一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，包括：确定待测区域，记录各采样位置信息和频谱强度监测信息；设置网格尺度大小，将待测绘区域表示成矩阵形式；估计待测绘区域内可能存在的电磁目标的粗略位置及该处的功率大小，其中粗略位置为以网格为尺度的网格点坐标估计；获得不同粗略位置附近用于精确估计的采样数据；拟合不同采样位置处空间传播损耗参数，估计每一个选取范围内电磁目标的精确位置及功率；估计全部位置处的传播损耗参数，得到符合真实场景的传播模型，结合电磁目标位置及功率，预测所有网格的电磁频谱强度信息。本发明专利技术可以较高的精确度实现电磁目标态势地图构建任务。态势地图构建任务。态势地图构建任务。

【技术实现步骤摘要】
一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法


[0001]本专利技术涉及无线信息传输
，具体涉及一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，特别针对利用少量频谱强度数据构建描绘多个电磁目标位置和功率的态势地图。

技术介绍

[0002]随着无线通信应用的快速发展，电磁频谱环境日益复杂，对电磁频谱空间中多个电磁目标的监测和定位越来越受到人们的重视。电磁目标态势地图可将电磁目标的数量、位置、功率等信息进行定量表征与可视化，能够有效地解决多个电磁目标的监测和定位问题，因此如何精确地构建电磁目标态势地图变得越来越重要。
[0003]在广域场景中往往只能设置少量的采样节点，对该区域的频谱强度数据进行采集，因此如何利用稀疏数据对电磁目标的位置及功率进行精确估计是一个关键步骤。实际中，可以利用压缩感知技术将电磁目标位置及功率的估计问题转化为稀疏信号的恢复问题。然而，由于压缩感知中基不匹配问题，以及未知环境对不同位置采样数据产生不同影响，导致现有方法对电磁目标定位的精度不高。另外，两个彼此接近的目标也会导致现有定位方法的分辨率不高。
[0004]公开号为CN107830838A的专利技术中公开了一种电磁态势地图绘制方法和装置，用于实现在离线场景下使用电磁态势地图功能。该方法包括：通过调用离线JavaScript脚本中的应用程序编程接口API，来获取离线的地图数据中监测点的经纬度，并根据所述监测点的经纬度获取所述监测点的电磁信号覆盖区域的高程值，其中，所述地图数据包括地图中各点的经纬度和高程值；根据所述覆盖区域的高程值和场强预测模型计算出所述覆盖区域内电磁信号的场强值；根据所述覆盖区域内电磁信号的场强值，通过调用所述API绘制所述覆盖区域的电磁态势地图。公开号为CN115878959A的专利技术中公开了一种面向复杂电磁频谱的态势感知可视化系统，对区域内频谱的采集数据，不只是单纯展示数据采样点的频谱情况，而是通过插值补全和推算的方式，形成整个目标区域的频谱态势数据。然而两者都无法利用稀疏数据对电磁目标的位置及功率进行精确估计。

