一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法技术

本发明专利技术公开一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，包括以下步骤：S1：分别获取多个静止接收站的观测信号；S2：估计所述观测信号的协方差；S3：对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间；S4：根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数；S5：对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置；S6：根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度；S7：输出物体的初始位置和初始速度。本发明专利技术与现有技术相比可以在提高运动物体定位精度的同时，极大的降低计算复杂度。仿真实验表明，在低信噪比下基于SDF准则的运动物体直接定位方法的定位精度远远高于传统的差分多普勒方法。统的差分多普勒方法。统的差分多普勒方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法


[0001]本专利技术涉及通信
，更具体地，涉及一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法。

技术介绍

[0002]无源定位方法的研究始于第二次世界大战。近年来，它在军事和民用领域都发挥着越来越重要的作用。在传统的两步定位法中，首先要测量发射信号的到达角(angle of arrival,AOA)、到达时间(time of arrival,TOA)和到达频差(frequency difference of arrival,FDOA)等参数。接着，再根据上一步的结果构建代价函数进而求出目标的位置。
[0003]两步法虽然相对简单，但是在分离参数估计和位置求解过程中，会有部分信息的丢失。因此该类方法在低信噪比情形下性能较差。为了避免因两步定位法中信息损失导致的定位误差问题，国外学者Weiss于2004年提出了一种新的定位方法——目标位置直接确定(Direct Position Determination,DPD)。这种目标直接定位方式的基本思想是从原始信号采样中直接估计目标的位置信息，无需估计其它中间观测量。DPD方法因为其精度高于两步法在低信噪比情况下性能优越，近些年来引起了国内外学者的广泛关注。
[0004]目前直接定位法的研究成果大部分是针对静止物体的，对运动物体的研究较少。而现实应用场景中的目标大多数是运动的，因此对运动物体的直接定位法研究很有意义。现有的对运动物体的DPD大多数是基于单个接收天线的，没有利用到阵列天线的优势。在求解的过程中需要进行多维参数的网格化搜索，计算复杂度较高，不利于工程应用。
[0005]现有技术公开一种基于拟牛顿法的运动目标直接定位方法，主要使用拟牛顿法简化搜索目标可能位置的网格点；通过对目标函数求解梯度，进而利用拟牛顿法对未知量进行迭代，从而简化搜索过程，实现快速定位。该方案计算复杂度较高，不利于工程应用。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，极大的降低计算复杂度。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0008]一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，包括以下步骤：
[0009]S1：分别获取多个静止接收站的观测信号；
[0010]S2：估计所述观测信号的协方差；
[0011]S3：对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间；
[0012]S4：根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数；
[0013]S5：对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置；
[0014]S6：根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度；
[0015]S7：输出物体的初始位置和初始速度。
[0016]本方案充分利用了阵列处理技术与直接定位技术的优势，从位置信息中提取速度，避免了多维参数的网格化搜索，极大的降低了计算复杂度。与传统的差分多普勒定位方
法相比，本方案具有更高的定位精度与更低的计算复杂度，更适合工程应用。
[0017]优选地，步骤S1中所述多个静止接收站的观测信号，具体为：
[0018]L个静止接收站的位置为q
l
＝[x
l
,y
l
],l＝1,...,L，每个接收站在K个时隙段对目标辐射信号进行采样，相邻两个时隙段的时间间隔为T，第l个接收站在第k个观测间隙内观测到的复信号可以表示为
[0019][0020]式中，β
l,k
和a
l,k
(p
k
)∈C
M
