CN110109048B - 一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法 - Google Patents

一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，属于信号检测技术领域。所述估计方法在空域对入侵信号进行识别得到角度估计值，并建立角度误差函数，估计入侵信号的信噪比，利用相位差数据以及来波信号的信噪比计算出未知辐射源相对于无人机的角度范围，实现在空域中的定向功能。本发明天线结构简单，计算量小，精度高；依据大量的统计数据得到角度误差随信噪比变化函数，具有高度的真实性与可信性。

Description

一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法
技术领域
本发明属于信号检测技术领域，具体是指一种基于相位差数据的入侵信号来波方向角度范围估计方法。
背景技术
无人系统数据链承担着无人系统指挥控制和信息传输的重要任务，是无人系统的重要组成部分。在军事上，它可用于空中侦察、电子干扰、通信中继、目标定位、战场监视和边境巡逻等，民用上可用于航空摄影、灾情监测、地球物理探矿、航空摄影等。近年来随着无人系统的逐步完善，无人系统的应用逐渐呈现爆发式增长并对无人系统数据链在复杂环境下的安全性、可靠性和适应性提出了更高的要求。然而，现有的无人系统数据链在应用于强对抗环境下的信息传输、协同作战等重大需求任务时，还存在着抗干扰、抗截获、抗欺骗能力不足，对复杂电磁环境的认知能力的不足，对入侵信号位置估计能力不足等问题，缺乏灵活性和适应性，因此亟需一种准确迅速的入侵信号来波方向角度范围估计方法。
目前，利用外辐射信号的无源定向技术，主要是由定向系统通过接收这些直射信号和目标反射信号，测量它们的到达时间差、到达角和多普勒频移等观测信息，送入高速处理机处理和运算，最后实现对目标的探测和定向。根据孙仲康，陈辉煌教授在《定位导航与制导》的描述，1986年英国人就曾经把TDOA(Time difference of Arrival)应用到地面电视作为照射源探测民航飞机角度试验中。美国“沉默的哨兵”系统是利用商业TV信号和FM广播信号对空中目标进行探测定向定位系统，它的核心技术是无源相干定位(PCL)技术，它利用商业FM无线电台和TV台(50～800MHz)的连续载波,以及载波信号的包络，测量直射和反射信号间的TDOA的可区分特性，探测、跟踪和定位目标。在此算法处理过程中，利用信号的到达角、时间延迟和多普勒频移信息来对目标进行定位，并利用运动目标反射信号的多普勒频移计算速度矢量，分选出静止目标并去除，计算过程复杂。
发明内容
本发明为了简化角度估计的计算过程，更精确地判断出入侵信号的位置范围，提出了一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，在空域对入侵信号进行识别，可以估计入侵信号的信噪比，利用相位差数据以及来波信号的信噪比计算出未知辐射源相对于无人机的角度范围，实现在空域中的定向功能。
本发明提供一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，具体步骤如下：
第一步，计算角度估计值；
利用无人机机载天线测量得到相位差数据，根据相位差数据计算得到入侵信号相对于无人机的角度估计值。
第二步，做出角度误差函数；
将平面按照角度划分为三个区域，在每个区域内多次进行仿真实验，对比理论值与真实值得到不同信噪比下的角度误差统计结果，将统计结果拟合为角度误差随信噪比变化的函数，也称为角度误差函数。
第三步，计算信噪比；
基于谱分析方法，对接收到的信号进行快速傅里叶变换，使用韦尔奇周期图法得到信号功率谱密度并对其进行均值滤波，然后计算信号的起止频率，根据起止频率值将功率谱分割为信号部分与噪声部分，分别计算每一部分的功率值，可以求得信噪比的值。
第四步，计算角度范围；
将信噪比的值输入至角度误差函数中，得到角度误差，根据由相位差计算得到的角度估计值，得到入侵信号的来波方向角度范围。
本发明的优点在于：
(1)使用二元单基线相位干涉仪计算相位差，并根据相位差计算入侵信号的来波方向角度估计值，天线结构简单，计算量小，精度高；
(2)谱分析方法可以快速准确的估计入侵信号的信噪比，为准确的估计来波方向区域提供重要支撑。
(3)依据大量的统计数据得到角度误差随信噪比变化函数，具有高度的真实性与可信性。
附图说明
图1为本发明的一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法步骤流程图；
图2为本发明的机载天线测向原理示意图；
图3为本发明中统计角度误差和信噪比SNR的关系曲线图；
图4为本发明的信噪比估计计算流程图；
图5为本发明的信噪比估计过程中起止频率计算流程图；
图6为本发明的角度范围估计效果图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方法进行详细说明。
本发明是一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，整体流程图如图1所示，本发明实现了统计不同区域角度误差随信噪比变化关系函数，并使用谱分析方法快速准确的估计入侵信号信噪比。具体包括以下步骤：
第一步，利用无人机机载天线测量得到入侵信号的相位差数据，根据相位差数据计算得到入侵信号来波方向相对于无人机的角度估计值。
