数据，根据所有台站地理信息及辐射源目标信号强度，辐射源目标信号强度在地理上梯度下降方向即为估计得到的辐射源目标信号辐射方向；
S3：基于多台站频谱监测数据的辐射源交叉定位
重复步骤S2，分别计算出所有台站集合对应的辐射源目标信号辐射方向，采用交叉定位法估计并获取辐射源目标的地理位置；
S4：对辐射源进行连续定位
返回步骤S2，获取新的监测时刻对应的监测数据，并重复步骤S2-S4，实现对辐射源目标的连续定位。
所述S1中，多个子区域监测台站集合满足以下原则：
子区域监测台站集合应当在地理位置上比较分散，则有利于后面交叉定位估计辐射源位置的精度提高；
允许有台站属于不同子区域监测台站集合；
子区域监测台站集合中包含的台站应当尽量密集，数量越多有助于辐射源目标估计精度。
所述S2中，辐射源目标信号强度在地理上梯度下降方向按照如下方法判定：
对于台站集合1≤k≤n，内所有的台站点，其辐射源目标信号强度与台站位置的关系可定义为目标辐射源辐射强度函数f(pi)，其中pi为台站i的位置。f(pi)也可表示为二元函数f(xi,yi,zi)，xi,yi,zi分别为台站i的经度、纬度值、高度；
将台站集合作为训练数据集计算数据集对应的梯度，可采用批量梯度下降(Batch Gradient)等方法来求取，获得台站集合对应的目标辐射源辐射强度函数随台站位置变化的梯度下降矢量vk。
所述S3中，采用交叉定位法估计并获取辐射源目标的地理位置的具体步骤如下：
对于台站集合1≤k≤n，分别计算每个台站集合对应的目标辐射源辐射强度函数随台站位置变化的梯度下降矢量vk，1≤k≤n；
当k＝2时，矢量vk，1≤k≤2在空间位置上的拥有一个交叉点p，p对应的地理位置即为估计的辐射源目标地理位置。
当2<k时会出现多个交叉点pj,1≤j≤k，取其中(xj,yj,zj)为交叉点pj对应的经度、纬度值、高度。
与现有技术相比，本发明利用一定区域多台站海量频谱监测数据，通过进行大数据挖掘来估计辐射源方向，最后基于传统的测向交汇定位实现辐射源目标定位，有利于无线电台站频谱监测数据被更加合理和高效的利用。
附图说明
图1本发明基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法步骤图。
图2本发明所述基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法应用场景示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明主要应用台站频谱监测数据的辐射源目标定位，有利于多台站监测数据被更加合理和高效的利用。图1为本发明基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法步骤图。图2为本发明所述基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法应用场景示意图。
图2给出的场景中，p点位置为辐射源目标位置，在场景中黑色圆点为频谱监测台站，所有台站电磁频谱监测数据都能够获得。利用监测数据实现自动定位辐射源目标的步骤如下：
根据辐射源信号特征，筛选出可监测到辐射源目标信号的监测台站集合Q＝Q1∪Q2；
将监测台站集合Q分成两个子区域监测台站集合其中集合中包含10个监测台站，包含13个监测台站；
将台站集合作为训练数据集计算数据集对应的梯度，可采用批量梯度下降法，计算出台站集合对应的目标辐射源辐射强度函数随台站位置变化的梯度下降矢量v1，v2；
计算矢量v1，v2的交叉点，得到交叉点位置p，即为估计得到的辐射源目标位置。
因为在采用训练数据集合估计梯度时，对训练数据集合内数据没有要求，故，不同子区域监测台站集合种可以一定数据相同的台站。但不同子区域监测台站集合内台站应当尽量不同，这样不同台站集合估计得到的梯度下降矢量才会不同，使得利用交叉定位法得到的位置才更加准确。同理，子区域监测台站集合应当在地理位置上比较分散，则有利于交叉定位估计辐射源位置的精度提高。另外，在采用训练数据集合估计梯度时，子区域监测台站集合中包含的台站应当尽量密集，数量越多有助于梯度估计的准确性，进而影响辐射源目标估计精度。

Claims (4)

1.一种基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：台站监测数据获取
根据一定区域内的所有台站电磁频谱监测数据，筛选出可监测到辐射源目标信号的监测台站集合并获得这些台站的精确地理信息及同时间段监测数据，将监测台站集合按照地理位置上的分散程度，分成多个子区域监测台站集合
S2：基于多台站频谱监测数据的辐射源测向
对于台站集合选择台站集合所有台站某监测时刻t对应的监测数据，根据所有台站地理信息及辐射源目标信号强度，辐射源目标信号强度在地理上梯度下降方向即为估计得到的辐射源目标信号辐射方向；
S3：基于多台站频谱监测数据的辐射源交叉定位
重复步骤S2，分别计算出所有台站集合对应的辐射源目标信号辐射方向，采用交叉定位法估计并获取辐射源目标的地理位置；
S4：对辐射源进行连续定位
返回步骤S2，获取新的监测时刻对应的监测数据，并重复步骤S2-S4，实现对辐射源目标的连续定位。
2.根据权利要求1所述基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其特征在于，所述S1中，多个子区域监测台站集合满足以下原则：
子区域监测台站集合应当在地理位置上比较分散，则有利于后面交叉定位估计辐射源位置的精度提高；
允许有台站属于不同子区域监测台站集合；
子区域监测台站集合中包含的台站应当尽量密集，数量越多有助于辐射源目标估计精度。
3.根据权利要求1所述基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其特征在于，所述S2中，辐射源目标信号强度在地理上梯度下降方向按照如下方法判定：
对于台站集合内所有的台站点，其辐射源目标信号强度与台站位置的关系可定义为目标辐射源辐射强度函数f(pi)，其中pi为台站i的位置，f(pi)也可表示为二元函数f(xi,yi,zi)，xi,yi,zi分别为台站i的经度、纬度值、高度；
将台站集合作为训练数据集计算数据集对应的梯度，采用批量梯度下降方法来求取，获得台站集合对应的目标辐射源辐射强度函数随台站位置变化的梯度下降矢量vk。
4.根据权利要求1所述基于无线电频谱监测大数据处理的辐射源定位方法，其特征在于，所述S3中，采用交叉定位法估计并获取辐射源目标的地理位置的具体步骤如下：
对于台站集合分别计算每个台站集合对应的目标辐射源辐射强度函数随台站位置变化的梯度下降矢量vk，1≤k≤n；
当k＝2时，矢量vk，1≤k≤2在空间位置上的拥有一个交叉点p，p对应的地理位置即为估计的辐射源目标地理位置；
当2<k时会出现多个交叉点pj,1≤j≤k，取其中(xj,yj,zj)为交叉点pj对应的经度、纬度值、高度。
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