CN108763158B - 一种时频差联合计算方法和系统 - Google Patents

一种时频差联合计算方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种时频差联合计算方法和系统，计算方法包括如下步骤：同时采集一目标辐射源的两路信号；采用互模糊函数对两路信号进行变换，以互模糊函数峰值对应的时频差作为目标辐射源信号的时频差的初始值；在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，并将其分配到拟合组或插值组；以拟合组为目标函数，插值组为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；采用凸优法对该二阶锥模型进行求解，得到逼近曲面函数中各项的系数；并根据逼近曲面中各项系数计算出最终的时频差。本发明提供的技术方案在做拟合和插值计算前，对目标辐射源的信号做了适当的变换处理，所以得到的时频差更加精确。

Description

一种时频差联合计算方法和系统
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种时频差联合计算方法和系统。
背景技术
无源定位是指侦查方不辐射电磁波，只通过接受目标辐射、转发或反射的电磁波信号对目标进行监视、定位以及跟踪的技术。其中时频差无源定位体质由于其定位精度高、设备要求低、易于工程实现等优势，受到越来越多的关注与重视，被广泛运用在军事和民用领域。
在常用的两步定位方法中，定位精度的高低取决于对时频差参数估计精度。目前对时频差进行估计方法有很多，但是这些方法本质上都是利用接收信号之间的相关性，对时频差估计精度在一定程度上受限于接收信号采样率和观测时间。
在此条件下，为了提高参数的估计精度，常用的方法有：
(1)对接收信号升采样或增加观测时间；这种方式无形中增多了信号点数，不仅加重了各观测点尤其是参考节点的数据传输和运算负担，而且估计精度仍然受限；
(2)对互相关函数拟合或插值，提高真值采样概率；这种方式不需要增加信号的采样点数，但是现有的拟合算法或插值算法都存在较大的偏差，造成对时频差估算的精度较低。
发明内容
本发明提供一种时频差联合计算方法和系统，用于解决现有的拟合算法和插值算法对时频差计算精度低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案是：
一种时频差联合计算方法，包括如下步骤：
(1)对同一目标辐射源进行两路信号采集，所采集的两路目标辐射源信号时间同步；
(2)采用互模糊函数对得到的两路信号进行变换，将互模糊函数峰值所对应的时差和频差作为目标辐射源信号的时差初始值和频差初始值；
(3)在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，将各采样点分别分配到拟合组或插值组；
(4)将拟合组作为目标函数，将插值组作为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；
(5)采用凸优法对所述二阶锥模型进行求解，得到规划函数中各项的系数，并根据规划函数中各项系数与时频差之间的对应关系计算出最终的时差和频差。
本发明所提供的技术方案，通过对目标辐射源信号进行互模糊变换得到其时频差的初始值，然后借助逼近曲面进行拟合和插值计算，最终得到时频差的精细估计值；由于本发明所提供的技术方案在对目标辐射源信号做拟合和插值计算时，对信号做了适当的变换处理，所以最终得到的时频差更加精确，能够解决现有拟合和插值算法所计算出的时频差精度较低的问题。
作为对时差初始值和频差初始值的进一步改进，所述互模糊函数为
Figure BDA0001682738860000021
上式中k表示频域坐标轴变量，fs代表信号采样频率，Ts＝1/fs表示信号采样间隔，n为采样点数，m为自变量，N表示信号快拍数，取值范围为-N/2≤n≤N/2；
时差的初始值
Figure BDA0001682738860000024
频差的初始值为
Figure BDA0001682738860000022
其中
Figure BDA0001682738860000023
r1(n)和r2(n)分别为所采集的两路目标辐射源信号。
作为对拟合组和插值组的进一步改进，所述拟合组中的各采样点满足条件：
min∑||U(xi,yj)-zij||；
所述插值组中的各点满足条件
U(xi,yj)＝zij；
其中U(xi,yj)为所述三维二次抛物面对应的函数，(xi,yj,zij)表示采样点的坐标值。
作为对规划函数转化到标准二阶锥模型的进一步改进，在将规划函数转化为标准的二阶锥模型时，首先采用辅助参量将目标函数转化为线性表达式，并在限制条件中增加不等式约束，得到规划函数初步变形的表达式；然后利用二阶锥模型的标准形式，将规划函数转化为标准的二阶锥模型。
