CN110471049A - 基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法，其实现过程是：(1)获取存在干扰源的目标区域内感知数据；(2)通过感知数据构建路径损耗矩阵；(3)根据感知数据和路径损耗矩阵计算目标区域地面上多个位置处的辐射功率，由此确定辐射源位置和辐射功率；(4)无线通信干扰源定位；本发明可用于用频设备互相干扰的无线通信环境中，对存在干扰的目标区域内的电磁辐射干扰源进行快速定位，提高了定位精度和定位效率。

Description

基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及无线通信技术领域中的一种基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法。本发明可用于用频设备互相干扰的无线通信环境中，对存在干扰的目标区域内的电磁辐射干扰源进行快速定位。

背景技术

无线通信干扰是指无用的无线通信信号引起有用无线通信信号接收质量下降或者损害的情况。无线通信干扰源所发出的干扰信号主要是通过直接耦合或者间接耦合方式进入接收设备信道或者系统，它会对无线通信所需接收信号的接收产生影响，导致性能下降，质量恶化，信息误差或者丢失，甚至阻断了通信的进行。为了保证有用信号的通信安全，无线通信干扰源定位技术逐渐发展起来，但是现有技术在定位精度和定位速度方面无法很好地满足需求。

西南电子技术研究所在其申请的专利文献“融合AOA观测量与TDOA观测量的无源定位方法”(专利申请号201910094571.9，公布号CN109917333A)中公开了一种融合AOA观测量与TDOA观测量的无源定位方法。该方法的具体步骤为：针对某个特定的外辐射源，无源定位解算单元依次接收协同主站与每个协同辅站对其到达角AOA的测量值，以及各传感器的位置参数；建立外辐射源位置向量与每个AOA测量值及对应协同平台位置向量之间的近视线性关系，并近视误差与AOA测量噪声及对应协同平台位置偏差之间的关系；选择估计参数向量，构造最小二乘模型并求解该估计参数向量和另一最小二乘模型，修正估计出外辐射源位置向量，并确定外辐射源位置最终定位值。该方法优点是具有更高的估计精度和运算效率。但是，该方法仍然存在不足之处是，首先无法克服AOA定位方法的缺点，即容易受到电磁波反射或折射等现象的影响使得定位精度出现偏差；再者因为涉及TDOA方法，所以该方法对主从设备同步要求很高；最后该方法只针对特定的单个辐射源进行定位，不适用于多辐射源定位。

北京航空航天大学在其申请的专利文献“一种基于压缩感知的同频多辐射源场强定位方法”(申请号201710723929.0，申请公布号CN107592654A)中公开了一种基于压缩感知的同频多辐射源场强定位方法。该方法的具体步骤为：首先根据压缩感知技术在目标区域进行均匀网格划分，将已接收的场强值根据网格划分情况做聚类处理，得到网格场强序列并构造场强矩阵；然后通过重构方法得到空间稀疏向量并解出，得到辐射源目标数量；最后利用Egli模型并根据遗传算法进行二次定位求解，并最终定位出同频辐射源个数。该方法的优点是可以解决多个无线电同频辐射源定位的问题。但是，该方法仍然存在的不足之处是，首先是无法避免地面复杂环境对定位精度造成的影响；再者该方法需要人员或设备实地进入目标区域内进行测量定位，所以不适用于对地面禁止进入的目标区域内的干扰源进行定位，限制了应用范围；最后是该方法需要根据遗传算法进行二次定位，限制了定位效率。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种电磁辐射干扰源快速定位方法，用于解决由地面障碍物引起的电磁波反射或折射等现象而使得定位精度出现偏差，而且克服了定位过程中对设备高同步的限制，通过少量的设备和感知数据实现对地面禁止进入的目标区域内的多个干扰源定位，提高了定位效率。

实现本发明目的的思路是通过无人机将电磁传感器和GPS模块布设在存在干扰源的目标区域的上空，获取少量测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息，根据获取的测量点位置信息构建路径损耗矩阵，然后由构建的路径损耗矩阵和测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度计算辐射源位置和辐射功率，实现干扰源定位。