×1分别表示信号在第k个观测间隙到达第l个接收站的复传播系数和阵列响应矢量，s
k
(t)表示信号在第k个观测间隙内的复包络，n
l,k
(t)∈C
M
×1是均值为0功率为σ2的高斯白噪声，p
k
为物体在第k个时刻的位置f
l,k
(p
k
)表示第l个接收站在第k个观测间隙内与目标相对运动产生的多普勒效应；
[0021]对每个观测间隙内的信号进行N次快拍采样，即采样间隔为T
s
＝T/(N
‑
1)，则第n个采样时刻的观测矢量表示为：
[0022][0023]式中：
[0024][0025]定义如下向量或矩阵：
[0026][0027]其中，表示Kronecker积，diag[]表示向量对角化操作，则第n个采样时刻的观测矢量表示为：
[0028]r
l,k
＝β
l,k
A
l,k
(p
k
)s
k
+n
l,k
。
[0029]优选地，步骤S1中，在每个采样时隙段内，物体与观测站的瞬时位置和瞬时速度均保持不变。
[0030]优选地，步骤S1中，物体辐射的窄带无线电信号的信号带宽B小于信号到达不同接收站的时延最大值τ
max
的倒数。
[0031]优选地，f
l,k
(p
k
)表示第l个接收站在第k个观测间隙内与目标相对运动产生的多普勒效应，经过下变频后表示如下：
[0032][0033]其中，f
c
是载波频率，c为光速。
[0034]优选地，步骤S2中估计所述观测信号的协方差，具体为：
[0035][0036]式中，为协方差，x
l,k
＝[r
l,k
[0],
…
,r
l,k
[n],
…
,r
l,k
[N
‑
1]]，N表示每个观测间隙内的信号进行快拍采样的次数，为观测信号。
[0037]优选地，步骤S3中对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间，具体为：
[0038][0039]式中，为协方差，表示信号子空间，∑
k
是由特征值从大到小组成的对角矩阵，为噪声子空间。
[0040]优选地，步骤S4中根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数，具体为：
[0041][0042]式中，表示目标函数，a
l，k
(p
k
)表示信号在第k个观测间隙到达第l个接收站阵列响应矢量，为噪声子空间。
[0043]优选地，步骤S5中，对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置，具体为：
[0044]将要搜索的区域划分为N
P
个网格，对目标函数进行网格化搜索目标函数达到最大的时候对应的坐标就是该时刻物体的位置。
[0045]优选地，步骤S6中，根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度，具体为：
[0046]物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分别获取多个静止接收站的观测信号；S2：估计所述观测信号的协方差；S3：对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间；S4：根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数；S5：对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置；S6：根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度；S7：输出物体的初始位置和初始速度。2.根据权利要求1所述的基于SDF准则的运动物体直接定位方法，其特征在于，步骤S1中所述多个静止接收站的观测信号，具体为：L个静止接收站的位置为q
l
＝[x
l
,y
l
],l＝1,...,L，每个接收站在K个时隙段对目标辐射信号进行采样，相邻两个时隙段的时间间隔为T，第l个接收站在第k个观测间隙内观测到的复信号可以表示为式中，β
l,k
和a
l,k
(p
k
)∈C
M
×1分别表示信号在第k个观测间隙到达第l个接收站的复传播系数和阵列响应矢量，s
k
(t)表示信号在第k个观测间隙内的复包络，n
l,k
(t)∈C
M
×1是均值为0功率为σ2的高斯白噪声，p
k
为物体在第k个时刻的位置，f
l,k
(p
k
)表示第l个接收站在第k个观测间隙内与目标相对运动产生的多普勒效应；对每个观测间隙内的信号进行N次快拍采样，即采样间隔为T
s
＝T/(N
‑
1)，则第n个采样时刻的观测矢量表示为：式中：定义如下向量或矩阵：其中，表示Kronecker积，diag[]表示向量对角化操作，则第n个采样时刻的观测矢量表示为：r
l,k
＝β
l,k
A
l,k
(p
k
)s
k
+n
l,k
。3.根据权利要求2所述的基于SDF准则的运动物体直接定位方法，其特征在于，步骤S1中，在每个采样时隙段内，物体与观测站的瞬时位置和瞬时速度均保持不变。...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜园，何曙明，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：