CN110487282A - 一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法和系统，该方法利用测向解算模型分别获得测向对时延估计精度的容忍度和测向解算模型对随机噪声的容忍度，并相应得到第一、第二时延估计区间；由这两个区间得到第三时延估计区间；由第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值和阵列关系获得第一测量维度对应的测向估计值；由该测向估计值获得第一测量维度的时延估计值，利用该时延估计值对第一测量维度的接收信号进行修正。本发明的修正方法在不增加基线孔径、模型复杂度的情况下，提高了低信噪比环境下的基线定位测向稳健性。

Description

一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法和系统

技术领域

本发明属于定位导航领域,具体涉及一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法和系统。

背景技术

在水声、空气声、电磁、射电等领域的主、被动的基线定位系统中，测向、测距以及信号参数测量等的核心技术之一是信号的时延估计。

时延估计算法是对直线阵、平面阵或立体阵中的不同阵元间的接收信号的时延差进行估计，再输入具体的测向解算模型中以完成测向、测距，或在部分运动成像设备中完成运动补偿等信号处理的任务。

常用的时延估计方法有以互谱法为代表的相关类时延估计算法以及各种自适应时延估计算法等。

实际应用中，在计算资源有限、阵列孔径有限，设备成本限制的情况下，经常面临低信噪比环境下随机噪声的干扰，从而导致了时延估计精度和稳健性下降，进而影响了测向、测距等和时延估计紧密关联的信号处理的稳健性。

发明内容

本发明实施例提供一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法和系统用以解决时延估计精度和稳健性低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法，该方法包括：

利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到第三时延估计区间；当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}和阵列的几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；

根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}获得第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

进一步的，所述采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度包括以下子步骤：

设置接收信号的参数；

利用所述测向解算模型，并采用时延估计算法对不同方向的接收信号进行仿真和统计得到所述测向解算模型对随机噪声的容忍度；

其中，所述接收信号的参数包括：信号的频率范围、采样频率、采样精度、随机噪声类型和典型信噪比。

进一步的，利用互谱法和/或自适应时延估计方法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度。

进一步的，所述第三时延估计区间是通过将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集所获得的。

进一步的，当第三时延估计区间的初始置信度在[0，1]之间分布时，则给予的第二置信度大于0.5。

进一步的，当阵元间只存在两个测量维度时，则给予的第二置信度为1。

进一步的，若第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}与第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}之间的差值超出预设的偏差值，利用所述第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}和第三时延估计区间内的时延估计值τ_{good_x}所对应的测量阵元输出的信号对第一测量维度的时延测量结果τ_y所对应的阵元的接收信号进行信号重建；

其中，所述信号重建是在低信噪比下进行的。

进一步的，所述对第一测量维度的时延测量结果τ_y所对应的阵元的接收信号进行信号重建包括以下子步骤：

若阵列中的第一测量维度的相对于基准阵元的时延估计值τ_y不在第二置信度区间内，则计算第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计值τ_{good_x}及所对应的角度估计值θ_{good_x}；

根据第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度估计值θ_{good_x}、阵列的几何关系和信号入射方向，获得第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_y}；

将所述第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计对应的角度测量值θ_{good_y}输入测向解算模型，得到所述第三时延估计区间内的第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}。

第二方面，本发明实施例提供一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正系统，所述系统包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、置信度模块、测向结果获取模块和修正模块；其中，

所述第一获取模块用于利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

所述第二获取模块用于采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

所述第三获取模块用于根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到该第三时延估计区间；

所述置信度模块用于当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，

所述测向结果获取模块利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}和阵列的内在几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；

所述修正模块根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}输入测向解算模型中求出第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

进一步的，所述第三时延估计区间是通过将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集所获得的。

本发明的用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法，它综合利用基线阵列中阵元在空间上的内在关联性、不同方向定位测向时的时延估计算法对低信噪比下随机噪声的容忍度不同以及不同方向测向时测向解算模型对时延估计精度的容忍度不同，来用部分精度高的测向值对基线定位阵列中其他部分时延估计进行修正，进而在不增加基线孔径、模型复杂度的情况下，提高了低信噪比环境下的基线定位测向的稳健性，并可改善部分阵元的信号参数提取质量并进一步的改善系统的其他信号处理性能，具有实现简单、经济的特点；而且本发明可以适用于远场声源和近场声源的阵列。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的三元阵列示意图；

