CN109782224B - 一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法 - Google Patents

一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，包括以下步骤：首先初始化辐射源定位追踪算法参数，确定初始约束区域范围；然后在定位点处增加割平面形成新的约束区域；接着求解约束区域的解析中心作为定位点；最后迭代更新定位点直到满足退出条件或约束区域为空即可定位追辐射源位置。本发明基于割平面(CP)思想设计无人机定位追踪辐射源算法，能够在较短规划路径下实现快速准确的辐射源定位与追踪。

Description

一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法。
背景技术
近年来，有限的频谱资源日趋紧张，频谱安全日益严峻：伪基站、黑广播、无线电作弊装置等非法用频严重危害国家通讯安全、扰乱社会公共秩序、影响人民群众安全感。然而，城市环境楼宇林立，无线信号传播过程中受墙体反射多径衰落等噪声影响严重，这使得传统地面移动监测车定位查处非法辐射源的难度大大增加。同时，由于地面交通影响，一旦定位错误重新前往查处位置多走更多无用路径花费大量的时间。如何快速准确定位非法辐射源位置并进行精确追踪成为亟需解决的难题。由于无人机可以有效避开复杂的地面环境接收高质量信号，同时空中不受地面复杂交通环境的影响可以快速规划路径。因此本发明利用无人机平台实现辐射源的快速定位与精确追踪。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，本发明考虑了辐射源定位系统中地面多径等噪声影响严重以及缺乏有效的定位和高精度追踪等问题，可以保证在较短规划路径下实现快速准确的辐射源定位与追踪。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，该方法包括如下步骤：
(1)：初始化参数：无人机初始位置(x0，y0)，辐射源初始约束区域
Figure BDA0001890644280000011
最大迭代次数K；
(2)：在初始位置(x0，y0)估计辐射源与正东方向形成的夹角范围
Figure BDA0001890644280000012
利用点斜式建立线性不等式后整理为统一形式作为割平面并添加到约束区域
Figure BDA0001890644280000013
Figure BDA0001890644280000014
其中
Figure BDA0001890644280000015
为斜率系数矩阵，
Figure BDA0001890644280000016
为位置变量，
Figure BDA0001890644280000017
为系数向量；
(3)：利用割平面(CP)思想，得到辐射源定位的优化问题：
Figure BDA0001890644280000018
其中问题(1a)内层优化为求约束区域
Figure BDA0001890644280000019
的解析中心；
Figure BDA00018906442800000110
为第i次迭代割平面集合切割初始约束区域形成的多边形约束区域；
(4)：利用解析中心割平面(ACCP)算法计算
Figure BDA0001890644280000021
的解析中心zi并在该位置生成割平面，将得到的割平面不等式添加到约束区域
Figure BDA0001890644280000022
Figure BDA0001890644280000023
如果满足条件
Figure BDA0001890644280000024
或达到最大迭代次数K执行步骤5，否则先扩大初始约束区域
Figure BDA0001890644280000025
的范围，然后重复步骤4；
(5)：根据步骤4得到约束区域的解析中心
Figure BDA0001890644280000026
作为辐射源最终精确追踪位置
Figure BDA0001890644280000027
进一步地，无人机通过GPS传感器获得初始位置(x0，y0)；并利用定向天线估计辐射源与正东方向的夹角值。
进一步地，定向天线接收到信号强度值最大时返回的角度作为辐射源与正东方向的夹角值，夹角范围为最大信号强度对应角度左右各偏三十度。
进一步地，所述步骤(4)中，每次迭代后初始约束区域
Figure BDA0001890644280000028
扩大一倍。
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明首先利用割平面思想在定位点生成割平面，然后切割多余约束区域形成新的约束空间并求其解析中心作为定位点，最后迭代更新定位点从而定位追踪辐射源。本发明利用割平面思想设计无人机定位追踪辐射源，可以保证在较短规划路径下实现快速准确的辐射源定位与追踪。
附图说明
图1是本发明实施例无人机定位追踪辐射源系统模型图；
图2是本发明实施例无人机定位追踪辐射源具体流程图；
图3是本发明实施例无人机定位与追踪辐射源飞行路径图；
图4是本发明实施例定位误差和信号采样频率关系图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和效果更加清楚，下面结合附图对本发明方法的具体实施方式进行详细说明。
如图1所示，考虑基于无人机平台的辐射源定位与追踪路径规划图，这里假设无人机低空飞行与辐射源高度接近，近似认为无人机定位辐射源为二维模型，且噪声主要为高斯白噪声。无人机通过GPS传感器获得初始位置(x0，y0)，并可利用定向天线测得辐射源与正东方向即x轴正方向夹角值。因为存在噪声等影响，无人机通过定向天线测得的角度存在一定偏差，可根据信号强度确定一个角度值范围，在无人机当前位置(xi，yi)估计辐射源与正东方向形成的夹角范围
Figure BDA0001890644280000029
(
Figure BDA00018906442800000210
为第i次估计的两个角度)，利用点斜式建立线性方程组形成割平面并添加到约束区域
Figure BDA00018906442800000211
Figure BDA0001890644280000031
其中，
Figure BDA0001890644280000032
分别为角度值
Figure BDA0001890644280000033
对应的斜率。
由于上述两个方程形式完全一样可将上述线性方程组整理成统一的线性不等式方程：
Figure BDA0001890644280000034
其中ai＝[ki；-1]为斜率系数矩阵(ki是将线性不等式整理为统一形式后第i次估计角度值
Figure BDA0001890644280000035
对应的斜率)，z＝[x；y]为位置变量，bi＝yi-kixi为系数向量。
利用解析中心割平面算法迭代求解约束区域
Figure BDA0001890644280000036
的解析中心zi作为定位点，并在解析中心处生成新的割平面添加到
Figure BDA0001890644280000037
Figure BDA0001890644280000038
如果满足条件
Figure BDA0001890644280000039
或达到最大迭代次数K，获得解析中心
Figure BDA00018906442800000310
作为辐射源定位追踪位置。
图2给出了上述利用割平面(CP)思想定位追踪辐射源的算法流程图。具体地，可以描述如下：
一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，该方法包括如下步骤：
(1)：初始化参数：无人机初始位置(x0，y0)，辐射源初始约束区域
Figure BDA00018906442800000311
最大迭代次数K；
(2)：在初始位置(x0，y0)估计辐射源与正东方向形成的夹角范围
Figure BDA00018906442800000312
(
Figure BDA00018906442800000328
为初始估计的两个角度)，利用点斜式建立线性不等式后整理为统一形式作为割平面并添加到约束区域
Figure BDA00018906442800000313
Figure BDA00018906442800000314
其中
Figure BDA00018906442800000315
为斜率系数矩阵，
Figure BDA00018906442800000316
为位置变量，
Figure BDA00018906442800000317
为系数向量；
(3)：利用割平面(CP)思想，得到辐射源定位的优化问题：
Figure BDA00018906442800000318
其中问题(1a)内层优化为求约束区域
Figure BDA00018906442800000319
的解析中心；
Figure BDA00018906442800000320
为第i次迭代割平面集合切割初始约束区域形成的多边形约束区域；
(4)：利用解析中心割平面(ACCP)算法计算
Figure BDA00018906442800000321
的解析中心zi并在该位置生成割平面，将得到的割平面不等式添加到约束区域
Figure BDA00018906442800000322
Figure BDA00018906442800000323
如果满足条件
Figure BDA00018906442800000324
或达到最大迭代次数K执行步骤5，否则先扩大初始约束区域
Figure BDA00018906442800000325
的范围：优选扩大一倍，然后重复步骤4；
(5)：根据步骤4得到约束区域的解析中心
Figure BDA00018906442800000326
作为辐射源最终精确追踪位置
Figure BDA00018906442800000327
下面通过具体实例对本发明的技术方案进行进一步阐述。实验中，无人机初始位置(0，0)，辐射源位置(2000，2000)，辐射源与正东方向的角度值通过定向天线估测。具体地，定向天线接收到信号强度值最大时返回的角度作为辐射源与x轴正方向夹角，夹角范围为最大信号强度对应角度左右各偏三十度，本实施例取
Figure BDA0001890644280000041
辐射源定位初始约束区域
Figure BDA0001890644280000042
初始化为-500＜x＜500，-500＜y＜500并在每次迭代后扩大一倍即：第i次迭代后初始约束区域范围为-500*(i+1)＜x＜500*(i+1)，-500*(i+1)＜y＜500*(i+1)。
图3是为无人机定位追踪辐射源飞行路径图，从图中可以看出整个定位追踪流程只需较少次数的迭代判断即可完成，且无人机飞行路径接近最优路径，可以实现快速地辐射源定位追踪。
图4给出了本发明定位误差和信号采样频率关系图，从图中可以看出，利用割平面思想定位追踪辐射源随着信号采样频率的提高定位误差不断降低并逐渐趋于稳定，可实现快速准确定位追踪辐射源。
本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据本发明公开的内容，可以采用其它多种具体实施方案实施本发明。因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护范围。