无人机机载天线为二维单基线相位干涉仪，可以满足无人机三维定向的要求，不仅天线阵列复杂度和对计算资源要求较低，而且占用较小空间，便于安装在无人机上。二维单基线相位干涉仪测向的原理如图2，天线阵元位于XOY平面，分别在原点处、X轴上、Y轴上有三个阵元。X轴上的a-c基线、Y轴上的a-b基线长度都为D。设a-c天线阵元接收到来波相位差为
Figure GDA0002679936740000031
a-b天线阵元接收到来波相位差为
Figure GDA0002679936740000032
在干涉仪基线长度远小于无人机和辐射源距离的情况下，来波信号可以视作平行信号，可得：
Figure GDA0002679936740000033
Figure GDA0002679936740000034
式中ωt为来波角频率，Δt1、Δt2分别为来波到达两个天线阵元的时间差，D为阵元间距(即干涉仪基线长)，λ为载波波长，θ为来波方位角，
Figure GDA0002679936740000035
为来波俯仰角，所述来波信号是指入侵信号。
由于存在噪声干扰，在使用相位差的过程中存在误差，随着信噪比的不断增大，这个误差会逐渐减小。将传输过程中两个天线阵元上的噪声分别等效为高斯噪声α和β，α，β均满足均值为0，方差为δ2的高斯分布。新的相位差结果如下：
Figure GDA0002679936740000036
Figure GDA0002679936740000037
根据公式
Figure GDA0002679936740000038
可以计算出测向角度θ'。所述的测向角度就是入侵信号来波方向相对于无人机的角度估计值。
第二步，多次统计不同区域的角度误差，做出不同角度范围内角度误差随信噪比变化关系图像。
将平面角度划分为三个区域，其中，区域一的角度范围为：0°～30°，150°～210°，330°～360°，区域二的角度范围为：30°～60°，120°～150°，210°～240°，300°～330°，区域三的角度范围为：60°～120°，240°～300°。在每个区域内多次进行仿真实验，即将信噪比作为自变量，取值范围设为0～20dB，分别在区域一、二、三内测量计算测向角度真实值与理论值之间的误差，对比理论值与真实值得到不同信噪比SNR下的角度误差，将统计结果拟合为角度误差随信噪比变化的函数，仿真结果如图3所示。分别对三个区域的图像进行多项式拟合，生成的角度误差如下：
f(pSNR)＝P1*pSNR 4+P2*pSNR 3+P3*pSNR 2+P4*pSNR+P5
其中，P1、P2、P3、P4、P5分别为多项式参数，pSNR为信噪比的值。三个不同区域对应的多项式参数如下表所示：
P<sub>1</sub> P<sub>2</sub> P<sub>3</sub> P<sub>4</sub> P<sub>5</sub>
区域一 9.726*10^-6 -0.001655 0.09603 -2.372 22.12
区域二 5.045*10^-5 -0.005727 0.2456 -4.885 40.32
区域三 0.000123 -0.01278 0.481 -7.844 48.53
第三步，基于谱分析的方法，估计计算出入侵信号的信噪比。
如图4所示，对于入侵信号S(t)，设该入侵信号在传输过程中受到加性高斯白噪声(AWGN)的影响，于是接收到实信号可表示为：
x(t)＝s(t)+n(t)
式中n(t)是均值为0、方差为N0的高斯白噪声，即实信号x(t)的噪声功率谱密度为常数N0的高斯白噪声，且与入侵信号S(t)不相关。因此在接收到入侵信号序列之后，对其进行快速傅里叶变换，然后用韦尔奇周期图法，得到含噪信号x(f)的功率谱密度X(f)，表示为：
X(f)＝S(f)+N(f)
对含噪入侵信号的功率谱密度X(f)进行均值滤波，使功率谱更加平滑，便于处理。N(f)表示高斯白噪声的功率谱，S(f)表示纯净的入侵信号的功率谱。
计算入侵信号的起止频率fL，fH流程图如图5所示，将功率谱按照频率等分为N部分，N值越大计算精度越高，但计算复杂度也随之提高。分别计算每一部分谱值的平均值，得到一个长度为N的一维数组，使用快速排序法对这个序列进行排序，由于整体功率谱远大于入侵信号带宽，因此这个序列的中值最接近实信号的噪声功率谱密度N0，将该中值记为N01，整体功率谱值减去中值N01，剩余部分进行一系列平滑处理，功率谱值不为0的部分对应的频率值即为信号频率范围(fL～fH)。根据起止频率值将功率谱分割为信号部分与噪声部分。
按信噪比定义可得信噪比估计值pSNR：
Figure GDA0002679936740000041
fs表示采样频率，PS表示信号能量，PN表示噪声能量，fL和fH为信号起止频率。
第四步，将第三步得到的信噪比估计值输入至第二步的角度误差函数中，得到角度误差，根据第一步得到的角度估计值，计算出入侵信号的来波方向角度范围。
在计算出入侵信号的角度估计值之后，根据三个区域的划分区间，选择其所在的区域对应的角度误差函数参数，将信噪比估计值pSNR作为角度误差函数的输入，得到角度误差：
Δθ＝P1*pSNR 4+P2*pSNR 3+P3*pSNR 2+P4*pSNR+P5
将第一步所得到的测向角度θ'作为基准角度，因此未知入侵信号的来波方向角度范围为：θ'-Δθ～θ'+Δθ。具体效果如图6所示，即以无人机为中心建立二维直角坐标系，得到空间中入侵信号的角度范围为θ'-Δθ～θ'+Δθ。

