本发明专利技术提供一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置，该方法包括：通过极化敏感阵列，获取待定位终端发送的信号数据，并对信号数据的幅相信息进行提取，得到对应的实际幅相数据；根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据实际幅相数据和理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，以根据失配误差构建的幅相增益失配矩阵，对信号数据进行校准，得到校准后的信号数据；对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，构建最大似然优化目标函数，并通过最大似然优化目标函数，根据校准后的信号数据，获取目标定位参数。本发明专利技术提高了幅相误差校准效果，实现高精度、低时延的目标定位。低时延的目标定位。低时延的目标定位。
【技术实现步骤摘要】
用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置
[0001]本专利技术涉及位置定位
，尤其涉及一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置。
技术介绍
[0002]全球卫星定位系统(Global Navigation Satellite System，简称GNSS)的出现和普及，极大地解决了室外环境中的位置服务问题，但卫星信号存在强度低、易受遮挡的缺点，无法提供室内环境可靠的定位服务。并且，现有的室内定位技术还有许多亟待解决的问题，例如，未妥善利用信息源的所有信息进行定位，导致需要布署多个基站或装置以消除信息源的不稳定性，不但成本高、效率低，而且定位精度受基站布署数量影响，难以保证在各场景中的性能。
[0003]极化敏感阵列是一种能将信息源运用得更完善的阵列装置，它利用了阵元在空间中的极化特性，获取额外的空域信息，因此能使定位效果大幅提升。与标量阵列不同，极化敏感阵列由若干个极化选择特性不尽相同的天线组成，从而能以矢量方式观测信号波场，提取出更为细致的微观结构信息，为提高这列信号处理的性能奠定物理基础。与标量阵列相比，极化敏感阵列的优势主要在于：1、微观上能以矢量方式感知入射电磁波不同方向上的投影分量，宏观上又可提取入射波在特定媒介中传播所具有的空间相干特征；2、信号受极化域和角度域多参数影响，隐含的信号间相关度减弱，信源区分度增大；3、极化敏感阵列具有与信号参数有关的空域调制特性，抗相位模糊能力较强，可方便的实现空域稀疏布阵；4、高阶累积量域虚拟阵列的有效阵元个数高于同阵元数的标量阵列。
[0004]然而，尽管极化敏感阵列有如此之多的优势，应用却面临不小的问题。众所周知，多天线阵列普遍存在通道间失配误差，由于各阵元的射频走线长度或是极化匹配增益不尽相同，信号衰减程度不一，表现为各阵元接收信号存在不同程度的幅度增益和相位偏移。在标量阵列中这一误差容易消除，由于信号只受来波方向的影响，只须标定信源方向，实际接收信号幅相与理论值的差别，即为相应通道的失配误差；但极化敏感阵列接收信号时，还受到信号极化状态的影响，具体来说，受到来波极化辅助角和极化相位差的影响，虽然角度可以标定，但是信号极化状态是未知的，也就无法像标量阵列方便地求出失配误差。由于通道间失配误差对于系统运作的影响是致命的，在阵列定位系统中，如不加以估计和消除，则完全无法进行后续的参数估计和定位，这是阻碍极化敏感阵列在定位系统中应用的主要阻碍。因此，现在亟需一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置来解决上述问题。
技术实现思路
[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法及装置。
[0006]本专利技术提供一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，包括：
[0007]通过极化敏感阵列，获取待定位终端发送的信号数据，并对所述信号数据的幅相信息进行提取，得到对应的实际幅相数据；
[0008]根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，以根据所述失配误差构建的幅相增益失配矩阵，对所述信号数据进行校准，得到校准后的信号数据；
[0009]对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，构建最大似然优化目标函数，并通过所述最大似然优化目标函数，根据所述校准后的信号数据，获取目标定位参数，以根据所述目标定位参数对所述待定位终端进行定位。
[0010]根据本专利技术提供的一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，所述辅助校准源是由圆极化信号源和线极化信号源组成的。
[0011]根据本专利技术提供的一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，所述根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，包括：
[0012]通过圆极化校准源，获取所述信号数据的测量幅度值；
[0013]根据所述圆极化校准源的标称参数，计算得到理论幅度值；
[0014]基于通道幅度增益公式，根据所述测量幅度值和所述理论幅度值，获取每个通道的幅度增益，所述通道幅度增益公式为：
[0015][0016]其中，表示第i个通道的幅度增益，A表示理论幅度值，表示测量幅度值，θ表示水平角，γ表示极化辅助角标称值，表示极化辅助角测量值，η表示极化相位差。