技术实现思路

[0005]针对以上问题，本专利技术提出了一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，考虑了未知环境对频谱信号强度的影响、目标位置的基不匹配问题以及相邻目标之间相互干扰问题。对于未知场景中的电磁目标态势地图构建问题，本方法可以较高的精确度实现电磁目标态势地图构建任务。
[0006]为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0007]一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，所述电磁目标态势地图构建方法包括以下步骤：
[0008]S1，确定待测区域，记录各采样位置信息和频谱强度监测信息，记录信息至少包括
测绘区域长度、测绘区域宽度、总采样节点数和待测频点；
[0009]S2，设置网格尺度大小，将待测绘区域表示成矩阵形式；
[0010]S3，估计待测绘区域内可能存在的电磁目标的粗略位置及该处的功率大小，其中粗略位置为以网格为尺度的网格点坐标估计；具体地：
[0011]初始化电磁目标位置候选点集，初始候选点位置设为全部网格位置，默认初始状态下不同采样位置的路径损耗参数均为平方项；迭代更新不同候选位置上的电磁目标功率，在更新目标位置时，当候选点对应的功率小于预设的非负门限值时，将其固定在零值，当所有电磁目标功率的非零值个数及其位置持续不变时，视为算法收敛，结束迭代；将所有非零值对应的位置作为可能存在电磁目标的粗略位置；
[0012]S4，根据步骤S3估计得到的粗略位置，获得不同粗略位置附近用于精确估计的采样数据；具体地：
[0013]针对每个可能存在电磁目标的粗略位置，以其为中心位置向外扩展预设距离，选择扩展范围内的全部采样数据；对扩展范围内的采样数据进行向下取整，计算取整后各数据的自信息量，按照信息量由大到小的顺序选取预设比例的采样数据作为精确估计该电磁目标候选点的有效采样数据；其中，如果扩展范围内包含其他电磁目标候选位置，根据包含的其他电磁目标候选位置对扩展范围内的原始采样数据进行更新后，再进行向下取整；
[0014]S5，将步骤S4得到的扩展范围内的有效采样数据作为对应候选位置的观测数据，拟合不同采样位置处空间传播损耗参数，估计每一个选取范围内电磁目标的精确位置及功率；
[0015]S6，利用采样位置上拟合后的传播损耗参数，估计全部位置处的传播损耗参数，得到符合真实场景的传播模型，结合电磁目标位置及功率，预测所有网格的电磁频谱强度信息。
[0016]进一步地，步骤S2中，设置网格尺度大小，将待测绘区域表示成矩阵形式的过程包括以下步骤：
[0017]令采样点的相对测绘区域长度的位置坐标x＝{x
i
|i＝1，2，...，N}和相对测绘区域宽度的位置坐标y＝{y
i
|i＝1，2，...，N}，根据用户设置参数，在待测绘区域的相应位置采集频谱强度信息z＝{z
i
|i＝1，2，...，N}，待测绘区域以矩阵形式表示为：
[0018][0019]此时测绘区域共包括s＝(L/m)
·
(W/m)个网格数，频谱数据的采样位置为其中L和W分别为测绘区域长度和宽度，N为总采样节点数，m为网格尺度大小。
[0020]进一步地，步骤S3中，估计待测绘区域内可能存在的电磁目标的粗略位置及该处的功率大小，其中粗略位置为以网格为尺度的网格点坐标估计的过程包括以下步骤：
[0021]S31，不同采样位置上的频谱强度表示为：
[0022]z＝D(χ)w+δ
ꢀꢀꢀ
(2)；
[0023]其中，
[0024][0025]式中，δ为不同采样点处噪声，D(χ)为字典函数，w表示不同候选点位置处对应电磁目标功率，w＝[w1，
…
，w
R
]T
，χ表示稀疏字典参数，包括电磁目标候选位置θ
r
和不同采样位置处的路径损耗参数k
n
，候选位置θ用向量表示为路径损耗参数k＝{k1，k2，...，k
R
}，f(θ
r
，ζ
n
，k
r
)为目标位置到第n个采样位置之间的空间传播损耗，d(θ
r
，ζ
n
)表示不同电磁目标到当前采样点的距离，λ表示待测目标波长；n＝1，2，...，N；r＝1，2，...，R，R表示候选位置总数；
[0026]初始化电磁目标位置候选点集，初始候选点位置设为全部网格位置，默认初始状态下不同采样位置的路径损耗参数均为平方项；
[0027]S32，假设w和δ满足学生t分布，首先，w中的每个元素w
r
均服从均值为0、方差为α
r
‑1的高斯分布，α
r
又服从形状参数为a、尺度参数为b
r
的Gamma分布：
