一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，主要解决现有技术所需感知设备的数量庞大，电磁态势反演的准确度较低的问题。其技术方案是：1、确定和配置复杂电磁环境参数；2、构建传感器位置矩阵；3、构建路径损耗矩阵；4、根据传感器位置矩阵、路径损耗矩阵进行辐射源识别，获得辐射源的位置和辐射功率；5、根据识别的辐射源，电磁态势反演，获得各点的电磁态势。本发明专利技术可在少量传感器位置随机分布，辐射源位置和辐射功率随机分布的条件下，实现辐射源识别，进而实现电磁态势反演，可用于基于多传感器的复杂环境电磁态势反演。

A multi sensor based electromagnetic situation inversion method for complex environment

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法
本专利技术属于通信
，涉及频谱感知技术，辐射源识别，更进一步涉及一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演技术，可用于复杂环境中的电磁态势反演。
技术介绍
随着无线通信技术快速发展，各种通讯设备不断增加，信号种类也越来越多，而且信号的功率大，传输距离远，影响范围广。各种电磁设备交织在一起，所发送的信号共用无线通信环境，加上自然环境的影响以及各种背景噪声，形成了一个复杂快变的新空间——复杂电磁环境。复杂电磁环境电磁态势是指在复杂电磁环境下，敌我双方用频装备、设备的配置和电磁活动及其在“时域、频域、空域和能量域”等多域空间中变化所形成的状态和形式。在电磁环境日益复杂的网络中心战中，传统的以空间位置融合、运动参数估计为主的目标态势已经不能满足海战场信息化作战中电子对抗、通信传输、技术侦察、雷达探测等指挥控制功能对全面电磁态势的急迫需要。对于态势的研究，国外很早就提出了态势感知和态势评估的概念。电磁态势感知是指感知目标周围的电磁场数据，并把得到的数据经过处理、分析，得出周围的电磁环境当前状态以及预测将来的变化趋势，再将抽象数据转化成形象逼真的图像。美国国防部提出的JDL模型将态势评估引入军事领域，该模型将态势评估看作数据融合的一个层次，并定义为“将战场中被观测的实体分布与活动情况和战场环境、知识库关联起来的过程”，其最终目的是形成便于理解的包括态势分析和估计的战场态势图。对于电磁态势的研究主要集中在辐射源识别、雷达覆盖范围展现、电磁环境可视化、电磁环境复杂度评估等几个方面。这些技术手段大多立足于电磁态势生成中的某些关键技术的研究，如雷达覆盖范围只针对雷达用频效能进行分析，电磁环境可视化也大多以频域或覆盖范围的方式进行展示，不能充分体现电磁态势各种域上的要素与关联特征。总之，目前缺乏较为成熟的技术手段生成系统的战场电磁态势。目前，国内外在二维电磁态势技术研究方面成果较为丰富。二维电磁态势是仿真实验和战场电磁态势研究的重要内容，是目前战场电磁频谱管控的主要依据。周倜等人提出了改进平行坐标理论框架下的多维电磁态势展现方法，定量表达了电磁态势数据主体但文章较难直观、真实地实现电磁态势的可视化。田伟等人针对具体装备，提出了一种基于地理信息系统的用频台站电磁态势仿真和可视化分析方法，该方法可有效分析用频台站电磁态势分布和指导用频台站科学合理选址，但不能够有效地展示整体电磁态势。何俊等人侧重研究Delaunay三角网，提出了一种改进的前沿边推进算法，通过等值点的插值、追踪、平滑处理和等值区的构造，提高了Delaunay三角网的构网速度，基本实现了二维电磁态势的快速可视化。ChenM等人在采样点确定的情况下，依据无线电路测量数据空间分布特点，提出了一种将曲面样条插值算法应用于态势图生成的方法，并对算法进行了改进。但这些方法存在所需感知设备的数量庞大，电磁态势反演的准确度较低的问题，同时这些方法在实现电磁态势可视化时容易引起以下问题：(1)需要获得某一时刻整个实验区域空间栅格顶点上的电磁态势数据，所需数据量多，这就需要大量的感知设备。(2)由于电磁环境的复杂性，不能直接对电磁态势数据可视化，不能够有效地展示整体电磁态势。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述不足，提出了一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，有效的减少了感知设备的数量，对辐射源识别，进而构建电磁态势，提升电磁态势反演的准确度，实现复杂电磁环境电磁态势反演的可视化。本专利技术提出的一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，包括如下步骤：(1)确定和配置复杂电磁环境参数：实验区域采用N点栅格布局，K个辐射源、M个传感器随机的分布在N个栅格顶点处，列向量Ps∈RM为M个传感器测量的其所在各个栅格顶点处的接收信号强度RSS构成的M维的向量，将所述N个栅格顶点选做N个参考点。(2)构建传感器位置矩阵，所述传感器位置矩阵Φ可用如下公式表示：其中，sk∈[1,N]，是全称量词，表示任意的或所有的，表示所有的j都属于集合[1,N]，j表示第j个参考点，表示所有的k都属于集合[1,M]，k表示第k个传感器，sk∈[1,N]表示第k个传感器在参考点上的位置，传感器位置矩阵[Φ]kj是M*N矩阵。(3)根据电磁环境的电磁传播模型，构建路径损耗矩阵，所述路径损耗矩阵Ψ可用如下公式表示：其中，i、j满足表示所有的i、j都属于集合[1,N]，i表示第个i参考点，j表示第j个参考点，Gi,j表示第i个参考点与第j个参考点之间的阴影衰落，dij表示第i个参考点与第j个参考点之间的距离，d0表示参考天线远场距离，α表示指数衰减系数，路径损耗矩阵[Ψ]ij是一个N*N矩阵。(4)根据所述传感器位置矩阵、所述路径损耗矩阵进行辐射源识别，获得辐射源的位置和辐射功率。(5)根据识别的辐射源，电磁态势反演，求得N个参考点上的接收信号强度RSS：其中，列向量Pr∈RN表示N个参考点上的接收信号强度RSS，列向量Pt∈RN表示N个参考点上辐射源的辐射功率，为AWGN(加性高斯白噪声，AdditiveWhiteGaussianNoise)功率。在一些实施例中，步骤(1)确定和配置复杂电磁环境参数，还包括如下步骤：K个辐射源的类型不受限制，辐射源的类型可以是通信设备、干扰机、发射设备中的一种或多种。辐射源的个数K、传感器的个数M、参考点的个数N满足如下关系：M≥2*K在一些实施例中，步骤(4)中根据所述传感器位置矩阵、所述路径损耗矩阵进行辐射源识别，获得辐射源的位置和辐射功率，包括如下步骤：(4a)根据所述传感器位置矩阵Φ、所述路径损耗矩阵Ψ，计算传感矩阵R：R＝ΦΨ(4b)传感器测量的接收信号强度Ps与辐射源的辐射功率Pt之间存在以下关系：其中，为加性高斯白噪声AWGN功率，列向量Pt∈RN表示N个参考点上辐射源的辐射功率，列向量ε∈RM表示传感器的测量误差。(4c)构造预处理数据Pproc：(4d)根据最小L1‐范数，求解辐射源的位置和辐射功率Pt：min||Pt||,s.t.||Pproc-RPt||2≤μ其中，||·||表示1‐范数，含义为向量中所有元素模值的和，||·||2表示2‐范数，含义为向量中所有元素模值平方的和再开方，μ为收敛精度，min表示最小化，s.t.为subjectto的简写表示“约束为”，整个方程的含义为在满足约束条件为||Pproc-RPt||2≤μ的条件下，使得Pt的值最小。在一些实施例中，步骤(4d)根据最小L1-范数，求解辐射源的位置和辐射功率Pt，根据如下算法进行：(4d1)设置输入输出参数，并对参数进行初始化操作。输入：传感矩阵R、预处理数据Pproc、收敛精度μ、阈值P；输出：N个参考点上辐射源的辐射功率向量Pt；初始化：索引位置向量Pos＝[]、残差r＝Pproc、投影向量aug_y＝[]、选择列矩阵Aug_t＝[]、Pt＝＜0,0,...,0＞N，其中，Pt＝＜0,0,...,0＞N表示将N个参考点上辐射源的辐射功率向量Pt初始化为N*1的全零向量。(4d2)找出所述残差r与所述传感矩阵R中列向量对应的最大内积的下标col，即：其中，i表示第i列，R(:,i)表示传感矩阵R的第i列，R(:,i)’表示传感矩阵R本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)确定和配置复杂电磁环境参数：实验区域采用N点栅格布局，K个辐射源、M个传感器随机的分布在N个栅格顶点处，列向量Ps∈R