图3为本发明实施例提供的一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

一、用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法

参见图1，图1为本发明实施例提供的一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：

S100：利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

具体的，利用测向解算模型f(θ)＝g(τ₁，τ₂，…，τ_n)获得不同方向或不同时延区间内容测向对时延估计精度的容忍度；其中，f(θ)为方向函数，g为时延函数，τ_n为不同阵元接收信号相对于基准阵元信号的时延值；

根据测向解算模型对应的角度解算函数的图像和其对应的一阶导数分析角度估计值随时延估计值的变化趋势，基于所述变化趋势可以获得第一时延估计区间，在该第一时延区间内，测向对时延估计精度的要求较低。

上述的测向解算模型例如可以是三元阵测向时的角度解算模型：

或者

除了需要评估测向解算模型f(θ)＝g(τ₁，τ₂，…，τ_n)在不同方向测向时对时延估计精度的容忍度，还需要根据基阵孔径、信号采样参数等评估所使用的具体时延估计算法针对不同方向信号进行时延估计时对于随机噪声的容忍度。

S200：采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

具体的，可以根据上述步骤100中的测向解算模型，并采用时延估计算法获得测向对随机噪声的容忍度，以排除阵型安装误差、信号传输速度误差、电路相位误差等的影响；

首先，设置接收信号的参数，其中接收信号的参数包括频率范围、采样频率、采样精度、随机噪声类型、典型信噪比等参数；

其次，根据所述测向解算模型，并采用时延估计算法在计算机上对不同方向的接收信号进行仿真和统计(例如可以利用蒙特卡洛进行仿真和统计)，从而得到不同方向测向时对典型信噪比下的随机噪声的容忍度，根据该第二容忍度获得一个第二时延估计区间，在该第二时延区间内，测向对时延估计精度要求也较低，并且测向估计值更趋近对应的真值；

需要说明的是，对不同方向的接收信号进行仿真的过程中，对于带限信号进行检测时，仿真时应有带通滤波等抑制噪声措施。

本实施例中可以利用互谱法和/或自适应时延估计方法评估不同方向测向解算模型在定位测向时对典型信噪比下的随机噪声的容忍度；需要说明的是利用互谱法和自适应时延估计方法评估获得的第二容忍度的数值一般是不同的。

由于方向角度等测量对象可对应不同的时延估计值，可用阵列中不同部分阵元信号的时延估计值对信号入射方向进行事先若干组独立的粗估，而判定置信度高的时延估计值时需要参考不同方向测向的时候时延估计算法对低信噪比下随机噪声的容忍度以及不同方向测向时测向模型对时延估计精度的容忍度。

S300：根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到第三时延估计区间；

当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，利用第二测量维度的角度测量值θ_{good_x}和阵列的内在几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度；

不同方向或分布的阵元间的时延测量具有不同的测量维度，例如存在两个不同的测量维度，本实施例中，将y维度作为第一测量维度，将x维度作为第二测量维度；则两个测量维度下的时延测量可分别记为τ_x、τ_y；其中，τ_x、τ_y指的是x、y两个不同测量维度下得到的相对于基准阵元的时延估计值，这两个时延估计值τ_x、τ_y是时延测量结果(其中，下角标good表示属于第三时延区间，bad表示在第三时延区间外，x、y分别表示测量维度的不同方向)；那么在第三时延估计区间，可得到(其中，表示τ_x在第三时延区间内的时延估计值；表示τ_y在第三时延区间外的时延估计值)或者(其中，表示τ_x在第三时延区间外的时延估计值；表示τ_y在第三时延区间内的时延估计值)两种情况。

具体的，为了满足一定的角度定位精度，首先，需要将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集以确定所述第三时延估计区间[τ_min，τ_max]，该第三时延估计区间[τ_min，τ_max]为一个或若干个连续的时延估计区间；在该第三时延估计区间内，测向对所使用的时延估计算法的时延估计精度要求也较低，测向值更趋近于对应的真值；

其次，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度；其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