作为对最终所得时差和频差的进一步限定，设所述三维二次抛物面的函数为：
U(x,y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6
其中a1、a2、a3、a4、a5和a6为待定系数；则最终计算得到的时差和频差分别为：
Figure BDA0001682738860000031
Figure BDA0001682738860000032
一种时频差联合计算系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序；所述处理器执行存储器中存储的计算机程序时实现如下步骤：
(1)对同一目标辐射源进行两路信号采集，所采集的两路目标辐射源信号时间同步；
(2)采用互模糊函数对得到的两路信号进行变换，将互模糊函数峰值所对应的时差和频差作为目标辐射源信号的时差初始值和频差初始值；
(3)在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，将各采样点分别分配到拟合组或插值组；
(4)将拟合组作为目标函数，将插值组作为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；
(5)采用凸优法对所述二阶锥模型进行求解，得到规划函数中各项的系数，并根据规划函数中各项系数与时频差之间的对应关系计算出最终的时差和频差。
作为对时差初始值和频差初始值的进一步改进，所述互模糊函数为
Figure BDA0001682738860000033
上式中k表示频域坐标轴变量，fs代表信号采样频率，Ts＝1/fs表示信号采样间隔，n为采样点数，m为自变量，N表示信号快拍数，取值范围为-N/2≤n≤N/2；
时差的初始值
Figure BDA0001682738860000041
频差的初始值为
Figure BDA0001682738860000042
其中
Figure BDA0001682738860000043
r1(n)和r2(n)分别为所采集的两路目标辐射源信号。
作为对拟合组和插值组的进一步改进，所述拟合组中的各采样点满足条件：
min∑||U(xi,yj)-zij||；
所述插值组中的各点满足条件
U(xi,yj)＝zij；
其中U(xi,yj)为所述三维二次抛物面对应的函数，(xi,yj,zij)表示采样点的坐标值。
作为对规划函数转化到标准二阶锥模型的进一步改进，在将规划函数转化为标准的二阶锥模型时，首先采用辅助参量将目标函数转化为线性表达式，并在限制条件中增加不等式约束，得到规划函数初步变形的表达式；然后利用二阶锥模型的标准形式，将规划函数转化为标准的二阶锥模型。
作为对最终所得时差和频差的进一步限定，设所述三维二次抛物面的函数为：
U(x,y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6
其中a1、a2、a3、a4、a5和a6为待定系数；则最终计算得到的时差和频差分别为：
Figure BDA0001682738860000044
Figure BDA0001682738860000045
附图说明
图1为方法实施例中时频差联合计算方法流程图；
图2为方法实施例中互模糊函数峰值曲面设定范围内的俯视图；
图3为方法实施例中采样点选取的示意图；
图4为方法实施例中插值曲面的仿真图；
图5为方法实施例中时频差联合计算方法的效果图。
具体实施方式
本发明提供一种时频差联合计算方法和系统，用于解决现有的拟合算法和插值算法对时频差计算精度低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案是：
一种时频差联合计算方法，包括如下步骤：
(1)对同一目标辐射源进行两路信号采集，所采集的两路目标辐射源信号时间同步；
(2)采用互模糊函数对得到的两路信号进行变换，将互模糊函数峰值所对应的时差和频差作为目标辐射源信号的时差初始值和频差初始值；
(3)在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，将各采样点分别分配到拟合组或插值组；
(4)将拟合组作为目标函数，将插值组作为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；
(5)采用凸优法对所述二阶锥模型进行求解，得到规划函数中各项的系数，并根据规划函数中各项系数与时频差之间的对应关系计算出最终的时差和频差。
下面结合附图对本发明的实施方式作进一步说明。
方法实施例：
本实施例提供一种时频差联合估计方法，其具体流程如图1所示，包括如下步骤：
