一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法技术

本发明专利技术属于一种干扰信号定位方法，为解决目前借助扫频仪和频谱仪对干扰源监测定位时，会耗费大量测试资源，需要反复寻找干扰位源置，监测效率较低，提供一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法。首先将待监测区域分为多个三角形区域，将固定监测站和移动监测站按照三角监测网布设算法进行假设部署，完成固定站的部署并明确需要移动站进行监测的点后，再对需要移动站进行监测的点应用蚂蚁算法得到一条最优路径，将移动站分配在不同的路段上进行监测，固定站与移动站相互补充，实现了全方位的干扰源监测与定位查找。将蚂蚁算法与三角监测网相结合，以三角监测网为基础，应用蚂蚁算法寻找最优路径，在确保可以完成整个区域监测的同时可以较快的完成监测任务，有效提高了干扰监测效率。效提高了干扰监测效率。效提高了干扰监测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法


[0001]本专利技术属于一种干扰信号定位方法，具体涉及一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法。

技术介绍

[0002]在卫星导航定位时，接收机除了接收卫星发射的信号外，还有可能会接收到与卫星信号频率相近或相似的其他信号，将这些信号统称为干扰信号，干扰信号的存在会使得接收机偏离准确的定位结果。为了提高接收机的定位精度，就需要监测并找到这些干扰信号的位置，对干扰源进行处理，从而排除干扰信号对接收机的影响。
[0003]目前，对干扰源监测定位时，一般借助扫频仪和频谱仪进行监测，设定扫频仪的频段和步长等参数，使扫频仪在设定频段内进行无线信号扫描，并显示现场无线环境的干扰信号波形，通过频谱仪外接八根天线进行测试，进而通过测试信号强弱定位干扰位置。然而，这种方法会耗费大量测试资源，进行干扰测试时需要反复寻找干扰位置，监测效率较低，且干扰源定位精度较差。