为了完成上述目的，本发明实现步骤如下：

(1)获取存在干扰源的目标区域内感知数据：

(1a)在存在干扰源的目标区域内的上空，随机选择多个测量点，在所有无人机到达各自测量点后，调整无人机搭载的电磁传感器天线方向使其对地面照射范围保持相同且覆盖目标区域后，分别测量每个测量点处由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息；

(1b)重复步骤(1a)，测量至少100个测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测试点位置信息，并将所有测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度组成列向量P_m；

(2)构建路径损耗矩阵：

(2a)将存在干扰源的目标区域地面进行均匀网格划分，获得至少400个网格点；

(2b)利用距离公式，计算每个测量点与每个网格点之间的距离；

(2c)利用大尺度自由路径损耗公式，计算每个测量点与每个网格点之间的路径损耗，将所有路径损耗值组成路径损耗矩阵；

(3)获取辐射源位置和辐射功率：

(3a)按照下式，在满足限定条件下，计算所有网格点上辐射功率的列向量：

P_t＝Q^pinv(P_m-σ²-ε)

其中，P_t表示所有网格点上辐射功率的列向量，Q表示路径损耗矩阵，pinv表示求伪逆操作，P_m表示所有测量点的接收信号功率强度列向量，σ²表示加性高斯白噪声功率的均值，ε表示在所有测量点处电磁传感器的测量误差组成的列向量；

(3b)根据存在干扰源的区域内的环境参数设置预设阈值，将列向量P_t中每个大于阈值的元素所对应的网格点所处的位置，作为所测辐射源的位置，将该元素值作为所测辐射源的辐射功率；

(4)定位辐射干扰源：

在存在干扰源的目标区域内，按照所测得的辐射源位置，工作人员依照目标区域内原有正常辐射源分布位置和对应辐射功率参数，排除所测得的辐射源中的正常辐射源，剩余辐射源便是干扰源。

本发明具有以下优点：

第一，由于本发明在存在干扰源的目标区域内的上空，通过无人机测量多个测量点处由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息，克服了现有技术在定位过程中由于容易受到电磁波反射或折射等现象的影响使得定位精度出现偏差，有效避免了地面复杂环境对定位精度造成的影响，使得本发明在无人机定位过程中，无人机选取测量点时机动性强，灵活性高；

第二，由于本发明只利用多个测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息，实现对存在干扰源的目标区域内的干扰源进行定位，克服了现有技术对设备同步要求高，定位效率低的问题，使得本发明在无人机定位过程中，有效降低计算复杂度、缩小时延，提高了定位效率，可满足快速获取干扰源位置的需求；

第三，由于本发明在存在干扰源的目标区域内的上空，通过无人机测量多个测量点处由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息，实现对存在干扰源的目标区域内的干扰源进行定位，克服了现有技术不适用于对地面禁止进入的目标区域内的干扰源进行定位，使得本发明在无人机定位过程中，扩大了定位技术应用范围，可以解决类似于洋山港这种无人码头内的干扰源定位问题。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是以洋山港区干扰源识别为例，本发明的工作原理示意图；

图3是仿真本发明中辐射源位置、传感器测量点位置随机分布图；

图4是本发明的测量辐射功率与实际辐射功率仿真图；

图5是本发明的实际辐射源辐射功率与测量的辐射源辐射功率的相对误差仿真图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。

参照附图1，本发明的具体步骤作进一步的详细描述。

步骤1，获取存在干扰源的目标区域内感知数据。

(1.1)在存在干扰源的目标区域且高度为500～1000m空域内，随机选择多个测量点，在所有无人机到达各自测量点后，调整无人机搭载的电磁传感器天线方向使其对地面照射范围保持相同且覆盖目标区域后，分别测量每个测量点处由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息；

(1.2)重复本步骤的(1.1)，测量至少100个测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测试点位置信息，并将所有测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度组成列向量P_m；所述搭载电磁传感器和GPS模块的无人机还可以使用其他飞行设备或悬浮装置代替。

步骤2，构建路径损耗矩阵。

将存在干扰源的目标区域地面进行均匀网格划分，获得至少400个网格点。

按照下式，计算每个测量点与每个网格点之间的距离：

其中，d_ij表示第i个测量点与第j个网格点之间的距离，(x_j,y_j,z_j)表示第j个网格点的位置，(x_i,y_i,z_i)表示第i个测量点的位置，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，且M表示测量点的总数，N表示地面网格点的总数。

