基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法，首先，利用目标信号的椭圆协方差信息扩展空间信息，获得增大的虚拟阵列孔径；其次，通过求根多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)技术获取各观测站的方位信息并估计非圆相位；最后，利用非圆相位将各观测站的方位信息与信源关联起来，并联合所有观测站的信息根据最优加权最小二乘思想直接求解目标位置。本发明专利技术设计的一种基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法能够有效增大阵列孔径，比传统的两步定位算法和子空间数据融合(Subspace Data Fusion,SDF)直接定位方法具有更高的空间自由度和定位精度，能估计更多目标。此外，该方法在保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法


[0001]本专利技术涉及无线定位
，尤其涉及一种基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法。

技术介绍

[0002]传统的多阵列无源定位技术大多是针对未知信号进行研究的，从信息论的角度来讲，所能利用的原始信息越多，理论上算法的性能就越好。研究表明，在建立算法模型时考虑目标源的信号特征能够进一步提升定位精度。而在现代通信系统中，调幅信号、二进制相移键控、脉冲幅度调制信号、正交相移键控信号等都属于非圆(Non
‑
circular,NC)信号类型，因此有关非圆信号的多阵列无源定位算法的研究具有重要的实际应用意义。
[0003]现有的关于非圆信号的多阵列无源定位算法利用目标信号的椭圆协方差信息扩展阵列孔径的同时，也带来了高维搜索问题，计算复杂度大大增加。在实际应用中，当同一辐射目标的信号冲击不同的观测站时，不同观测站的接收信噪比往往不同且不稳定。此外，传统的两步定位方法在数据关联上也存在难题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
中所涉及到的缺陷，提供一种基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法，在保证估计性能的同时显著降低了计算复杂度，易于实时处理。
[0005]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0006]基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1)，构造多阵列非圆信号定位模型，得到接收信号信息r
l/>(t)；
[0008]步骤1.1)，构造每个观测站的阵列流型
[0009]M为每个观测站配备的大规模均匀线阵阵元个数，K为辐射源的个数；为导向矢量，d表示阵元间距，λ表示信号波长；u
l
＝[x
l
,y
l
]T
表示第l个观测站的位置矢量，x
l
、y
l
分别为其横、纵坐标；第k个辐射源的位置矢量为p
k
＝[x
k
,y
k
]T
，x
k
、y
k
分别为其横、纵坐标；k＝1,2,
…
,K；总的位置矢量θ
l,k
表示第l个观测站接收到的第k个辐射源的波达角，u
l
(1)表示取矢量u
l
中的第一个元素，p
k
(1)表示取矢量p
k
中的第一个元素；||
·
||表示2范数；
[0010]步骤1.2)，采用多阵列非圆信号定位模型得到第l个观测基站在采样时刻t的接收信号
[0011]为信道损耗矩阵，diag{
·
}表示对角阵，为传播损耗
因子，为第k个辐射源的发射功率，为第l个观测站接收到的来自第k个辐射源的功率；
[0012]为只考虑非圆率为1的严格二阶非圆信号，表示第k个辐射源的非圆相位，表示非圆信号的幅值，则非圆相位矩阵信号矢量号矢量是一个实值矢量；
[0013]n
l
(t)表示高斯白噪声矢量；
[0014]步骤2)，利用目标信号的椭圆协方差信息，将观测基站的接收信号扩展为z
l
(t)，计算其协方差矩阵，并对其特征分解；
[0015]步骤2.1)，根据下式将第l个基站的接收信号r
l
(t)扩展为z
l
(t)：
[0016][0017]式中，行交换矩阵
[0018]为扩展的方向矩阵；
[0019]扩展的导向矢量
[0020]步骤2.2)，计算z
l
(t)的协方差矩阵T表示快拍数；
[0021]步骤2.3)，对协方差矩阵R
l
进行特征分解，得：