技术实现思路

[0004]本专利技术为解决目前借助扫频仪和频谱仪对干扰源监测定位时，会耗费大量测试资源，需要反复寻找干扰位置，监测效率较低，且干扰源定位精度较差的技术问题，提供一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法。
[0005]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
[0006]一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0007]S1，确定凸包能覆盖整个待监测区域的点集A1；
[0008]S2，对所述点集A1进行Delaunay三角剖分，得到Delaunay三角网；
[0009]S3，将Delaunay三角网中所有含有待监测区域的三角形区域组成区域Q，再选取点集A1中落入区域Q的点组成点集B；
[0010]S4，根据待监测区域最小外接矩形中心在区域Q中的位置，确定固定监测站的位置，并标记各固定监测站能够监测到的所有三角形区域；
[0011]S5，在区域Q中除去各固定监测站能够监测到的所有三角形区域，得到剩余区域M；根据点集B，确定依次经过剩余区域M各三角形区域顶点后，能够完成对剩余区域M中是否存在干扰信号监测的顶点，作为初定移动监测点，根据各初定移动监测点所在三角形区域，将所有初定移动监测点组成点集C；
[0012]S6，对点集C通过蚂蚁算法确定一条最优路径，将该最优路径分为多条子路径，以各子路径上的点作为各移动监测站的最终移动监测点，并确定各移动监测站的监测顺序为各子路径上各点的顺序；
[0013]S7，通过固定监测站和移动监测站监测干扰信号，根据固定监测站和移动监测站
的监测结果，利用测向交叉定位方法计算干扰信号位置。
[0014]进一步地，步骤S1具体为：
[0015]S1.1，确定待监测区域的最小外接矩形；
[0016]S1.2，以所述最小外接矩形的几何中心点为坐标原点，分别以平行于最小外接矩形宽边的直线为X轴，平行于最小外接矩形长边的直线为Y轴，建立平面直角坐标系；
[0017]S1.3，在所述平面直角坐标系的X轴上选取两个关于坐标原点对称的点，且该两个点之间的距离等于监测站的监测半径，将这两个点组成的点集记作点集A；所述监测站包括固定监测站和移动监测站；
[0018]S1.4，在平面直角坐标系的Y轴上选取点D，使点D到点集A中两个点的距离等于监测站的监测半径，将点D加入点集A；
[0019]S1.5，在平面平面直角坐标系所在平面上选取点，若点集A中至少两个点到该选取点的距离等于监测站的监测半径，则将该选取点加入点集A；否则，重新在平面平面直角坐标系所在平面上选取点；直至点集A的凸包能够包含待监测区域，得到最终的点集A，记作点集A1。
[0020]进一步地，步骤S2具体为：
[0021]S2.1，构建能够包含点集A1的矩形辅助窗口R；
[0022]S2.2，连接矩形辅助窗口R的任意一条对角线，得到两个三角形，作为Delaunay三角网格；
[0023]S2.3，将点集A1中的任一点插入Delaunay三角网格中，对该点所在三角形的临近三角形进行空外接圆检测，删除外接圆包含该点的所有三角形，得到多边形空腔；
[0024]S2.4，使步骤S2.3中插入的点与所述多边形空腔的各顶点相连，更新Delaunay三角网格；
[0025]S2.5，重复执行步骤S2.3和步骤S2.4，直至点集A1中所有点均插入完成，将当前的Delaunay三角网格作为Delaunay三角网。
[0026]进一步地，步骤S4中，所述根据待监测区域最小外接矩形中心在区域Q中的位置，确定固定监测站的位置具体为：
[0027]将三个固定监测站分别放置于区域Q中含有最小外接矩形中的三角形区域的三个顶点处。
[0028]进一步地，步骤S5中，所述点集C通过以下方法得到：
[0029]S5.a，在点集B中选取多个点，得到剩余区域M中，所有包含从点集B中选取出的点的三角形区域，将这些三角形区域中每个三角形区域有一个顶点作为初定移动监测点；
[0030]S5.b，使移动监测站依次在各初定移动监测点处进行监测，若能够完成对剩余区域M中是否存在干扰信号的监测，则将相应点集B中选取的点计入点集C，否则，放弃相应点集B中选取的点；得到最终的点集C。
[0031]进一步地，步骤S6具体为：
[0032]S6.1，对点集C通过蚂蚁算法确定一条最优路径，得到该最优路径的长度L；
[0033]S6.2，获取最优路径上所有相邻两点之间的距离，得到其中的最大值l；
[0034]S6.3，以步骤S6.2确定的最大值对应的相邻两点中的靠近最优路径前端的点作为起点，将最优路径分为三段，每段的长度为：
[0035][0036]S6.4，将三个移动监测站分别分配在这三段路径上，以三个移动监测站上的各点作为各移动监测站的最终移动监测点，并确定各移动监测站的监测顺序为各子路径上各点的顺序。
[0037]进一步地，步骤S7具体为：
[0038]S7.1，分别在确定的固定监测站的位置处和各移动监测站的最终移动监测点处放置固定监测站和移动监测站，通过各固定监测站和各移动监测站同时监测干扰信号；
[0039]S7.2当任意一个固定监测站或移动监测站监测到任一方向上存在干扰信号，以该固定监测站或移动监测站所在位置作为顶点E，确定包含监测到干扰信号所在方向对应的三角形区域N；
[0040]S7.3，若为固定监测站监测到干扰信号，则暂停任意两个移动监测站的监测，将该两个移动监测站移动至三角形区域N除E之外的另两个顶点处；
[0041]若为移动监测站监测到干扰信号，则暂停剩余两个移动监测站的监测，将该两个移动监测站移动至三角形区域N除E之外的另两个顶点处；
[0042]S7.4，通过三角形区域N三个顶点处的固定监测站和/或移动监测站继续监测，并根据监测到的干扰信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，确定凸包能覆盖整个待监测区域的点集A1；S2，对所述点集A1进行Delaunay三角剖分，得到Delaunay三角网；S3，将Delaunay三角网中所有含有待监测区域的三角形区域组成区域Q，再选取点集A1中落入区域Q的点组成点集B；S4，根据待监测区域最小外接矩形中心在区域Q中的位置，确定固定监测站的位置，并标记各固定监测站能够监测到的所有三角形区域；S5，在区域Q中除去各固定监测站能够监测到的所有三角形区域，得到剩余区域M；根据点集B，确定依次经过剩余区域M各三角形区域顶点后，能够完成对剩余区域M中是否存在干扰信号监测的顶点，作为初定移动监测点，根据各初定移动监测点所在三角形区域，将所有初定移动监测点组成点集C；S6，对点集C通过蚂蚁算法确定一条最优路径，将该最优路径分为多条子路径，以各子路径上的点作为各移动监测站的最终移动监测点，并确定各移动监测站的监测顺序为各子路径上各点的顺序；S7，通过固定监测站和移动监测站监测干扰信号，根据固定监测站和移动监测站的监测结果，利用测向交叉定位方法计算干扰信号位置。2.根据权利要求1所述一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法，其特征在于，步骤S1具体为：S1.1，确定待监测区域的最小外接矩形；S1.2，以所述最小外接矩形的几何中心点为坐标原点，分别以平行于最小外接矩形宽边的直线为X轴，平行于最小外接矩形长边的直线为Y轴，建立平面直角坐标系；S1.3，在所述平面直角坐标系的X轴上选取两个关于坐标原点对称的点，且该两个点之间的距离等于监测站的监测半径，将这两个点组成的点集记作点集A；所述监测站包括固定监测站和移动监测站；S1.4，在平面直角坐标系的Y轴上选取点D，使点D到点集A中两个点的距离等于监测站的监测半径，将点D加入点集A；S1.5，在平面直角坐标系所在平面上选取点，若点集A中至少两个点到该选取点的距离等于监测站的监测半径，则将该选取点加入点集A；否则，重新在平面平面直角坐标系所在平面上选取点；直至点集A的凸包能够包含待监测区域，得到最终的点集A，记作点集A1。3.根据权利要求2所述一种三角网与蚁群算法联合对干扰源监测与定位的方法，其特征在于，步骤S2具体为：S2.1，构建能够包含点集A1的矩形辅助窗口R；S2.2，连接矩形辅助窗口R的任意一条对角线，得到两个三角形，作为Delaunay三角网格；S2.3，将点集A1中的任一点插入Delaunay三角网格中，对该点所在三角形的临近三角形进行空外接圆检测，删除外接圆包含该点的所有三角形，得到多边形空腔；S2.4，使步骤S2.3中插入的点与所述多边形空腔的各顶点相连，更新Delaunay三角网格；
S2.5，重复执行步骤S2.3和步骤S2.4，直至点集A1中所有点均插入完成，将当前的Delaunay三角网格作为Delaunay三角网。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王前，王志涛，许万科，刘文冠，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：