[0017]根据本专利技术提供的一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，所述根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，包括：
[0018]通过线极化校准源，获取所述信号数据的测量相位值；
[0019]根据所述线极化校准源的标称参数，计算得到理论相位值；
[0020]基于通道相位偏置公式，根据所述测量相位值和所述理论相位值，获取每个通道的相位偏置，以根据所述幅度增益和所述相位偏置，构建幅相增益失配矩阵，所述通道相位偏置公式为：
[0021][0022]其中，表示第i个通道的理论相位值，表示第i个通道的测量相位值，表示第j个通道的理论相位值，表示第j个通道的测量相位值，ζ
j
表示第j个通道的相位偏置。
[0023]根据本专利技术提供的一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，所述对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，包括：
[0024]对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦，得到解耦处理后的信号模型：
[0025]x(t)＝a
θ,φ,γ,η
s(t)+n(t)＝Q
θ,φ
h
γ,η
s(t)+n(t)；
[0026]a
θ,φ,γ,η
＝UBψ
θ,φ,γ,η
；
[0027]其中，x(t)表示接收信号，s(t)表示发送信号，n(t)表示加性高斯噪声；a
θ,φ,γ,η
表示原始信号导向矢量，由空域相移矩阵U，极化敏感矩阵B，以及ψ
θ,φ,γ,η
组成；ψ
θ,φ,γ,η
为θ,φ,γ,η构成的函数，θ表示水平角，φ表示理论相位值，γ表示极化辅助角标称值，η表示极化相位差，ψ
θ,φ,γ,η
通过解耦表示为：
[0028][0029]其中，Q
θ,φ
表示空域角度，h
γ,η
表示极化域参数。
[0030]根据本专利技术提供的一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，所述通过所述最大似然优化目标函数，根据所述校准后的信号数据，获取目标定位参数，包括：
[0031]通过所述解耦处理后的信号模型，对所述校准后的信号数据的参数进行解耦，得到多个类型的参数；
[0032]通过最小二乘法，分别对不同类型的参数进行初始化，并通过所述最大似然优化目标函数，对初始化后的参数进行迭代求解，得到目标定位参数。
[0033]根据本专利技术提供的一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，其特征在于，包括：通过极化敏感阵列，获取待定位终端发送的信号数据，并对所述信号数据的幅相信息进行提取，得到对应的实际幅相数据；根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，以根据所述失配误差构建的幅相增益失配矩阵，对所述信号数据进行校准，得到校准后的信号数据；对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，构建最大似然优化目标函数，并通过所述最大似然优化目标函数，根据所述校准后的信号数据，获取目标定位参数，以根据所述目标定位参数对所述待定位终端进行定位。2.根据权利要求1所述的用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，其特征在于，所述辅助校准源是由圆极化信号源和线极化信号源组成的。3.根据权利要求2所述的用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，其特征在于，所述根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，包括：通过圆极化校准源，获取所述信号数据的测量幅度值；根据所述圆极化校准源的标称参数，计算得到理论幅度值；基于通道幅度增益公式，根据所述测量幅度值和所述理论幅度值，获取每个通道的幅度增益，所述通道幅度增益公式为：其中，表示第i个通道的幅度增益，A表示理论幅度值，表示测量幅度值，θ表示水平角，γ表示极化辅助角标称值，表示极化辅助角测量值，η表示极化相位差。4.根据权利要求3所述的用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，其特征在于，所述根据辅助校准源的标称参数，计算得到理论幅相数据，并根据所述实际幅相数据和所述理论幅相数据，获取各通道之间的失配误差，包括：通过线极化校准源，获取所述信号数据的测量相位值；根据所述线极化校准源的标称参数，计算得到理论相位值；基于通道相位偏置公式，根据所述测量相位值和所述理论相位值，获取每个通道的相位偏置，以根据所述幅度增益和所述相位偏置，构建幅相增益失配矩阵，所述通道相位偏置公式为：其中，表示第i个通道的理论相位值，表示第i个通道的测量相位值，表示第j个通道的理论相位值，表示第j个通道的测量相位值，ζ
j
表示第j个通道的相位偏置。5.根据权利要求1所述的用于极化敏感阵列的幅相误差校准定位方法，其特征在于，所述对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦处理，包括：对信号模型的空域角度和极化域参数进行解耦，得到解耦处理后的信号模型：
x(t)＝a
θ，φ，γ，η
S(t)+n(t)＝Qθ
，φ
h
γ，η
S(t)+n(t)；a
θ，φ，γ，η
＝UBψ
θ，...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈渊，汪博文，邱信友，戈锋，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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