(1)采用两路接收机对目标辐射源信号进行信号采集，两路接收机对目标辐射源信号采集的时间同步，采集得到的数字信号分别为r1(n)和r2(n)；
r1(n)＝s(n)+n1(n)
Figure BDA0001682738860000051
式中s(n)表示目标辐射源信号，n1(n)和n2(n)分别表示接收机噪声信号，τ和fd分别表示两路接收机采集到信号的到达时间差和多普勒频差，n为采样点数，-N/2≤n≤N/2，N表示信号快拍数，A为所接收到的数字信号的幅值，
Figure BDA0001682738860000061
为所接收的初始相位；
(2)采用互模糊函数对得到的两路目标辐射源信号进行变换，得到信号的时差初始估计值和频差初始估计值，具体为：
互模糊函数为：
Figure BDA0001682738860000062
式中k表示频域坐标轴变量，j为虚数，r*(n)为r(n)的共轭；fs代表信号采样频率，m为自变量，Ts＝1/fs表示信号采样间隔；互模糊函数峰值附近曲面俯视图如图2所示，其中心点即为峰值点(m0，k0)，根据以下公式求出信号的时差初始估计值
Figure BDA0001682738860000063
和频差初始估计值
Figure BDA0001682738860000064
Figure BDA0001682738860000065
Figure BDA0001682738860000066
Figure BDA0001682738860000067
(3)在互模糊函数峰值邻近的设定范围内选取8个采样点，加上峰值点，共9个采样点；将这9个点作为采样点，借助逼近曲面、拟合函数和差值函数，得到关于逼近曲面的规划函数，具体为：
采用三维二次抛物面作为互模糊曲面峰值附近的逼近曲面，设该逼近曲面的函数为
U(x，y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6
式中a1、a2、a3、a4、a5和a6为逼近曲面函数中的待定系数，设从互模糊函数中获取的9个采样点分别为[x1，y1，z11]、[x1，y3，z13]、[x2，y2，z22]、[x3，y1，z31]、[x3，y3，z33]、[x3，y2，z32]、[x1，y2，z12]、[x2，y1，z21]、[x2，y3，z23]；
将采样点[x3，y2，z32]、[x1，y2，z12]、[x2，y1，z21]、[x2，y3，z23]分配至拟合组，拟合组的采样点满足条件min∑||U(xi，yj)-zij||，如图3中白方块所示；
将采样点[x1，y1，z11]、[x1，y3，z13]、[x2，y2，z22]、[x3，y1，z31]和[x3，y3，z33]分配至插值组，插值组的采样点满足条件U(xi,yj)＝zij，如图3中黑方块所示；
(4)将拟合组设定为目标函数，将插值组设定为限制条件，如图4所示，构成关于逼近曲面的规划函数：
Figure BDA0001682738860000071
Figure BDA0001682738860000072
(5)借助辅助参量，将规划函数转化为二阶锥模型，具体为：
借助辅助参量η21,η12,η23,η32，将目标函数转化成线性表达式，并且在限制条件中增加不等式约束，得到其初步变形表达式，即
min η21+η12+η23+η32
Figure BDA0001682738860000073
利用二阶锥模型的标准形式，将上述变形结果转化
min qTy
Figure BDA0001682738860000074
式中，q＝[11×4 01×4 01×6]T，y＝[ηT aT]T，a＝[a1 a2 a3 a4 a5 a6]T，η＝[η21 η12 η23η32 η11 η13 η31 η33]T，
Figure BDA0001682738860000075
(i,j＝1,2,3)，01×i和11×i分别为1×i维的全0或者全1向量，
Figure BDA0001682738860000076
表示第i个元素为1，其余元素为0的1×8维向量；
(6)通过采用凸优化中内点法工具箱SeDuMi或CVX求解逼近曲线待定系数；
(7)利用逼近曲面待定系数与时频差的关系，从而计算出精细的时频差，设时差为
Figure BDA0001682738860000081
频差为
Figure BDA0001682738860000082
则
Figure BDA0001682738860000083
Figure BDA0001682738860000084
图5是本实施例所提供时频差联合计算方法的仿真效果图，与现有的时频差联合计算方法相比，在接收信号信噪比较低或较高时，本实施例所提供的时频差计算方法精度都有显著的提高，具有较强的稳健性。
系统实施例：
