CN111641934B - 基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，包括：采集监测数据；对监测数据进行预处理；确定待估测区域网格点的位置并计算场强值：计算已知采样点与待估计网格点的距离值，选取N个距离值对应的已知采样点作为样本，如果最小距离值小于阈值门限，按照空间反距离加权插值算法计算待估计网格点的场强值；否则按照传播模型衰减计算待估计网格点的场强值，最后根据场强值绘制态势图。本发明利用车载设备采集的监测数据，采用空间插值与传播模型损耗相结合的方法对待估测区域的网格点进行估计，得到电磁信号的态势分布状态。能够直观的了解场强分布和电磁信号的能量覆盖情况，辅助定位信号辐射源，对比查找干扰信号源。

Description

基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法
技术领域
本发明涉及无线电监测技术领域，具体的说，是一种基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法。
背景技术
随着无线电通信领域的迅猛发展，频谱资源变得越来越紧张，频谱资源的合理使用和频谱规划问题显得越来越重要。为了高效合理的对无线电频谱资源进行管理和利用，首先要掌握无线电电磁信号的能量覆盖情况。因此，对电磁态势的研究应运而生，目的是通过对区域内电磁态势分布图的绘制，可以从地图上直观地看出该区域的场强分布，辅助信号辐射源的定位，对比查找干扰信号源，确认无线电台站布局是否合理。但是，现有技术中，尚没有一种可行的估计电磁信号态势分布的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，用于直观的看出区域的场强分布，辅助定位信号辐射源，对比查找干扰信号源。
本发明通过下述技术方案解决上述问题：
一种基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，其特征在于，包括：
步骤S1：利用车载设备采集监测数据，监测数据包括信号的场强值、经度、纬度和信号中心频率；
步骤S2：对监测数据进行滤波处理；
步骤S3：确定待估测区域网格点的位置；
步骤S4：计算待估计网格点场强值：
A：根据待估计网格点的经度和纬度信息，计算已知采样点与待估计网格点的距离值，将距离值按照从小到大的顺序排列；
B：以待估计网格点为中心，从步骤A中最小的距离值开始依次选取N个距离值，将N个距离值对应的已知采样点作为样本；
C：判断A中距离最小值与阈值门限的关系：
如果小于阈值门限，按照空间反距离加权插值算法计算待估计网格点的场强值，公式为：
Figure BDA0002516665200000021
其中，
Figure BDA0002516665200000022
是待估计网格点(x0,y0)处的预测值，P(xi,yi)是已知采样点(xi,yi)处的测量值，λi是样本的权重值，权重计算公式为：
Figure BDA0002516665200000023
di0为已知采样点与待估计网格点之间的距离，p为权值下降指数；
如果距离最小值大于阈值门限，则按照传播模型衰减计算待估计网格点的场强值，具体为：
找到窗口M中最大距离值与最小距离值所对应的已知采样点，由两个已知采样点与待估计网格点的距离值、两个已知采样点的场强值结合传播模型损耗公式求待估测网格点的场强值，传播模型损耗公式如下：
Loss＝86+20lg f+40lg d-20lg ht-20lg hr
公式中，Loss为传播损耗值，f为辐射源的中心频率，单位为MHz，d为辐射源到接收点的距离，单位为km，ht、hr分别为发射天线和接收天线的高度，单位为m；
D：按照步骤A、B、C的方法遍历求取待估计网格点的场强值，直到遍历结束；
步骤S5：根据所有的网格点场强值绘制得到态势图。
从绘制的电磁信号态势图可以直观的了解场强分布，了解电磁信号的能量覆盖情况，辅助定位信号辐射源，对比查找干扰信号源。
所述步骤S2中若监测数据中出现同一位置采集到多个场强值时，将这部分数据进行均值处理，使满足同一位置只有一个场强值。
所述滤波处理采用滑窗均值卡尔曼滤波法，具体为：