，对不属于该第三时延估计区间内的另一测量维度的时延测量值τ_{bad_y}不予采用；

所述第二置信度是一个大于第三时延估计区间的初始置信度的数值，例如：

当第三时延区间的初始置信度在[0，1]之间分布时，给予的第二置信度大于0.5；

或者当阵元间只存在两个测量维度时，则给予的第二置信度为1；即采纳的第二置信度为高置信度(置信度1)，不采纳低置信度(置信度0)。

利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值和阵列的内在几何关系可以得到第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}，其中，该θ_{good_y}表示测量维度为y的测向估计值。

本实施例中的时延估计算法对直线阵、平面阵或立体阵中的不同阵元间的接收信号的时延差均可以评估，以得到不同方向或分布的多组阵元间的时延估计值。

实际应用中，根据测向结果，为了满足一定的角度定位精度，进一步的，同一基线定位阵列的不同解算模型可以和在不同的第三时延区间组合使用，以优势互补。

例如：三元阵测向时有两个角度解算模型：和基于这两个角度解算模型可以得到两个不同的第三时延区间，在这两个不同的第三时延区间中，利用仿真可以获知某一个角度解算模型的角度解算精度更高，那么在第三时延区间将选择精度较高的角度解算模型。

S400：同时，根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}获得第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，进而利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

具体的，所述对第一测量维度的接收信号进行修正，可以实现对区间外的时延估计值τ_{bad_y}的修正。

进一步的，最后，将修正后的τ_{good_y}输入测向解算模型f(θ)＝g(τ₁，τ₂，…，τ_y)中，得到测向结果θ_{good_y}，这样可提高中低信噪比下测向的稳健性。

进一步的，若第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}与第一测量维度的时延估计值τ_{bad_y}之间的差值超出预设的偏差值，则利用所述第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}和第三时延估计区间内的时延估计值τ_{good_x}所对应的测量阵元输出的信号对第一测量维度的时延测量结果τ_y所对应的阵元的接收信号进行信号重建；

优选的，所述信号重建是在低信噪比下进行的。

其中，该τ_{good_y}用于提供相对于参考信号的更精确的修正时延，第三时延估计区间的区间内的时延估计值τ_{good_x}所对应的测量阵元输出的信号用于提供参考信号。

具体的，若通过步骤300获得的τ_{good_y}都和直接测量估计出的τ_y之间的差值超出预设的偏差值(该偏差值的大小依赖于角度解算模型、实际的精度要求等)，则认为与τ_y有关阵元的信号被噪声污染过大且畸变严重；此时如果需要τ_y有关的一组阵元的信号参与系统中信号的处理、分析等，可利用修正后的τ_{good_y}及综合其他置信度高的阵元信号对τ_y对应一组阵元的接收信号进行低信噪比下的信号重建。

在一个实施例中，所述信号重建包括以下子步骤：

(1)若阵列中的第一测量维度的相对于基准阵元的时延估计值τ_y不在第二置信度所对应的区间内，则计算第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计值τ_{good_x}及所对应的角度估计值θ_{good_x}；其中，不同的测量维度(例如测量维度x和y)指的是不同方向或分布的阵元间的时延测量；

(2)根据第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度估计值θ_{good_x}、阵列的几何关系和信号入射方向，获得第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_y}；

(3)如果需要重建测量维度y的接收信号，将所述第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计对应的角度测量值θ_{good_y}输入测向解算模型，得到所述第三时延估计区间内的第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}，从而完成信号重建

可以理解的是，在另一个实施例中，也可以采用上述类似的方法对测量维度x下的信号进行重建，在此不再赘述。

以三元阵为例，参见图2，若τ₂₁不属于高置信时延区间(即τ₂₁不在第二置信度所对应的区间内，该区间例如为[0.5-1]之间)，此时的τ₂₁即原来测量的τ_{bad_y}；

利用τ₃₁(该τ₃₁是设备工作时，利用时延估计算法进行实测获得的)求出θ₃₁，再利用阵列几何关系，求出θ₃₁，此时根据阵列的几何关系和信号入射方向，如图2中的等边三角形阵型时，有根据这种方法测量的θ₂₁反推出的新的τ₂₁即τ_{good_y}；

