基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，步骤如下：S1、间隔预设时间获取中心频率为预设值的信号在各个接收点的经度、纬度、信号接收功率；S2、将获取的数据输入优化粒子群算法求解模型；每个粒子的参数包括发射源经度、发射源纬度和发射功率；S3、根据电磁波传播损耗模型计算初始粒子与接收点的信号接收功率，然后将其与实测的信号接收功率进行适应度函数比对并存储，继续计算，直至得到适应度值最小的粒子，从而定位发射源。本发明专利技术还公开了一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位装置和一种计算机系统，本发明专利技术有效解决了非视距场景下非正常信号的高精度定位问题，可以广泛应用于室外电磁频谱监测及定位技术领域。电磁频谱监测及定位技术领域。电磁频谱监测及定位技术领域。

【技术实现步骤摘要】
基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法


[0001]本专利技术涉及室外电磁频谱监测及定位
，尤其涉及一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法及装置。

技术介绍

[0002]随着数据业务和多媒体业务的快速增加，未经广电主管部门与无线电管理部门审批，私自设立的非法广播电台和非法基站也在逐渐增加，主要用于违法药品、假药推销等商业活动，给社会造成了很大的危害。
[0003]无线电管理部门需要掌握电磁环境状况，并对非正常信号进行精确定位，及时精准发现干扰源，维护无线电秩序。在城市复杂环境下，存在无线电波视距传播和非视距传播的场景，在非视距存在遮挡时无法精确定位，现有监测系统对突发和短时出现的电磁目标难以精确定位；各监测设备无法形成系统合力，对电磁目标定位精度仍有较大提升空间。
[0004]由于接收信号功率方法成本低，硬件装置需求小，因此能满足大规模应用要求。然而，在大城市环境下，由于反射、绕射、遮挡等非理想传播模式复杂多变，传统的AOA(基于到达角)或TDOA(基于到达时间差)的定位方法所需天线方向性要求较高，接收节点较多，对于硬件的时间同步要求高，受到显著制约，效果大打折扣，成为辐射源定位精度提升的明显瓶颈。
[0005]基于上述背景和电波传播理论，需要专利技术一种信号定位系统，实现在复杂电磁传播环境下的智能精确解算，可有效解决非视距场景下非正常信号的高精度定位问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术主要目的是提供一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法及装置，实现复杂电磁传播环境下的智能精确解算，并有效解决非视距场景下非正常信号的高精度定位问题。
[0007]本专利技术所采用的技术方案是：
[0008]本专利技术提供了一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，包括如下步骤：S1、按照测试路径移动信号功率接收机，间隔预设时间获取中心频率为预设值的信号在各个接收点的数据，包括接收点的经度、纬度、信号接收功率；S2、将获取的各个接收点的数据作为预先构建的优化粒子群算法求解模型的输入数据；粒子群中每个粒子携带的参数包括发射源经度、发射源纬度和发射功率；S3、根据电磁波在自由空间中的传播损耗模型计算初始粒子与其中一个输入数据所在接收点的信号接收功率P
rpredict
，然后将其与实测的接收点的信号接收功率P
rreal
进行适应度函数比对，若差值小于阈值，则存储此次粒子的初始参数，若下次其他粒子计算的差值小于前一次的差值，则删除前一个粒子，存储本次的粒子，否则继续计算，直至到达设置的最大迭代次数或者提前结束迭代，得到最佳粒子，从而定位发射源。
[0009]在上述技术方案中，所述步骤S2的具体过程如下：S21、由经纬度的最大、最小值确
定要搜索的粒子二维区域的范围；S22、初始化粒子群算法的基本参数，根据粒子携带的发射源经度、纬度、信号源的等效全向辐射功率给出搜索范围和搜索步长。
[0010]在上述技术方案中，所述步骤S3中，适应度函数定义如下：
[0011][0012]在上述技术方案中，所述步骤S3中，到达设置的最大迭代次数的计算过程如下：S31、设置一个窗口长度Size
window
，每经过一个窗口，就将此窗口内的数据和之前窗口的数据并入当前的数据集进行解算，解算后的求解域记为W
i
；S32、下一次的求解将在上一次的求解域中，且总有W
i
>W
i+1
，最后稳定的一个区域即为所求解的目标域。
[0013]在上述技术方案中，所述步骤S3中，提前结束迭代的计算过程如下：S31
’
、定义一个窗口长度L，从数据点的第一个点开始，取L个数据，计算每个粒子与L个数据点的大圆距离r；S32
’
、通过计算预测电波损耗，进一步计算预测接收功率，将预测接收功率与数据的每个实际接收功率进行适应度计算，运行一代后适应度最小的粒子所携带的信息为种群的最佳粒子；S33
’
、下一代计算朝着这个最佳粒子接近，如若后面某一代出现了更好的粒子，则替换之前的最佳粒子，成为新的最佳粒子；S34
