CN112666546A - 一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法，通过对探测空域进行网格划分，统计经过各网格双曲线数目，对网格进行权值计量，通过极值筛选完成多目标分选及定位。可采用多尺度网格级联方式，通过粗网格划分形成目标空域低分辨率全景感知，通过细网格对重点目标区域进行高分辨率探测，采用粗细网格协同的处理方式，在保证目标分选及定位精度前提下，能够有效控制计算复杂度，完成多目标高效处理。
Description
技术领域
本发明涉及空间目标探测领域，具体涉及一种用于多源码分体制空间目标感知的多目标分选及定位方法。
背景技术
在空间目标探测中，基于多源码分体制的空间目标感知技术具有高分辨率、高定位精度、高效费比、柔性灵活布设等多个显著优势，其通过分布式布设多个辐射源的方法，在感知空域形成多个探测信号交错覆盖，接收单元接收经目标反射的探测信号，获取不同源探测信号到达目标时间差，进而得到不同探测源与目标之间的距离差，完成目标探测。在上述基于多源码分体制的空间目标探测方法中，多目标分选及定位方法是其中一个难点问题。
发明内容
本发明提供了一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法，通过对探测空域进行网格划分，统计经过各网格双曲线数目，对网格进行权值计量，通过极值筛选完成多目标分选及定位，可采用多尺度网格级联方式提升处理效率。
实现本发明的技术方案如下：
步骤一：在多源码分体制的空间目标感知系统中，接收单元利用本地码与辐射源经目标反射信号相关运算的方式，计算任意两个辐射源到达同一目标时间差异，进而计算出相应的距离差；
步骤二：根据步骤一获得的距离差，结合已知的辐射源位置信息即可确定出
个双曲面，其中，N为辐射源数目，ci，i＝1，2，…，N为第i个辐射源信号经目标到达接收单元反射信号数目，即步骤一中各本地码与反射信号相关运算出峰个数，各双曲面焦点为对应辐射源坐标；
步骤三：将目标空域划分为M1×M2×M3个网格，统计穿过各网格双曲面数目，具体方法为：
(1)以任意两个辐射源F1：(X1，Y1，Z1)和F2：(X2，Y2，Z2)为焦点，结合步骤一得到的某一个目标到达F1和F2距离差D，可确定双曲面方程为：
(2)将网格8个顶点坐标分别带入上面方程，计算等式左边与等式右边D的差值，只要出现两个顶点计算结果正负互异，则判断该双曲面经过该网格，依照此方法完成式(1)所示方程下所有网格遍历；
(3)重复步骤(1)和(2)，完成步骤二所有双曲面的统计；
步骤四：根据步骤三统计结果对各网格进行权值计量，即对某一个网格，有1条双曲线穿过，则权值赋为1，有2条双曲面穿过，则权值赋为2，依此类推；
步骤五：设定阈值K，将权值小于K的网格权值置为0，然后对网格权值进行极大值搜索；
步骤六：对步骤五各个极大值附近区域，重复步骤三～五；
步骤七：重复步骤六，直至达到设定空间分辨率，可获得多目标分选及定位结果，上述网格划分流程如图2所示。
上述方法中，步骤三初次网格划分及网格权值计量可以形成目标空域全景感知，在此基础上可以根据设备处理能力和实际需要，对所有可能存在目标的局部区域进行精细划分，也可以选择特定几个重点区域进行目标分选及定位，在该过程中，各级网格划分数目、网格覆盖区域、网格分辨率均可以根据实际需要进行合理选择。
有益效果：
1.本方法通过粗网格划分形成目标空域低分辨率全景感知，通过细网格对重点目标区域进行高分辨率探测，采用粗细网格协同的处理方式，在保证目标分选及定位精度前提下，能够有效控制计算复杂度，完成多目标高效处理。
2.本方法具有极大灵活性，多个目标分选及定位过程相互独立，可根据需要选择探测区域大小及数量、处理目标量和目标分选定位分辨率，达到效率和处理复杂度的折中。
3.本方法特别适合并行运算，可以有效提升目标分选及定位的效处理效率。
附图说明
图1为基于多源码分体制的空间目标感知系统示意图。
图2为本发明感知空域三维多尺度网格划分示意图。
图3为本发明实施例一场景分布示意图。
图4为本发明实施例一两个辐射源与一个目标确定得到的双曲线示意图。
图5为本发明实施例一1000米网格分辨率下权值矩阵对应灰度图。
图6为本发明实施例一1000米网格分辨率下权值矩阵进行极值筛选后灰度图。
图7为本发明实施例一步骤六单个极值点网格按照20米分辨率精细划分后权值矩阵对应网格灰度图。
图8为本发明实施例一步骤七灰度最大网格按照1米分辨率精细划分后权值矩阵对应网格灰度图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
实施例一
为便于说明，举二维平面空间目标探测实施例进行说明。
步骤一，在100公里×100公里区域分布式布设25个辐射源，如图3所示，各辐射源同步发射探测信号，信号间频率相同，码字相互正交，10个目标在探测区域随机分布，假设所有目标均能反射25个辐射源信号到达接收单元；
步骤二，接收单元计算任意两个辐射源到达目标时间差异，进而计算出相应的距离差，利用已知的辐射源位置信息和相应的到达距离差计算结果，即可确定出一条双曲线，双曲线焦点为辐射源坐标，如图4所示。对于感知区域内的25个辐射源和10个目标，一共可以得到3000条双曲线，对于感知区域内任何坐标点，经过目标处的双曲线数目最多，值为300，即每个目标所处位置有300条双曲线交汇，因此可借助对整个感知区域所有位置经过的双曲线数目进行统计完成目标分选及定位；