具体重建的方法包括：当θ₃₁的置信度和精度更高时，根据阵列几何关系有 然后输入角度解算模型，再反推出新的τ₂₁即此处表述的τ_{good_y}；其中，新的τ₂₁是重建入射信号的重要参数，当信号波形已知或可根据其他阵元输出容易求出时，根据此时反推出的τ₂₁即可重建τ₂₁所对应的阵元接收信号。

如果阵列的阵型为直角三角形，其他条件不变时，有

二、具体实施例

下面以一个具体的实施例来说明上述时延估计修正方法，即以水声定位中的蛙人便携式三元阵USBL(Ultra Short Base Line，水下超短基线定位技术)设备为例，对于蛙人便携usbl定位端，其定位的目标方向因为蛙人的运动可能发生剧烈变化，无法像船载定位端那样根据测量角度的缓变性来过滤野值(即指环境干扰或系统噪声所带来的异常值)等引起的不合理跳变，此时尤其需要提高测向算法的稳健性。

参见图2，将该蛙人便携式三元阵的阵元1、2、3成等边三角形排列，阵元1位于坐标原点作为参考阵元，阵元2、3与参考阵元1之间的距离为d。

当蛙人便携式三元阵USBL设备在远场工作时，一个可用的解算模型可以为：

其中，d为阵元1、2、3各自间的距离，c为水中的声速，θ₂₁为入射信号和阵元1、阵元2连线的角度，τ₂₁为阵元2和阵元1的接收信号的时延估计。

通过仿真可以发现在中、低信噪比下，当入射信号接近90度附近时，对τ₂₁的时延估计精度要求最低；观察cosθ₂₁的函数图像，在接近90度附近时，cosθ₂₁＝τ₂₁*c/d的函数值随θ₂₁剧烈变化，反之即θ₂₁随τ₂₁是缓变的，θ₂₁对τ₂₁的精度估计要求较低。

在信号中心频率20kHz、采样频率fs＝100kHz、阵元间距d为c/f₀/2.1、信噪比为5dB，经过MATAB上的仿真评估获知，当采用互谱法时，当信号入射角度大于58度时，可使用τ₂₁直接估计θ₂₁，即在时延估计绝对值区间[0，τ_θ＝58°]内给予更高的置信度；

若τ₂₁不在时延估计绝对值区间[0，τ_θ＝58°]，则利用τ₃₁(τ₃₁为阵元3和阵元1的接收信号的时延估计)得到θ₃₁(θ₃₁为入射信号和阵元1、阵元3连线的角度)，再利用阵列几何关系，求出θ₂₁，根据阵列几何关系有对于三元阵的远场测向解算模型将所述θ₂₁输入至显示装置，蛙人等用户即可获知θ₂₁的角度信息。

在其他实施例中，也可以利用三元阵的其他远场测向解算模型如 对τ₂₁进行更正，从而得到τ_{21_good}(即更新后的τ₂₁)；

具体的，若τ₂₁不在高置信时延区间(所述高置信区间例如为[0.5-1]之间)，则利用τ₃₁求出θ₃₁根据阵列几何关系有再根据此时的θ₂₁、τ₃₁和 反推出更新后的τ₂₁(即τ_{21_good})，对原始的τ₂₁进行修正，由于随机噪声的存在，这种修正不能保证每一个θ₂₁都会更精确，但其异常的偏离值在整体会上减小，测向也更加稳健。

实际应用中，根据测试结果，为了满足一定的角度定位精度，测向解算模型可以和在不同的时延区间组合使用，以优势互补。

需要说明的是，这上述两个实施例仅仅是本发明的时延估计修正方法在水声USBL三元阵定位测向中的具体应用，还可以利用其他解算模型或在其他阵列中对时延估计进行修正，在此不做限制。

本发明利用部分精度高的测向值对基线定位阵列中不同维度或部位的时延估计进行修正，进而在不增加基线孔径、模型复杂度的情况下，提高低信噪比环境下的基线定位测向、跟踪的稳健性。

另外，本发明利用修正后的时延τ_{good_y}并综合其他置信度高的阵元信号τ_{good_n}对τ_y对应的一组阵元的接收信号进行低信噪比下的信号重建，从而改善了部分阵元的信号参数提取质量进而有助于可提高系统其他信号处理性能。

二、用于提高基线定位稳健性的时延估计的修正系统

参见图2，该修正系统包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、置信度模块、测向结果获取模块和修正模块；其中，