利用接收到的监测数据进行滑窗均值处理：(1)根据距离值维护一个窗口大小为M的滑动窗口队列(M是一个大小非固定的值)；(2)计算新接收到的监测数据与队列中第一个监测数据的距离值，直到新接收到的监测数据与第一个数据的距离值大于阈值(如200米)，此时队列中的数据个数就是M的值；(3)去除窗口中最大值和最小值，对剩下的M-2个值取平均；(4)根据先入先出的原则，移除队列中的第一个监测数据，继续计算此时队列中的第一个数据与新接收到的监测数据的距离值；(5)重复执行(2)、(3)、(4)，直到数据处理完毕；
利用卡尔曼滤波法对滑窗均值处理后的数据进行滤波。
所述步骤S3具体为：根据已知的监测数据中经度的最大值、经度的最小值、纬度的最大值和纬度的最小值，确定待估测区域的边界，再根据设定的网格间距确定对应的网格点位置。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明利用车载设备采集的监测数据，采用空间插值与传播模型损耗相结合的方法对待估测区域的网格点进行估计，从而得到电磁信号的态势分布状态。从绘制的电磁信号态势图可以直观的了解场强分布，了解电磁信号的能量覆盖情况，辅助定位信号辐射源，对比查找干扰信号源；也为频谱资源的合理使用和频谱规划提供了技术基础。
附图说明
图1为本发明的总体流程框图；
图2为本发明计算待估测区域网格点场强值的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例：
结合附图1所示，一种基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，包括采集车载监测数据、监测数据预处理、确定待估计网格点位置和计算待估计网格点场强，具体地：
一、利用车载设备采集监测数据：通过一台移动监测车采集监测数据(监测车需含有监测接收机、天线、GPS设备等)，监测数据主要包含信号的场强值、经纬度、信号中心频率等(如频谱评估数据)，每一个经纬度所对应的位置信息处包含了该位置所接收到的信号场强值。
二、监测数据预处理：
预处理(一)：监测数据中可能出现同一位置采集到多个场强值的情况，且考虑到实际环境中相邻位置场强值变化较缓慢的特性，故将相邻位置所对应的场强值看为同一位置的场强值，对此部分数据进行均值处理，保证同一位置处只存在一个场强值；
预处理(二)：考虑到信号场强值序列中含有复杂的噪声成分，故接收到的场强值并不稳定，为消除此类噪声影响，需要对此部分数据进行滤波处理，具体滤波方法采用滑窗均值卡尔曼滤波法。滑窗均值卡尔曼滤波法步骤：(1)利用接收到的监测数据进行滑窗均值处理，(a)根据距离值维护一个窗口大小为M的滑动窗口队列(M是一个大小非固定的值)；(b)计算新接收到的监测数据与队列中第一个监测数据的距离值，直到新接收到的监测数据与第一个数据的距离值大于阈值(如200米)，此时队列中的数据个数就是M的值；(c)去除窗口中最大值和最小值，对剩下的M-2个值取平均；(d)根据先入先出的原则，移除队列中的第一个监测数据，继续计算此时队列中的第一个数据与新接收到的监测数据的距离值；重复(b)(c)(d)直到数据处理完毕。(2)利用卡尔曼滤波法对滑窗均值处理后的数据进行滤波。
三、确定待估测区域网格点位置：先根据已知的监测数据中经纬度的最大最小值确定一个矩形区域，假设经度最大最小值为LatMax、LatMin，纬度最大最小值为LonMax、LonMin，那么待估测区域边界为LatMax、LonMax、LatMin、LonMin所确定的一个矩形，再根据固定的网格间距确定对应的网格点位置。
四、计算待估测区域网格点场强值：根据已知的采样数据(即监测数据)，利用空间插值算法和传播损耗方法遍历计算待估计区域的场强值，直到遍历结束。具体步骤如图2所示：
A、根据待估计网格的经纬度信息，计算已知采样数据与待估计网格点的距离，将距离值按照从小到大的顺序排序；
B、以待估计网格点为中心，从步骤A中最小值开始取窗口大小为N的已知采样点；
C、判断A中距离最小值与阈值门限的关系，如果小于阈值门限，按照空间反距离加权插值算法计算待估计网格点的场强值，具体公式如下：
Figure BDA0002516665200000051
公式中，
Figure BDA0002516665200000052
是待估计网格点(x0,y0)处的预测值，P(xi,yi)是已知采样点(xi,yi)处的测量值，λi是权重值，权重计算公式如下：
Figure BDA0002516665200000061
公式中，di0是已知采样点与待估测网格点之间的距离，p为权值下降指数。