Claims (4)

1.一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)：初始化参数：无人机初始位置(x0，y0)，辐射源初始约束区域
Figure FDA0001890644270000011
最大迭代次数K；
(2)：在初始位置(x0，y0)估计辐射源与正东方向形成的夹角范围
Figure FDA0001890644270000012
利用点斜式建立线性不等式后整理为统一形式作为割平面并添加到约束区域
Figure FDA0001890644270000013
Figure FDA0001890644270000014
其中
Figure FDA0001890644270000015
为斜率系数矩阵，
Figure FDA0001890644270000016
为位置变量，
Figure FDA0001890644270000017
为系数向量；
(3)：利用割平面(CP)思想，得到辐射源定位的优化问题：
Figure FDA0001890644270000018
其中问题(1a)内层优化为求约束区域
Figure FDA0001890644270000019
的解析中心；
Figure FDA00018906442700000110
为第i次迭代割平面集合切割初始约束区域形成的多边形约束区域；
(4)：利用解析中心割平面(ACCP)算法计算
Figure FDA00018906442700000111
的解析中心zi并在该位置生成割平面，将得到的割平面不等式添加到约束区域
Figure FDA00018906442700000112
Figure FDA00018906442700000113
如果满足条件
Figure FDA00018906442700000114
或达到最大迭代次数K执行步骤5，否则先扩大初始约束区域
Figure FDA00018906442700000115
的范围，然后重复步骤4；
(5)：根据步骤4得到约束区域的解析中心
Figure FDA00018906442700000118
作为辐射源最终精确追踪位置
Figure FDA00018906442700000116
2.根据权利要求1所述的基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，其特征在于，无人机通过GPS传感器获得初始位置(x0，y0)；并利用定向天线估计辐射源与正东方向的夹角值。
3.根据权利要求2所述的基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，其特征在于，定向天线接收到信号强度值最大时返回的角度作为辐射源与正东方向的夹角值，夹角范围为最大信号强度对应角度左右各偏三十度。
4.根据权利要求1所述的基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法，其特征在于，所述步骤(4)中，每次迭代后初始约束区域
Figure FDA00018906442700000117
扩大一倍。
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