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)确定和配置复杂电磁环境参数：实验区域采用N点栅格布局，K个辐射源、M个传感器随机的分布在N个栅格顶点处，列向量Ps∈RM为M个传感器测量的其所在各个栅格顶点处的接收信号强度RSS构成的M维的向量，将所述N个栅格顶点选做N个参考点；(2)构建传感器位置矩阵，所述传感器位置矩阵Φ可用如下公式表示：其中，sk∈[1,N]，是全称量词，表示任意的或所有的，表示所有的j都属于集合[1,N]，j表示第j个参考点，表示所有的k都属于集合[1,M]，k表示第k个传感器，sk∈[1,N]表示第k个传感器在参考点上的位置，传感器位置矩阵[Φ]kj是M*N矩阵；(3)根据电磁环境的电磁传播模型，构建路径损耗矩阵，所述路径损耗矩阵Ψ可用如下公式表示：其中，i、j满足表示所有的i、j都属于集合[1,N]，i表示第个i参考点，j表示第j个参考点，Gi,j表示第i个参考点与第j个参考点之间的阴影衰落，dij表示第i个参考点与第j个参考点之间的距离，d0表示参考天线远场距离，α表示指数衰减系数，路径损耗矩阵[Ψ]ij是一个N*N矩阵；(4)根据所述传感器位置矩阵、所述路径损耗矩阵进行辐射源识别，获得辐射源的位置和辐射功率；(5)根据识别的辐射源，电磁态势反演，求得N个参考点上的接收信号强度RSS：其中，列向量Pr∈RN表示N个参考点上的接收信号强度RSS，列向量Pt∈RN表示N个参考点上辐射源的辐射功率，表示加性高斯白噪声AWGN功率。2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，其特征在于，所述步骤(1)确定和配置复杂电磁环境参数，还包括如下步骤：K个辐射源的类型不受限制，辐射源的类型可以是通信设备、干扰机、发射设备中的一种或多种；辐射源的个数K、传感器的个数M、参考点的个数N满足如下关系：M≥2*K3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器的复杂环境电磁态势反演方法，其特征在于，所述步骤(4)根据所述传感器位置矩阵、所述路径损耗矩阵进行辐射源识别，获得辐射源的位置和辐射功率，包括如下步骤：(4a)根据所述传感器位置矩阵Φ、所述路径损耗矩阵Ψ，计算传感矩阵R：R＝ΦΨ(4b)传感器测量的接收信号强度Ps与辐射源的辐射功率Pt之间存在以下关系：其中，为加性高斯白噪声AWGN功率，列向量Pt∈RN表示N个参考点...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐佩汉，杜婷婷，李赞，李圣安，司江勃，关磊，吴晗，孙智伟，邹雪莹，彭佳蓉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61