如果距离最小值大于阈值门限，则按照传播模型衰减来计算待估计网格点的场强值，具体方式为：找到窗口N中距离最大值与距离最小值所对应的两个采样点，利用这两个采样点处的场强值、两个采样点与待估计网格点的距离值，再结合传播模型损耗公式求待估测网格点的场强值，传播模型损耗公式如下：
Loss＝86+20lg f+40lg d-20lg ht-20lg hr
公式中，Loss为传播损耗值，f为辐射源的中心频率，单位为MHz，d为辐射源到接收点的距离，单位为km，ht、hr分别为发射天线和接收天线的高度，单位为m。
D、按照步骤A、B、C的方法遍历求取待估计网格点的场强值，直到遍历结束。
五、根据所有的网格点场强值绘制得到态势图。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。

Claims (4)

1.一种基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，其特征在于，包括：
步骤S1：利用车载设备采集监测数据，监测数据包括信号的场强值、经度、纬度和信号中心频率；
步骤S2：对监测数据进行滤波处理；
步骤S3：确定待估测区域网格点的位置；
步骤S4：计算待估计网格点场强值：
A：根据待估计网格点的经度和纬度信息，计算已知采样点与待估计网格点的距离值，将距离值按照从小到大的顺序排列；
B：以待估计网格点为中心，从步骤A中最小的距离值开始依次选取N个距离值，将N个距离值对应的已知采样点作为样本；
C：判断A中距离最小值与阈值门限的关系：
如果小于阈值门限，按照空间反距离加权插值算法计算待估计网格点的场强值，公式为：
Figure FDA0002516665190000011
其中，
Figure FDA0002516665190000012
是待估计网格点(x0,y0)处的预测值，P(xi,yi)是已知采样点(xi,yi)处的测量值，λi是样本的权重值，权重计算公式为：
Figure FDA0002516665190000013
di0为已知采样点与待估计网格点之间的距离，p为权值下降指数；
如果距离最小值大于阈值门限，则按照传播模型衰减计算待估计网格点的场强值，具体为：
找到窗口M中最大距离值与最小距离值所对应的已知采样点，由两个已知采样点与待估计网格点的距离值、两个已知采样点的场强值结合传播模型损耗公式求待估测网格点的场强值，传播模型损耗公式如下：
Loss＝86+20lg f+40lg d-20lg ht-20lg hr
公式中，Loss为传播损耗值，f为辐射源的中心频率，单位为MHz，d为辐射源到接收点的距离，单位为km，ht、hr分别为发射天线和接收天线的高度，单位为m；
D：按照步骤A、B、C的方法遍历求取待估计网格点的场强值，直到遍历结束；
步骤S5：根据所有的网格点场强值绘制得到态势图。
2.根据权利要求1所述的基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，其特征在于，所述步骤S2中若监测数据中出现同一位置采集到多个场强值时，将这部分数据进行均值处理，使满足同一位置只有一个场强值。
3.根据权利要求1或2所述的基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，其特征在于，所述滤波处理采用滑窗均值卡尔曼滤波法，具体为：
利用接收到的监测数据进行滑窗均值处理：
(1)根据距离值维护一个窗口大小为M的滑动窗口队列；
(2)计算新接收到的监测数据与队列中第一个监测数据的距离值，直到新接收到的监测数据与第一个数据的距离值大于阈值，此时队列中的数据个数就是M的值；
(3)去除窗口中最大值和最小值，对剩下的M-2个值取平均；
(4)根据先入先出的原则，移除队列中的第一个监测数据，继续计算此时队列中的第一个数据与新接收到的监测数据的距离值；
(5)重复执行(2)、(3)和(4)，直到数据处理完毕；
利用卡尔曼滤波法对滑窗均值处理后的数据进行滤波。
4.根据权利要求1所述的基于车载设备监测数据估计电磁信号态势分布的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：根据已知的监测数据中经度的最大值、经度的最小值、纬度的最大值和纬度的最小值，确定待估测区域的边界，再根据设定的网格间距确定对应的网格点位置。
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