The invention discloses a TDOA estimation method based on compressed transmission, which mainly solves the problems of poor robustness and low estimation efficiency under the condition of limited bandwidth and low signal-to-noise ratio. The scheme is as follows: compression matrix is designed to compress the target signal acquired by the receiving equipment through the idea of group compression; frequency domain transformation is carried out for the compressed signal to obtain the frequency domain signal and conversion matrix; DFT coefficient operator and delay matrix are calculated from the frequency domain signal and conversion matrix; DFT coefficient operator and delay matrix are constructed to minimize the difference function, and The estimation of target signal delay is obtained by solving the function. The invention can avoid the redundant operation of reconstructing the original signal, reduce the occupancy rate of transmission bandwidth, and improve the estimation efficiency and robustness. It can be used for passive positioning of aircraft, satellite, UAV and other targets in air motion.
【技术实现步骤摘要】
基于压缩传输的TDOA估计方法
本专利技术属于通信
,更进一步涉及一种TDOA估计方法,可用于空中运动中的飞机、卫星、无人机等目标进行无源定位。
技术介绍
在多站无源定位过程中,多站的天线会截获地面设置的雷达或者通信设备等目标发出的电磁信号。到达时间差TDOA定位是一种利用时间差进行多站定位的方法。通过测量信号到达监测站的时间差,可以确定目标的距离。传统TDOA定位方法通常需要将奈奎斯特采样信号完整地传输回中心站,在带宽有限的条件下,将会占用较大部分的带宽。为了减少带宽占用,引入信号压缩的思想,压缩传输过程中的信号。由于压缩传输不满足时间等间距性,所以传统的方法在计算目标信号时延差前一般需要重构压缩前的原始信号,这将大大增加了计算的复杂程度。陈墩金等在2016年申请的专利“一种基于压缩感知和近邻差值比较的室内定位方法”中提出,首先构建室内网格地图,通过锚节点采集未知节点信号强度,将采集到的信号强度值构成压缩采样向量,再通过基追踪重构算法准确恢复出原信号,最后使用RSSI差值比较法,获取未知节点的精确定位。田子建等在2017年申请的专利“基于压缩感知子空间重构的TOA矿井目标定位方法”中,提出通过在基于TOA矿井目标定位方法中引入压缩感知子空间重构,使得感知节点采样数据量减少的情况下,也能够进行目标的精确定位。上述两种方法在定位前都需要通过重构算法恢复出原信号,即引入了信号重构的步骤,增加了系统的计算量和复杂度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足,提出一种基于压缩传输的TDOA估计方法,以降低带宽占用率,减少TDOA定位的计算量和复 ...
【技术保护点】
1.一种基于压缩传输的TDOA估计方法,其特征在于,包括:(1)设计压缩矩阵,对接收设备获取到的目标信号进行信号压缩:(1a)利用分组压缩的思想,推导出压缩矩阵A,该压缩矩阵A的第m行第k列元素值Am,k表示如下:
【技术特征摘要】
1.一种基于压缩传输的TDOA估计方法,其特征在于,包括:(1)设计压缩矩阵,对接收设备获取到的目标信号进行信号压缩:(1a)利用分组压缩的思想,推导出压缩矩阵A,该压缩矩阵A的第m行第k列元素值Am,k表示如下:式中,qm=rand(Q)-1,M表示压缩后信号序列长度,N表示压缩前接收机接收信号长度,定义压缩倍数Q=N/M,rand(Q)是随机函数,能够生成1~Q之间的随机数字;(1b)通过压缩矩阵A对目标信号si进行时域压缩,得到压缩信号yi;(2)对压缩信号yi进行频域离散傅里叶变换DFT,得到频域信号Yi和转换矩阵H;(3)根据频域信号Yi和转换矩阵H构建DFT系数乘积(PDC)模型,并求解得到估计接收信号si的时延τ:(3a)根据步骤(2)得出的Yi和H,得到DFT系数算子U(p)和延迟矩阵g(p,τ):式中,Y1(p)是Yi的第p个元素,hpk是H第p行第k列的元素,||表示求模函数,*表示取共轭操作,τ表示目标信号时延;(3b)由步骤(3a)的结果构建两者的最小化差异函数F(τ):式中,σ2为信号si的方差,||||表示向量求模函数,argmin表示函数取值最小时的自变量取值;3c)对最小化差异函数F(τ)进行求解,得出时延估计值2.根据权利要求1所述的方法,其中(1b)中得到的压缩信号yi表示如下...
【专利技术属性】
技术研发人员:鲍丹,蔡晶晶,钱奔奔,武斌,秦国栋,刘高高,李鹏,
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
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