一种单站移动自动定位方法技术

本发明专利技术涉及一种单站移动自动定位方法，包括：获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；并采用改进的K‑Means聚类算法进行分析，即选取三个点作为聚类的基础，以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中，将获得的数据生成热力图图层叠加到地图上进行展示，即获得干扰源位置。本发明专利技术选取高质量的测向数据，使大量的测向数据更加集中、准确，去掉发散的测向数据，使用改进的K‑means聚类方法对测向所得示向线交点进行聚类分析，使得定位结果更加可靠、准确，有利于用户快速定位无线电干扰源等非法发射。

【技术实现步骤摘要】
一种单站移动自动定位方法
本专利技术涉及无线电监测、以及创新的测向定位算法应用领域，具体而言，涉及一种单站移动自动定位方法。
技术介绍
当前无线电监测中对于干扰源的定位技术大多仍使用测向、交绘定位的方法，测向数据量大，但实际使用的数据量并不是太大，有很大一部分数据被丢弃。大多数数据的丢弃给定位结果带来了很大的不确定性，用户不能快速的定位干扰源，给频率管理带来了严重的损失。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种单站移动自动定位方法，该方法为了剔除不准确的数据，选取高质量的测向数据，使大量的测向数据更加集中、准确，去掉发散的测向数据，使用改进的K-means聚类方法对测向所得示向线交点进行聚类分析，使得定位结果更加可靠、准确，有利于用户快速定位无线电干扰源等非法发射。本专利技术是这样实现的：一种单站移动自动定位方法，包括以下步骤：S1、通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；采用门限质量类筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，然后将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中，；S3、对步骤S2中得到的数据采用改进的K-Means聚类算法进行分析，并选取三个点作为聚类的基础，并计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中；S4、计算内切圆叠加的次数，进行统计运算，将叠加的次数作为内切圆的颜色赋值权重，在渲染的时候用该权重作为颜色深浅的尺度；S5、将步骤S4中叠加的内切圆集合数据添加到热力图生成方法里面，生成热力图图层叠加到地图上进行展示，按热力图颜色深的区域即为干扰源位置。进一步的，在步骤S1中，通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合，具体包括：通过单个移动监测站行进过程测向机获得发射源的来波方向，在地图上与罗盘标示后得到正北示向度，即可获得与正北方向的夹角，并存于移动站集合中。进一步的，在步骤S2中，将预设范围内的示向线的所有交点存储到交点集合中，具体包括：设定直线倾角为θ，设定移动监测站测向度转换为：bearing＝bearing-90°；设定监测站1的坐标为：(X1，Y1)，测向角度θ1，监测站2的坐标为：(X2，Y2)，测向角度θ2，交点坐标为：(X，Y)；采用以下算法对三条示向线进行循环遍历，即可获得所有两两示向线的交点，并存储到交点集合中，所述算法为：进一步的，在步骤S3中，所述K-Means聚类算法具体包括：S301、指定需要划分的簇的个数K值；S302、随机选择K个初始数据对象点作为初始的聚类中心；S303、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所在的簇类中，并记录各个数据对象的编号；S304、计算现在每个簇的中心，进行更新，判断新类的中心是否与原类的中心是否满足指定精度收敛函数，满足，则数据对象的调整已经结束，否则，返回到步骤S303中重新调整。进一步的，在K-Means聚类算法中，将数据聚类为n簇，再将n簇聚类为K簇，并逐渐归类为3簇，其中n>3，3<K<n。进一步的，在步骤S3中，计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中，具体为：设定三角形三个顶点坐标为A(Xa，Ya)，B(Xb，Yb)，C(Xc，Yc)，即得到三角三边长度a、b、c；设定p＝(a+b+c)/2，继而可得三角形面积：设定内切圆圆心坐标为(centerX，centerY)，内切圆半径为：R＝S/p，则有：和即获得内切圆的圆心和半径。进一步的，设定示向线的交点超过发射源电波的传输范围时，不再进行内切圆的绘制；设定交点在监测站示向线反向延长线上，即监测站测向角度单位向量与监测站和某一交点连线的向量夹角为180°。进一步的，在步骤S4中，还包括将得到的所有内切圆，根据位置关系以及半径大小计算器叠加次数，最后将叠加次数归一化，即得到最终的颜色赋值权重数据，所述根据位置关系以及半径大小计算器叠加次数，其位置关系只包括相交、内含和内切三种情况。进一步的，其还包括置信椭圆算法获得干扰源位置，具体为：将步骤S3中得到的所有内切圆不计半径存入置信椭圆计算集合中，并计算整体数据的置信范围，设置置信概率，并根据整体数据的置信范围绘制椭圆，即获得干扰源位置。进一步的，设定当有新的数据添加进移动站集合时，即循环执行步骤S1至步骤S5本专利技术的有益效果是：(1)选取高质量的测向数据，使大量的测向数据更加集中、准确，去掉发散的测向数据，使用改进的K-means聚类方法对测向所得示向线交点进行聚类分析，使得定位结果更加可靠、准确，,有利于用户快速定位无线电干扰源等非法发射；(2)适用于复杂环境下的干扰源定位，整体算法设计具有新颖性和实用性强，能快速获得准确的干扰源定位；(3)采用热力图的展示方法，使得展示效果更加直观、优雅，便于用户更高效的获得定位结果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术自动定位方法的流程图；图2为本专利技术蜂窝矩阵寻址示意图；图3为本专利技术六边形蜂窝寻址示意图；图4为本专利技术的渐变色条带图；图5为本专利技术的热力图效果图；图6为本专利技术的聚类叠加热力图实测截图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。实施例，请参阅图1，一种单站移动自动定位方法，包括以下步骤：S1、通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；采用门限质量类筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，然后将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中，；S3、对步骤S2中得到的数据采用改进的K-Means聚类算法进行分析，并选取三个点作为聚类的基础，并计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中；S4、计算内切圆叠加的次数，进行统计运算，将叠加的次数作为内切圆的颜色赋值权重，在渲染的时候用该权重作为颜色深浅的尺度；S5、将步骤S4中叠加的内切圆集合数据添加到热力图生成方法里面，生成热力图图层叠加到地图上进行展示，按热力图颜色深的区域即为干扰源位置。在本实施例中，请参阅附图2和附图3所示，步骤S2中所述采用筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，其包括蜂窝矩阵寻址的方法。在本实施例中，由于由于监测站获得的测向角度是与正北方向的夹角，它与直角坐标系本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单站移动自动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；S2、采用门限质量类筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，然后将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中；S3、对步骤S2中得到的数据采用改进的K‑Means聚类算法进行分析，并选取三个点作为聚类的基础，并计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中；S4、计算内切圆叠加的次数，进行统计运算，将叠加的次数作为内切圆的颜色赋值权重，在渲染的时候用该权重作为颜色深浅的尺度；S5、将步骤S4中叠加的内切圆集合数据添加到热力图生成方法里面，生成热力图图层叠加到地图上进行展示，按热力图颜色深的区域即为干扰源位置。