[0022][0023]式中，为信号子空间，e
l,m
(m＝1,2,
…
,2M)为按从大到小排序后的
特征值λ
l,m
(m＝1,2,
…
,2M)对应的特征向量；为噪声子空间，Σ
l
为特征值组成的对角矩阵；
[0024]步骤3)，应用求根MUSIC技术对各观测站测向得到方位信息，并估计出非圆相位；
[0025]步骤3.1)，定义复变量构造导向矢量a(κ
l,k
)和矩阵G(κ
l,k
)：
[0026][0027][0028]式中，是相同维度的矩阵，且满足
[0029]步骤3.2)，估计第l个观测站关于第k个辐射源的波达角与非圆相位
[0030]则非圆相位的估计值
[0031]步骤4)，利用非圆相位将方位信息与信源关联起来，并根据最优加权最小二乘思想关联所有观测站数据直接求解目标位置；
[0032]步骤4.1)，根据估计出的非圆相位将各观测站获得的方位信息进行配对：
[0033]将每个观测站估计的非圆相位进行升序排列，由于非圆相位具有唯一性，则相同非圆相位对应的波达角自动对齐；
[0034]步骤4.2)，构造权值矩阵式中，ε
k
是均值为0的随机误差矢量；
[0035][0035]为第l个观测站的噪声功率，由Σ
l
中2M
‑
K个较小的特征值取平均得到；为扩展的导向矢量的估计值，即
[0036]步骤4.3)，估计第k个辐射源的位置
[0037]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0038]本专利技术所提算法的估计精度优于传统两步定位技术、SDF直接定位技术；与传统两步定位技术、SDF直接定位技术相比，所提出的方法具有更多的自由度，能够识别更多的目标；本专利技术可以在保证估计性能的情况下显著降低计算复杂度。
附图说明
[0039]图1为本专利技术的流程图；
[0040]图2为多阵列联合定位场景图；
[0041]图3为本专利技术与传统定位方法在不同观测站数目下的计算复杂度示意图；
[0042]图4为本专利技术与传统定位方法在不同信噪比下的求根均方误差性能示意图；
[0043]图5为本专利技术与传统定位方法在不同快拍数下的求根均方误差性能示意图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：
[0045]本专利技术可以以许多不同的形式实现，而不应当认为限于这里所述的实施例。相反，提供这些实施例以便使本公开透彻且完整，并且将向本领域技术人员充分表达本专利技术的范围。在附图中，为了清楚起见放大了组件。
[0046]本专利技术提供一种基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
[0047]步骤1)，构造如图2所示的多阵列非圆信号定位模型；得到接收信号信息r...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于最优加权最小二乘的多阵列非圆信号定位方法，特征在于，包括以下步骤：步骤1)，构造多阵列非圆信号定位模型，得到接收信号信息r
l
(t)；步骤1.1)，构造每个观测站的阵列流型M为每个观测站配备的大规模均匀线阵阵元个数，K为辐射源的个数；为导向矢量，d表示阵元间距，λ表示信号波长；u
l
＝[x
l
,y
l
]
T
表示第l个观测站的位置矢量，x
l
、y
l
分别为其横、纵坐标；第k个辐射源的位置矢量为p
k
＝[x
k
,y
k
]
T
，x
k
、y
k
分别为其横、纵坐标；k＝1,2,
…
,K；总的位置矢量θ
l,k
表示第l个观测站接收到的第k个辐射源的波达角，u
l
(1)表示取矢量u
l
中的第一个元素，p
k
(1)表示取矢量p
k
中的第一个元素；||
·
||表示2范数；步骤1.2)，采用多阵列非圆信号定位模型得到第l个观测基站在采样时刻t的接收信号步骤1.2)，采用多阵列非圆信号定位模型得到第l个观测基站在采样时刻t的接收信号为信道损耗矩阵，diag{
·
}表示对角阵，为传播损耗因子，为第k个辐射源的发射功率，为第l个观测站接收到的来自第k个辐射源的功率；为只考虑非圆率为1的严格二阶非圆信号，表示第k个辐射源的非圆相位，表示非圆信号的幅值，则非圆相位矩阵信号矢量量是一个实值矢量；n
l
(t)表示高斯白噪声矢量；步骤2)，利用目标信号的椭圆协方...

【专利技术属性】
技术研发人员：史鑫磊，张小飞，潘慧敏，谢雨珊，曹金科，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：