按照下式，计算每个测量点与每个网格点之间的路径损耗，将所有路径损耗值组成路径损耗矩阵：

其中，Q_ij表示第i个测量点与第j个网格点之间的路径损耗，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，且M表示测量点的总数，N表示地面网格点的总数；λ表示地面辐射源辐射的电磁波波长，G_t表示辐射源的发射天线增益，G_r表示电磁传感器的接收天线增益。

由于无人机的测量点位置高度均在500m以上，因而测量点处接收到的辐射源信号在传播过程中，几乎不会因地面障碍物折射或反射而引起多径衰落，辐射源信号的传播路径可近似为直视路径，所以可认为路径损耗只由大尺度自由空间路径损耗组成，即可以使用大尺度自由路径损耗公式计算本发明中涉及到的电磁波传播路径损耗。

步骤3，获取辐射源位置和辐射功率。

按照下式，在满足限定条件下，计算所有网格点上辐射功率的列向量：

P_t＝Q^pinv(P_m-σ²-ε)

其中，P_t表示所有网格点上辐射功率的列向量，Q表示路径损耗矩阵，pinv表示求伪逆操作，P_m表示所有测量点的接收信号功率强度列向量，σ²表示加性高斯白噪声功率的均值，ε表示在所有测量点处电磁传感器的测量误差组成的列向量。

所述限定条件是指同时满足下述条件的情形：

条件1：||P_m-σ²-QQ^pinv(P_m-σ²-ε)_t||₂≤μ

条件2：min||Q^pinv(P_m-σ²-ε)||

其中，||·||₂表示2-范数操作，P_m表示所有测量点的接收信号功率强度的列向量，σ²表示加性高斯白噪声功率的均值，Q表示路径损耗矩阵，pinv表示求伪逆操作，ε表示所有测量点电磁传感器的测量误差的列向量,μ表示收敛精度，其取值根据存在干扰源的区域内的环境参数设置，||·||表示1-范数操作，min表示求最小值操作。

根据存在干扰源的区域内的环境参数设置预设阈值P，将列向量P_t中每个大于阈值P的元素所对应的网格点所处的位置，作为所测辐射源的位置，将该元素值作为所测辐射源的辐射功率。

计算所有网格点上辐射功率的列向量可根据本步骤在满足限定条件1和限定条件2的情况下，通过公式P_t＝Q^pinv(P_m-σ²-ε)计算得到，但是在判断符合限定条件的过程中，涉及的计算量很大，本发明的实施例中采用一种简单方法快速求解所有网格点上辐射功率的列向量，其具体步骤如下：

第1步，初始化索引位置向量A_u＝[]，残差r＝P_m-σ²，投影向量B_u＝[]，选择列矩阵E_u＝[]，P_t＝＜0,0,...,0＞_N；

第2步，利用下述公式，计算残差r与路径损耗矩阵Q中每列元素的内积，并找出最大内积所对应的列标c，

其中，表示取最大值对应的第j列的列标操作，Q(:,j)表示取路径损耗矩阵Q的第j列的操作，T表示转置操作；

第3步，将列标c加到索引位置向量A_u的末尾，即：

A_u＝[A_u,c]

第4步，将路径损耗矩阵Q的第c列加到选择列矩阵E_u的末尾，即：

E_u＝[E_u,Q(:,c)]

第5步，通过非负最小二乘法，计算投影向量B_u：

B_u＝f(E_u,r)

其中，f(·)表示非负最小二乘操作；

第6步，比较投影向量B_u最后一个元素B_u[:,end]与阈值P的大小，若B_u[:,end]＜P，则在选择列矩阵E_u中删除最后一列，索引位置向量A_u删除最后一项，残差不变；否则，选择列矩阵不变，索引位置向量不变，残差更新为：

r＝r-E_u×B_u

第7步，判断是否满||r||₂＜μ,若满足，则执行第8步，否则，执行本步骤中的第2步；

第8步，通过索引位置向量A_u和投影向量B_u计算所有网格点上辐射功率的列向量：

P_t[A_u[k]]＝B_u[k]，

P_t[j]＝0

该两式分别表示所有网格点上辐射功率的列向量P_t的第A_u[k]项元素的值等于投影向量B_u的第k个元素B_u[k]，列向量P_t中其他项元素取值均为0，其中j＝1,2,..,N，N为网格点总数且j≠A_u[k]，k＝1,2,...。