步骤三，将100公里×100公里的探测区域划分为100×100个网格，对应网格长和宽均为1000米，统计穿过各网格双曲线数目，具体方法为：
(1)以任意两个辐射源F1：(X1，Y1)和F2：(X2，Y2)为焦点，结合步骤二得到的某一个目标到达F1和F2距离差D，可确定双曲线方程为：
(2)将平面网格4个定点坐标分别带入上面方程，计算等式左边与等式右边D的差值，只要出现两个顶点计算结果正负互异，则判断该双曲线经过该网格，依照此方法完成式(2)所示方程下所有网格遍历；
(3)重复步骤(1)和(2)，完成步骤二所有双曲线的统计；
步骤四：根据步骤三统计结果对各网格进行权值计量，即对某一个网格，有1条双曲线穿过，则权值赋为1，有2条双曲线穿过，则权值赋为2，依此类推，所得网格权值矩阵对应灰度图如图5所示，图中网格越亮，表明该网格权值越大，即有越多的双曲线经过该网格，根据权值矩阵极大值统计即可实现粗目标分选及定位；
步骤五：设定阈值为200，将步骤四中权值小于200的矩阵元素值置为0，然后进行极大值搜索得到10个极大值，仅保留极大值所处网格，其余网格权值置为0，可以得到如图6所示经过极大值筛选后网格灰度图；
步骤六：将步骤五得到的10个极大值对应的网格，分别划分为50×50个网格，对应网格长和宽均为20米，按照步骤四方法分别对10个20米分辨率下50×50的网格进行权值计量，图7为图6中第41行第55列对应极值点所处网格精细划分后权值矩阵对应网格灰度图；
步骤七：对步骤六得到10个20米分辨率网格，分别取各自权值最大网格，按照步骤六方法进行更为精细的划分，划分为10×10的网格，并完成网格权值计量，从而可以获得1米分辨率下目标分选及定位结果。图8所示为图7中最大权值网格进行10×10划分得到1米分辨率新网格后灰度图，权值最大值网格中心点坐标为(53638，5190)，与之对应目标真实目标坐标为(53640，5190)，定位误差为2米。
上述以二维平面空间目标探测实施例进行说明，实际三维空间目标探测与之类似，只须将双曲线方程变为双曲面方程，将空间二维平面坐标变为空间三维坐标。
以上为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于多尺度网格划分与权值计量的多目标分选及定位方法，其特征在于：
接收单元接收辐射源经目标反射后的信号，通过相关运算计算任意两个辐射源到达同一目标时间差异，进而计算出相应的距离差；根据任意两个辐射源和任意一个目标可以确定出一个双曲面，通过对探测空域进行粗网格划分，统计穿过各网格双曲面数目，根据该数目对网格进行权值计量，形成探测区域的全景感知；对网格权值进行极大值搜索，并在极大值附近区域进行进一步精细网格划分，即对重点区域进行高分辨率探测，重复上述权值计量和极大值搜索步骤，得到更为精确的分选及定位结果，重复上述步骤，直至达到设定的空间探测分辨率。
2.根据权利要求1所述的方法，“多目标分选及定位”，其特征在于，包括：
(1)多目标分选及定位依据穿过网格双曲面的数目进行统计，不需要进行复杂的方程组求解；
(2)目标数量可利用接收单元相关运算获得的相关峰数量统计得到；
(3)多个目标分选及定位过程相互独立，可并行执行；
(4)理论上可同时处理目标数量不受限，实际中可根据接收设备处理能力和任务需要，合理进行探测区域、探测目标数量的选择和空间探测分辨率的设定。
3.根据权利要求1所述，“网格划分”，其特征在于，包括：
(1)采用粗网格与细网格级联的方式，通过多尺度网格级联提升处理效率；
(2)粗网格能够形成探测空域低分辨率全景感知；
(3)细网格能够对重点区域进行高分辨率探测；
(4)采用粗细网格协同的处理方式，既能够形成探测空域态势全景感知，又能够实现特定区域目标高精度定位跟踪，在保证目标分选定位精度前提下，能够有效控制计算复杂度。
4.根据权利要求1所述的方法，“统计穿过各网格双曲面数目”，其特征在于，包括：
不需要进行整个双曲面的计算，仅需要将网格顶点坐标带入双曲面方程，通过判断其是否存在两个顶点处于双曲面异侧，进而判定该双曲面是否经过对应网格。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN114779167A (zh) * | 2022-03-30 | 2022-07-22 | 中国人民解放军63891部队 | 一种频谱复用的多源码分体制空间目标感知方法 |
| RU2798923C1 (ru) * | 2022-09-07 | 2023-06-28 | Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации | Способ обнаружения и определения координат источников радиоизлучений |
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| CN114779167B (zh) * | 2022-03-30 | 2024-05-28 | 中国人民解放军63891部队 | 一种频谱复用的多源码分体制空间目标感知方法 |
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