所述第一获取模块用于利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

所述第二获取模块用于采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

所述第三获取模块用于根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到该第三时延估计区间；

所述置信度模块用于当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，

所述测向结果获取模块利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}和阵列的内在几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；

所述修正模块根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}输入测向解算模型中求出第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

进一步的，所述第三时延估计区间是通过将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集所获得的。

本实施例中的修正系统的工作过程与上述实施例中的修正方法的工作过程基本一致，在此不再赘述。

本发明具有以下优点：

本发明的修正方法，它综合利用基线阵列中阵元在空间上的内在关联性、不同方向定位测向时的时延估计算法对低信噪比下随机噪声的容忍度不同以及不同方向测向时测向解算模型对时延估计精度的容忍度不同，来用部分精度高的测向值对基线定位阵列中其他部分时延估计进行修正，进而在不增加基线孔径、模型复杂度的情况下，提高了低信噪比环境下的基线定位测向的稳健性，并可改善部分阵元的信号参数提取质量并进一步的改善系统的其他信号处理性能，具有实现简单、经济的特点；而且本发明可以适用于远场声源和近场声源的阵列。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正方法，其特征在于，该方法包括：

利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到第三时延估计区间；当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}和阵列的几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；

根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}获得第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度包括以下子步骤：

设置接收信号的参数；

利用所述测向解算模型，并采用时延估计算法对不同方向的接收信号进行仿真和统计得到所述测向解算模型对随机噪声的容忍度；

其中，所述接收信号的参数包括：信号的频率范围、采样频率、采样精度、随机噪声类型和典型信噪比。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用互谱法和/或自适应时延估计方法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三时延估计区间是通过将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集所获得的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当第三时延估计区间的初始置信度在[0,1]之间分布时，则给予的第二置信度大于0.5。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当阵元间只存在两个测量维度时，则给予的第二置信度为1。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于：

若第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}与第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}之间的差值超出预设的偏差值，利用所述第一测量维度对应的测向估计值τ_{good_y}和第三时延估计区间内的时延估计值τ_{good_x}所对应的测量阵元输出的信号对第一测量维度的时延测量结果τ_y所对应的阵元的接收信号进行信号重建；

其中，所述信号重建是在低信噪比下进行的。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：

所述对第一测量维度的时延测量结果τ_y所对应的阵元的接收信号进行信号重建包括以下子步骤：

若阵列中的第一测量维度的相对于基准阵元的时延估计值τ_y不在第二置信度区间内，则计算第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计值τ_{good_x}及所对应的角度估计值θ_{good_x}；

根据第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度估计值θ_{good_x}、阵列的几何关系和信号入射方向，获得第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_y}；

将所述第三时延估计区间内的第一测量维度的时延估计对应的角度测量值θ_{good_y}输入测向解算模型，得到所述第三时延估计区间内的第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}。

9.一种用于提高基线定位稳健性的时延估计修正系统，其特征在于：

所述系统包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、置信度模块、测向结果获取模块和修正模块；其中，

所述第一获取模块用于利用测向解算模型获得测向在不同方向或不同时延区间内对时延估计精度的容忍度，记为第一容忍度，根据所述第一容忍度获得第一时延估计区间；

所述第二获取模块用于采用时延估计算法获得测向解算模型对随机噪声的容忍度，记为第二容忍度，根据所述第二容忍度获得第二时延估计区间；

所述第三获取模块用于根据所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间得到该第三时延估计区间；

所述置信度模块用于当第一测量维度对应的时延估计值τ_{bad_y}处于第三时延估计区间外时，对处于该第三时延估计区间内的第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}给予第二置信度，

所述测向结果获取模块利用第二测量维度的时延估计所对应的角度测量值θ_{good_x}和阵列的内在几何关系获得第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}；

所述修正模块根据第一测量维度对应的测向估计值θ_{good_y}输入测向解算模型中求出第一测量维度的时延估计值τ_{good_y}，利用该第一测量维度对应的时延估计值τ_{good_y}对第一测量维度的接收信号进行修正；

其中，所述第二置信度大于第三时延估计区间的初始置信度。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第三时延估计区间是通过将所述第一时延估计区间和所述第二时延估计区间取交集所获得的。