Claims (4)

1.一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤，
第一步，计算角度估计值θ'；
利用无人机机载天线测量得到相位差数据，根据相位差数据计算得到入侵信号相对于无人机的角度估计值θ'；
Figure FDA0002679936730000011
Figure FDA0002679936730000012
Figure FDA0002679936730000013
其中，将入侵信号传输过程中两个天线阵元上的噪声分别等效为高斯噪声α和β，α，β均满足均值为0，方差为δ2的高斯分布；ωt为来波角频率，Δt1、Δt2分别为来波到达两个天线阵元的时间差，D为阵元间距，λ为载波波长，θ为来波方位角，
Figure FDA0002679936730000014
为来波俯仰角，所述来波信号是指入侵信号；
第二步，做出角度误差函数；
将平面按照角度划分为三个区域，在每个区域内多次进行仿真实验，对比理论值与真实值得到不同信噪比下的角度误差统计结果，将统计结果拟合为角度误差随信噪比变化的函数，也称为角度误差如下：
f(pSNR)＝P1*pSNR 4+P2*pSNR 3+P3*pSNR 2+P4*pSNR+P5
其中，P1、P2、P3、P4、P5分别为多项式参数，pSNR为信噪比的值；
第三步，计算信噪比估计值；
基于谱分析方法，对接收到的信号进行快速傅里叶变换，使用韦尔奇周期图法得到信号功率谱密度并对其进行均值滤波，然后计算信号的起止频率，根据起止频率值将功率谱分割为信号部分与噪声部分，分别计算每一部分的功率值，求得信噪比估计值；
第四步，计算角度范围；
将信噪比估计值输入至角度误差函数中，得到角度误差Δθ，根据由相位差计算得到的角度估计值θ'，得到入侵信号的来波方向角度范围(θ'-Δθ)～(θ'+Δθ)；所述的角度误差Δθ如下：
Δθ＝P1*pSNR 4+P2*pSNR 3+P3*pSNR 2+P4*pSNR+P5。
2.根据权利要求1所述的一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，其特征在于：所述的无人机机载天线为二维单基线相位干涉仪。
3.根据权利要求1所述的一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，其特征在于：第二步中所述的三个区域，其中，区域一的角度范围为：0°～30°，150°～210°，330°～360°，区域二的角度范围为：30°～60°，120°～150°，210°～240°，300°～330°，区域三的角度范围为：60°～120°，240°～300°。
4.根据权利要求1所述的一种基于相位差的入侵信号来波方向角度范围估计方法，其特征在于：第三步具体实现如下，
对于入侵信号S(t)，设该入侵信号在传输过程中受到加性高斯白噪声的影响，于是接收到实信号表示为：
x(t)＝s(t)+n(t)
式中n(t)是均值为0、方差为N0的高斯白噪声，即实信号x(t)的噪声功率谱密度为常数N0的高斯白噪声，且与入侵信号S(t)不相关；因此在接收到入侵信号序列之后，对其进行快速傅里叶变换，然后用韦尔奇周期图法，得到含噪信号x(f)的功率谱密度X(f)，表示为：
X(f)＝S(f)+N(f)
对含噪入侵信号的功率谱密度X(f)进行均值滤波；N(f)表示高斯白噪声的功率谱，S(f)表示纯净的入侵信号的功率谱；
计算入侵信号的起止频率fL，fH，根据起止频率值将功率谱分割为信号部分与噪声部分，按信噪比定义得信噪比估计值pSNR：
Figure FDA0002679936730000021
fs表示采样频率，PS表示信号能量，PN表示噪声能量，fL和fH为信号起止频率。
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