本实施例提供一种时频差联合计算系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序；所述处理器执行存储器中存储的计算机程序时实现如方法实施例中所提供的时频差联合计算方法，该计算方法在方法实施例中已经做了详细介绍，这里不多做说明。

Claims (8)

1.一种时频差联合计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)对同一目标辐射源进行两路信号采集，所采集的两路目标辐射源信号时间同步；
(2)采用互模糊函数对得到的两路信号进行变换，将互模糊函数峰值所对应的时差和频差作为目标辐射源信号的时差初始值和频差初始值；
(3)在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，将各采样点分别分配到拟合组或插值组；
(4)将拟合组作为目标函数，将插值组作为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；
(5)采用凸优法对所述二阶锥模型进行求解，得到规划函数中各项的系数，并根据规划函数中各项系数与时频差之间的对应关系计算出最终的时差和频差；
所述互模糊函数为：
Figure FDA0003280555340000011
上式中k表示频域坐标轴变量，j为虚数，fs代表信号采样频率，Ts＝1/fs表示信号采样间隔，n为采样点数，m为自变量，N表示信号快拍数，取值范围为-N/2≤n≤N/2；
时差的初始值
Figure FDA0003280555340000012
频差的初始值为
Figure FDA0003280555340000013
其中
Figure FDA0003280555340000014
r1(n)和r2(n)分别为所采集的两路目标辐射源信号，
Figure FDA0003280555340000015
为r2(n)的共轭，m0为峰值点的自变量，k0为峰值点的频域坐标轴变量，e为自然对数的底。
2.根据权利要求1所述的一种时频差联合计算方法，其特征在于，所述拟合组中的各采样点满足条件：
min∑||U(xi,yj)-zij||；
所述插值组中的各点满足条件：
U(xi,yj)＝zij；
其中U(xi,yj)为所述三维二次抛物面对应的函数，(xi,yj,zij)表示采样点的坐标值。
3.根据权利要求1所述的一种时频差联合计算方法，其特征在于，在将规划函数转化为标准的二阶锥模型时，首先采用辅助参量将目标函数转化为线性表达式，并在限制条件中增加不等式约束，得到规划函数初步变形的表达式；然后利用二阶锥模型的标准形式，将规划函数转化为标准的二阶锥模型。
4.根据权利要求1所述的一种时频差联合计算方法，其特征在于，设所述三维二次抛物面的函数为：
U(x,y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6
其中a1、a2、a3、a4、a5和a6为待定系数；则最终计算得到的时差和频差分别为：
Figure FDA0003280555340000021
Figure FDA0003280555340000022
5.一种时频差联合计算系统，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有用于在处理器上执行的计算机程序；其特征在于，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序时实现如下步骤：
(1)对同一目标辐射源进行两路信号采集，所采集的两路目标辐射源信号时间同步；
(2)采用互模糊函数对得到的两路信号进行变换，将互模糊函数峰值所对应的时差和频差作为目标辐射源信号的时差初始值和频差初始值；
(3)在互模糊函数峰值的设定范围内选取设定数量的采样点，将各采样点分别分配到拟合组或插值组；
(4)将拟合组作为目标函数，将插值组作为限制条件，构成关于三维二次抛物面的规划函数，并将该规划函数转化为标准的二阶锥模型；
(5)采用凸优法对所述二阶锥模型进行求解，得到规划函数中各项的系数，并根据规划函数中各项系数与时频差之间的对应关系计算出最终的时差和频差；
所述互模糊函数为
Figure FDA0003280555340000031
上式中k表示频域坐标轴变量，j为虚数，fs代表信号采样频率，Ts＝1/fs表示信号采样间隔，n为采样点数，m为自变量，N表示信号快拍数，取值范围为-N/2≤n≤N/2；
时差的初始值
Figure FDA0003280555340000032
频差的初始值为
Figure FDA0003280555340000033
其中
Figure FDA0003280555340000034