【技术特征摘要】
1.一种单站移动自动定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；S2、采用门限质量类筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，然后将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中；S3、对步骤S2中得到的数据采用改进的K-Means聚类算法进行分析，并选取三个点作为聚类的基础，并计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中；S4、计算内切圆叠加的次数，进行统计运算，将叠加的次数作为内切圆的颜色赋值权重，在渲染的时候用该权重作为颜色深浅的尺度；S5、将步骤S4中叠加的内切圆集合数据添加到热力图生成方法里面，生成热力图图层叠加到地图上进行展示，按热力图颜色深的区域即为干扰源位置。2.根据权利要求1所述一种单站移动自动定位方法，其特征在于，在步骤S1中，通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合，具体包括：通过单个移动监测站行进过程测向机获得发射源的来波方向，在地图上与罗盘标示后得到正北示向度，即可获得与正北方向的夹角，并存于移动站集合中。3.根据权利要求1或2所述一种单站移动自动定位方法，其特征在于，在步骤S2中，将预设范围内的示向线的所有交点存储到交点集合中，具体包括：设定直线倾角为θ，设定移动监测站测向度转换为：bearing＝bearing-90°；设定监测站1的坐标为：(X1，Y1)，测向角度θ1，监测站2的坐标为：(X2，Y2)，测向角度θ2，交点坐标为：(X，Y)；采用以下算法对三条示向线进行循环遍历，即可获得所有两两示向线的交点，并存储到交点集合中，所述算法为：4.根据权利要求1所述一种单站移动自动定位方法，其特征在于，在步骤S3中，所述K-Means聚类算法具体包括：S301、指定需要划分的簇的个数K值；S302、随机选择K个初始数据对象点作为初始的聚类中心；S303、计算其余的各个数据对象到这K个...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝兴志，胡富斌，毛健，
申请(专利权)人：北京世纪德辰通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11