[0028][0029]其中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，其特征在于，所述电磁目标态势地图构建方法包括以下步骤：S1，确定待测区域，记录各采样位置信息和频谱强度监测信息，记录信息至少包括测绘区域长度、测绘区域宽度、总采样节点数和待测频点；S2，设置网格尺度大小，将待测绘区域表示成矩阵形式；S3，估计待测绘区域内可能存在的电磁目标的粗略位置及该处的功率大小，其中粗略位置为以网格为尺度的网格点坐标估计；具体地：初始化电磁目标位置候选点集，初始候选点位置设为全部网格位置，默认初始状态下不同采样位置的路径损耗参数均为平方项；迭代更新不同候选位置上的电磁目标功率，在更新目标位置时，当候选点对应的功率小于预设的非负门限值时，将其固定在零值，当所有电磁目标功率的非零值个数及其位置持续不变时，视为算法收敛，结束迭代；将所有非零值对应的位置作为可能存在电磁目标的粗略位置；S4，根据步骤S3估计得到的粗略位置，获得不同粗略位置附近用于精确估计的采样数据；具体地：针对每个可能存在电磁目标的粗略位置，以其为中心位置向外扩展预设距离，选择扩展范围内的全部采样数据；对扩展范围内的采样数据进行向下取整，计算取整后各数据的自信息量，按照信息量由大到小的顺序选取预设比例的采样数据作为精确估计该电磁目标候选点的有效采样数据；其中，如果扩展范围内包含其他电磁目标候选位置，根据包含的其他电磁目标候选位置对扩展范围内的原始采样数据进行更新后，再进行向下取整；s5，将步骤s4得到的扩展范围内的有效采样数据作为对应候选位置的观测数据，拟合不同采样位置处空间传播损耗参数，估计每一个选取范围内电磁目标的精确位置及功率；S6，利用采样位置上拟合后的传播损耗参数，估计全部位置处的传播损耗参数，得到符合真实场景的传播模型，结合电磁目标位置及功率，预测所有网格的电磁频谱强度信息。2.根据权利要求1所述的基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，其特征在于，步骤S2中，设置网格尺度大小，将待测绘区域表示成矩阵形式的过程包括以下步骤：令采样点的相对测绘区域长度的位置坐标x＝{x
i
|i＝1，2，...，N}和相对测绘区域宽度的位置坐标y＝{y
i
|i＝1，2，...，N}，根据用户设置参数，在待测绘区域的相应位置采集频谱强度信息z＝{z
i
|i＝1，2，...，N}，待测绘区域以矩阵形式表示为：此时测绘区域共包括s＝(L/m)
·
(W/m)个网格数，频谱数据的采样位置为其中L和W分别为测绘区域长度和宽度，N为总采样节点数，m为网格尺度大小。3.根据权利要求1所述的基于稀疏数据的电磁目标态势地图构建方法，其特征在于，步骤S3中，估计待测绘区域内可能存在的电磁目标的粗略位置及该处的功率大小，其中粗略位置为以网格为尺度的网格点坐标估计的过程包括以下步骤：S31，不同采样位置上的频谱强度表示为：
z＝D(χ)w+δ
ꢀꢀꢀꢀ
(2)；其中，式中，δ为不同采样点处噪声，D(χ)为字典函数，w表示不同候选点位置处对应电磁目标功率，w＝[w1，
…
，w
R
]
T
，χ表示稀疏字典参数，包括电磁目标候选位置θ
r
和不同采样位置处的路径损耗参数k
n
，候选位置θ用向量表示为路径损耗参数k＝{k1，k2，...，k
R
}，f(θ
r
，ζ
n
，k
r
)为目标位置到第n个采样位置之间的空间传播损耗，d(θ
r
，ζ
n
)表示不同电磁目标到当前采样点的距离，λ表示待测目标波长；n＝1，2，...，N；r＝1，2，...，R，R表示候选位置总数；初始化电磁目标位置候选点集，初始候选点位置设为全部网格位置，默认初始状态下不同采样位置的路径损耗参数均为平方项；S32，假设w和δ满足学生t分布，首先，w中的每个元素w
r
均服从均值为0、方差为α
r
‑1的高斯分布，α
r
又服从形状参数为a、尺度参数为b
r
的Gamma分布：其中，δ首先服从均值为0、方差为β
‑1I
N
的高斯分布，其中β又服从Gamma分布：P(β；c，d)＝Gamma(β；c，d)
ꢀꢀꢀꢀ
(5)；此时观测值服从均值为D(χ)w、方差为β
‑1I
M
的高斯分布，初始化影响隐变量的相关参数a，b，c，d；S33，计算观测模型的似然函数，计算方式如下：P(z，w，α，β；χ)＝P(z|w，β)P(w|α)P(α；a，b)P(β；c，d)
ꢀꢀꢀꢀ
(7)；S34，构建优化目标函数为：其中，q1＝q(w)，q2＝q(α)，q3＝q(β)，分别表示w，α，β的近似分布，Λ(q(w)，χ)是对数似然函数lnp(z，w，α，β；χ)的下界泛函数；利用如下原则获得使优化目...

【专利技术属性】
技术研发人员：林志鹏，蔡学钊，朱秋明，王洁，彭雨晴，吴启晖，仲伟志，李婕，周博，何小祥，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：