r1(n)和r2(n)分别为所采集的两路目标辐射源信号，
Figure FDA0003280555340000035
为r2(n)的共轭，m0为峰值点的自变量，k0为峰值点的频域坐标轴变量，e为自然对数的底。
6.根据权利要求5所述的一种时频差联合计算系统，其特征在于，所述拟合组中的各采样点满足条件：
min∑||U(xi,yj)-zij||；
所述插值组中的各点满足条件：
U(xi,yj)＝zij；
其中U(xi,yj)为所述三维二次抛物面对应的函数，(xi,yj,zij)表示采样点的坐标值。
7.根据权利要求5所述的一种时频差联合计算系统，其特征在于，在将规划函数转化为标准的二阶锥模型时，首先采用辅助参量将目标函数转化为线性表达式，并在限制条件中增加不等式约束，得到规划函数初步变形的表达式；然后利用二阶锥模型的标准形式，将规划函数转化为标准的二阶锥模型。
8.根据权利要求5所述的一种时频差联合计算系统，其特征在于，设所述三维二次抛物面的函数为：
U(x,y)＝a1x2+a2y2+a3xy+a4x+a5y+a6
其中a1、a2、a3、a4、a5和a6为待定系数；则最终计算得到的时差和频差分别为：
Figure FDA0003280555340000041
Figure FDA0003280555340000042
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109714282A (zh) * 2018-11-14 2019-05-03 中国电子科技集团公司第三十八研究所 一种基于数值拟合的时频二阶互模糊函数计算方法
CN109507704B (zh) * 2018-11-29 2021-04-27 南京邮电大学 一种基于互模糊函数的双星定位频差估计方法
CN115882972A (zh) * 2022-11-25 2023-03-31 中国电子科技集团公司第二十九研究所 通信信号时频差提取方法、设备及介质
CN116203501B (zh) * 2023-04-27 2024-01-05 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于频域互模糊函数插值映射辐射源无源定位方法和设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102608583A (zh) * 2012-02-28 2012-07-25 清华大学 时频域混叠信号的时差和频差估计方法
CN102624657A (zh) * 2012-02-29 2012-08-01 清华大学 频差估计方法
CN102857961A (zh) * 2012-09-14 2013-01-02 中国人民解放军总参谋部第五十七研究所 一种存在频率偏移的通信信号时差测量方法
CN107607934A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 清华大学 一种时差、频差、频差变化率联合估计方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8174444B2 (en) * 2009-09-26 2012-05-08 Rincon Research Corporation Method of correlating known image data of moving transmitters with measured radio signals

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102608583A (zh) * 2012-02-28 2012-07-25 清华大学 时频域混叠信号的时差和频差估计方法
CN102624657A (zh) * 2012-02-29 2012-08-01 清华大学 频差估计方法
CN102857961A (zh) * 2012-09-14 2013-01-02 中国人民解放军总参谋部第五十七研究所 一种存在频率偏移的通信信号时差测量方法
CN107607934A (zh) * 2017-08-31 2018-01-19 清华大学 一种时差、频差、频差变化率联合估计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于互模糊函数的快速时差频差联合估计;王奉帅;《中国电子科学研究院学报》;20111220;全文 *
基于凸优化理论的时频差高精度提取算法;郎韶华等;《电子信息对抗技术》;20171115(第06期);全文 *

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