步骤4，定位辐射干扰源。

在存在干扰源的目标区域内，该区域数据中心通常会有该区域原有正常辐射源的安装数据，即正常辐射源的安装位置和对应的辐射功率，所以按照所测得的辐射源位置，工作人员依照目标区域内原有正常辐射源分布位置和对应辐射功率参数，排除所测得的辐射源中的正常辐射源，剩余辐射源便是干扰源。

参照附图2，无人机通过多次调整自身测量位置，获取存在干扰源的目标区域内多个点上的由地面辐射源辐射出的信号功率强度与位置信息，并回传到数据汇集中心，数据汇集中心这些数据进行处理，生成目标区域内的辐射源分布图，然后通过与该区域的原有正常辐射源分布图比较，快速定位干扰源位置。

本发明的效果可以通过以下仿真进一步说明：

A、仿真条件

将试验区域布置在200m×200m的广场上，将其按10m×10m的网格进行划分，每个网格的面积为100平方米，获得网格顶点数N＝441，辐射源辐射频率为0.3～6.5GHz。

仿真采用K＝10个辐射源但本发明实际应用时辐射源个数不限于10个，将这些辐射源随机分布在广场的网格点上。用无人机搭载电磁传感器和GPS定位模块升空，高度为500m～1000m内，在广场上空测量M＝100个位置处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点的位置信息。

假设辐射源辐射功率的可能值为P₀的整数倍，即辐射功率值随机分布在集合{P₀,2P₀,...,P_max}，其中，P₀为参考功率，P_max表示功率最大值。辐射功率重构的性能用相对误差PowE来表示，相对误差PowE计算公式如下：

其中，P_t表示实际的所有网格点上辐射功率的列向量量，表示测量的所有网格点上辐射功率的列向量，P₀为参考功率。

仿真在matlab软件中进行，配置上述仿真条件，对辐射源发射机和电磁传感器测量点位置分布、计算得到的实际辐射功率和设置的实际辐射功率、计算的实际辐射功率与设置的实际辐射功率的相对误差进行仿真。

B、仿真内容与结果分析

在上述仿真条件下，本发明进行了如下3个仿真：

仿真1：对K＝10个辐射源和电磁传感器测量的M＝100个点的位置在广场内分布进行仿真，将上述仿真条件中所配置的数据在matlab软件中进行对应设置，对辐射源和电磁传感器测量点分布位置进行仿真，得到如附图3所示的三维立体空间仿真图。附图3中横纵坐标表示200m×200m的广场，每个刻度表示10m，每个网格面积为100平方米，竖坐标表示0～1000m空域，*表示传感器的测量点分布的位置，+表示辐射源发射机分布位置。由图3可看出+表示的辐射源发射机随机分布在广场地面上，*表示的电磁传感器测量位置点随机分布在高度为500m～1000m内，体现了本发明的鲁棒性。

仿真2：对本发明测量的辐射功率和实际辐射功率进行仿真。将上述仿真条件中所配置的数据在matlab软件中进行设置，并将本发明设计的定位方法在matlab软件中进行算法实现，然后对本发明测量的辐射功率和实际辐射功率进行仿真，得到如附图4所示的仿真结果。附图4中第一个图的横纵坐标表示200m×200m的广场平面，每个刻度为10米，图中菱形所在位置表示实际辐射源的位置，菱形大小表示实际辐射源功率大小，第二个图的横纵坐标表示200m×200m的广场平面，每个刻度为10米，图中菱形所在位置表示识别的辐射源位置，菱形大小表示识别的辐射源功率大小。通过matlab仿真得到附图4，由图可以看出，第一图中的代表辐射源的菱形大小和位置与第二张图中的代表辐射源的菱形大小和位置相同，即本发明测量的辐射功率与实际辐射功率高度吻合，由此可以看出本发明对实际辐射功率重构的准确性。