’
、一次运算结束后将窗口后移L，形成2L个数据点，直至适应度起伏小于定义阈值，视作算法收敛，提前结束迭代。
[0014]在上述技术方案中，所述步骤S32
’
中，预测电波损耗的公式为：L
free
＝32.44+20lg(r)+20lg(f)，其中，f为信号的频率，单位为MHz，r为算法求解过程中所估计点与真实接收点之间的大圆距离。
[0015]在上述技术方案中，所述步骤S32
’
中，预测接收功率的公式为：P
r
＝EIRP
‑
L
free
，其中，EIRP为信号源的等效全向辐射功率，单位为dBm；P
r
为接收点的信号功率值，单位为dBm；L
free
为电磁波在自由空间中的传播损耗即预测电波损耗，单位为dB。
[0016]在上述技术方案中，所述步骤S1中，中心频率的预设值的获取步骤如下：利用扫描模式扫描指定带宽内的峰值信号，选取异常信号的频率f并设定其为中心频率。
[0017]本专利技术还提供了一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位装置，存储有计算机程序，所述计算机程序执行基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法。
[0018]本专利技术又提供了一种计算机系统，包括基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位装置。
[0019]本专利技术产生的有益效果是：本专利技术基于电磁波传播损耗模型，并结合粒子群算法可实现复杂电磁传播环境下的智能精确解算，有效解决非视距场景下非正常信号的高精度定位问题。本专利技术的系统可搭载在小型汽车上进行移动测量，便于运输，能够有效地检测城市中的电磁环境。
[0020]进一步地，本专利技术对粒子群算法做了优化，通过设置一定窗口将数据进行分段解算，可将求解域的空间减小，减少运算时间；且将当前窗口内的数据和之前窗口的数据并入当前的数据集进行解算，下一次的求解总将在上一次的求解域中，求解速度在后期加快，最后稳定的一个区域即为所求解的目标域。
[0021]进一步地，当适应度函数稳定一定代数没有较大起伏时，可认为算法已寻到最优位置，可提前结束迭代，可比一直执行到指定迭代次数可节约至少数十秒的时间，可显著提
高计算效率；可见采用优化过后的粒子群算法，加快整个二维空间的求解速度。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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的附图。
[0023本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、按照测试路径移动信号功率接收机，间隔预设时间获取中心频率为预设值的信号在各个接收点的数据，包括接收点的经度、纬度、信号接收功率；S2、将获取的各个接收点的数据作为预先构建的优化粒子群算法求解模型的输入数据；粒子群中每个粒子携带的参数包括发射源经度、发射源纬度和发射功率；S3、根据电磁波在自由空间中的传播损耗模型计算初始粒子与其中一个输入数据所在接收点的信号接收功率P
rpredict
，然后将其与实测的接收点的信号接收功率P
rreal
进行适应度函数比对，若差值小于阈值，则存储此次粒子的初始参数，若下次其他粒子计算的适应度值小于前一次的适应度值，则删除前一个粒子，存储本次的粒子，否则继续计算，直至到达设置的最大迭代次数或者适应度值不再变化提前结束迭代，得到最佳粒子，从而定位发射源。2.根据权利要求1所述的基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程如下：S21、由经纬度的最大、最小值确定要搜索的粒子二维区域的范围；S22、初始化粒子群算法的基本参数，根据粒子携带的发射源经度、纬度、等效全向辐射功率给出搜索范围和搜索步长。3.根据权利要求1所述的基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，适应度函数定义如下：4.根据权利要求1所述的基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，到达设置的最大迭代次数的计算过程如下：S31、设置一个窗口长度Size
window
，每经过一个窗口，就将此窗口内的数据和之前窗口的数据并入当前的数据集进行解算，解算后的求解域记为W
i
；S32、下一次的求解将在上一次的求解域中，且总有W
i
>W
i+1
，最后稳定的一个区域即为所求解的目标域。5.根据权利要求1所述的基于电磁波传播损耗模型和粒子群算法的信号定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，提前结束迭代的计算过程如下：S31
’
、...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘成国，曹立锋，唐光普，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：