仿真3：试验重复100次，对每次试验的重构辐射功率与实际辐射功率的相对误差PowE进行仿真。将上述仿真条件中所配置的数据在matlab软件中进行设置，并将本发明设计的定位方法在matlab软件中进行算法实现，然后对重构辐射功率与实际辐射功率的相对误差PowE进行仿真，得到如附图5所示的仿真结果。附图5中横坐标表示仿真实验次数，纵坐标表示实际辐射功率与测量的辐射功率之间的相对误差。通过matlab仿真得到附图5，由,图5可以看出，在100次试验中，相对误差保持在10^-3左右，相对误差特别小且稳定，说明本发明的辐射源的识别性能优越，且对辐射源位置、测量点位置、辐射源辐射功率都有鲁棒性。

Claims (4)

1.一种基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法，其特征在于，获取存在干扰源的目标区域内感知数据，构建路径损耗矩阵，根据感知数据和路径损耗矩阵确定辐射源位置和辐射功率，实现无线通信干扰源定位，该方法的具体步骤包括如下：

(1)获取存在干扰源的目标区域内感知数据：

(1a)在存在干扰源的目标区域内的上空，随机选择多个测量点，在所有无人机到达各自测量点后，调整无人机搭载的电磁传感器天线方向使其对地面照射范围保持相同且覆盖目标区域后，分别测量每个测量点处由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测量点位置信息；

(1b)重复步骤(1a)，测量至少100个测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度和测试点位置信息，并将所有测量点处的由地面辐射源辐射出的信号功率强度组成列向量P_m；

(2)构建路径损耗矩阵：

(2a)将存在干扰源的目标区域地面进行均匀网格划分，获得至少400个网格点；

(2b)利用距离公式，计算每个测量点与每个网格点之间的距离；

(2c)利用大尺度自由路径损耗公式，计算每个测量点与每个网格点之间的路径损耗，将所有路径损耗值组成路径损耗矩阵；

(3)获取辐射源位置和辐射功率：

(3a)按照下式，在满足限定条件下，计算所有网格点上辐射功率的列向量：

P_t＝Q^pinv(P_m-σ²-ε)

其中，P_t表示所有网格点上辐射功率的列向量，Q表示路径损耗矩阵，pinv表示求伪逆操作，P_m表示所有测量点的接收信号功率强度列向量，σ²表示加性高斯白噪声功率的均值，ε表示在所有测量点处电磁传感器的测量误差组成的列向量；

(3b)根据存在干扰源的区域内的环境参数设置预设阈值，将列向量P_t中每个大于阈值的元素所对应的网格点所处的位置，作为所测辐射源的位置，将该元素值作为所测辐射源的辐射功率；

(4)定位辐射干扰源：

在存在干扰源的目标区域内，按照所测得的辐射源位置，工作人员依照目标区域内原有正常辐射源分布位置和对应辐射功率参数，排除所测得的辐射源中的正常辐射源，剩余辐射源便是干扰源。

2.根据权利要求1所述的基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法，其特征在于：步骤(2b)中所述距离公式如下：

其中，d_ij表示第i个测量点与第j个网格点之间的距离，(x_j,y_j,z_j)表示第j个网格点的位置，(x_i,y_i,z_i)表示第i个测量点的位置，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，且M表示测量点的总数，N表示地面网格点的总数。

3.根据权利要求1所述的基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法，其特征在于：步骤(2c)中所述大尺度自由路径损耗公式如下：

其中，Q_ij表示第i个测量点与第j个网格点之间的路径损耗，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，且M表示测量点的总数，N表示地面网格点的总数；λ表示地面辐射源辐射的电磁波波长，d_ij表示第i个测量点与第j个网格点之间的距离,G_t表示辐射源的发射天线增益，G_r表示电磁传感器的接收天线增益。

4.根据权利要求1所述的基于测量辐射功率的无线通信干扰源定位方法，其特征在于：步骤(3a)中所述限定条件是指同时满足下述条件的情形：

条件1：||P_m-σ²-QQ^pinv(P_m-σ²-ε)_t||₂≤μ

条件2：min||Q^pinv(P_m-σ²-ε)||

其中，||·||₂表示2-范数操作，P_m表示所有测量点的接收信号功率强度的列向量，σ²表示加性高斯白噪声功率的均值，Q表示路径损耗矩阵，pinv表示求伪逆操作，ε表示所有测量点电磁传感器的测量误差的列向量,μ表示收敛精度，其取值根据存在干扰源的区域内的环境参数设置，||·||表示1-范数操作，min表示求最小值操作。