【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无源定位领域，具体涉及一种针对分布式阵列中部分阵列存在未知互耦场景的多辐射源直接定位算法。
技术介绍
1、直接定位(direct positio n determination，dpd)技术是一类无源定位技术，旨在通过处理接收的原始数据估计辐射源位置。从观测站场景来划分，现有dpd算法主要可分为单站直接定位与多站直接定位两种。这两类定位系统各有优势与短板：单站直接定位系统灵活性高、机动性强、系统简洁，无需站间通信与同步，计算量相对较小，但面对复杂的电磁环境，不易及时准确获取目标位置信息；多站直接定位系统往往需要将所有观测信号传输至中心计算节点，存在各站协同复杂、传输带宽大、计算量较高等问题，但其能够综合利用多个观测站的无源探测信息及空间差异性，有助于及时准确地获取目标位置信息。
2、在实际应用中，互耦效应、幅相误差等各种难以避免的误差会导致假设模型与真实场景偏差较大，因而有必要对误差进行校正或补偿。目前针对互耦误差下的直接定位研究主要集中于各站异步接收信号的模型，难以处理多站直接定位系统中各站同步接收辐射源信号的全局窄带直接定位模型。同时，现有算法主要基于秩减(rank reduced，rare)估计、稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,sbl)等原理。
3、现有针对互耦效应的dpd算法大多基于子空间理论，定位精度有限且需已知辐射源数目。而基于sbl的dpd算法无需事先已知辐射源数，且sbl算法核心是最大似然算法，精度优于子空间类算法。
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1、本专利技术所要解决的技术问题是：
2、为结合传统及稀疏类方法的性能优势，并规避传统子空间算法需模型定阶及套索算子(least absolute shrinkage and selection operator,lasso)类方法复杂的参数整定问题，本专利技术考虑将稀疏贝叶斯学习技术引入辐射源直接定位背景中，提供了一种全局窄带模型中部分阵列存在互耦效应时的多辐射源稳健高精度dpd方法。
3、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
4、一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，包括：
5、s1、获取稀疏框架下部分阵列存在互耦效应时的全局阵列接收数据；
6、s2、利用互耦矩阵变换公式分离导向矢量与互耦系数，构造得到超完备阵列流型；
7、s3、建立块稀疏贝叶斯概率模型，假设待恢复信号具有块稀疏结构且服从复高斯先验分布，噪声也服从复高斯先验分布，得到观测信号的复高斯分布；
8、s4、由贝叶斯定理及高斯恒等式可得待恢复信号的后验分布，结合em算法思想构造第二类最大似然代价函数，通过最大化代价函数估计超参数；
9、s5、根据步骤s4得到的后验分布的均值，进行二维谱峰搜索，峰值对应的位置即为辐射源的dpd估计。
10、本专利技术进一步的技术方案：所述s1具体为：
11、假设平面内分布有n个互不相关的静止窄带远场辐射源，l个静止分布式观测站，每个观测站天线阵列是具有m个阵元且阵元间距为半波长的均匀线阵，且n<m；信号与噪声之间互不相关；假设采样快拍数为k，第n个辐射源的位置为第l个观测站阵列几何中心的位置为假设第l个观测站阵列有ml个非零互耦系数，l＝1,2,…,l，且ml＜m，记第l个观测站阵列互耦系数向量为第l个观测站互耦系数的toeplitz矩阵为cl：
12、
13、设第l个观测站接收第n个辐射源信号的阵列导向矢量为则kl,n为信号波束矢量，(·)t表示转置运算，为第l个观测站阵列中第i个阵元的坐标位置，i＝1,2,...,m；
14、其中，
15、
16、
17、
18、设从第n个辐射源到第l个观测站的未知复信道衰落参数为ρl,n，s(k)为辐射源发出的信号，n(k)为加性复高斯白噪声；则在第k快拍内联合l个站观测数据x(k)可表示为：
19、
20、其中，
21、
22、
23、
24、
25、ρn＝[ρ1,n,ρ2,n,...,ρl,n]t
26、其中blkdiag(·)表示构造分块对角矩阵；b表示全局阵列导向矩阵；ω表示仅包含位置信息的阵列导向矩阵；表示第n个辐射源不含信道衰落参数的导向矩阵；w表示信道衰落矩阵；ρn表示第n个辐射源到各基站的信道衰落矢量；
27、将k个快拍内的所有观测数据统一表示为：
28、
29、其中x＝[x(1),x(2),...,x(k)]，s＝[s(1)，s(2),...,s(k)]，v＝[n(1)，n(2)，...，n(k)]，
30、将观测数据模型扩展至稀疏框架下，设网格点数为g，则稀疏后的信号模型为：
31、
32、其中各矩阵维度为
33、本专利技术进一步的技术方案：所述s2具体为：
34、设pg＝[xg，yg]为观测网格空间内任意一点，在互耦未知的情况下，根据均匀线阵互耦矩阵的带状对称toeplitz结构，可以变换为：
35、
36、上式完成了导向矢量与互耦系数的参数分离；其中，为转换后仅与辐射源位置相关的导向矩阵，为包含l个观测站互耦系数的矩阵；tl(pg)为只与位置相关与互耦系数无关的转换矩阵，且矩阵tl(pg)的维度为m×ml，tl(pg)是两个m×ml维矩阵和之和：
37、
38、其中，(·)[p，q]表示矩阵的第p行、第q列的元素，(·)[g]表示矩阵的第g列元素或矢量的第g个元素；
39、经过上述变换，假设可将待恢复信号重构为对应的数据模型为：
40、
41、根据上述模型，构造得到超完备阵列流型
42、本专利技术进一步的技术方案：所述s3具体为：
43、假设待恢复信号具有块稀疏结构且服从复高斯先验分布其中∑0＝blkdiag(γ1∑1，...，γg∑g)，γg为控制块稀疏度的超参数，∑g为块参数，g＝1，2，...，g；
44、假设噪声服从复高斯先验分布其中λ为噪声功率；观测信号具有复高斯分布
45、本专利技术进一步的技术方案：所述s4具体为：
46、由贝叶斯定理及高斯恒等式可得后验分布如下：
47、
48、
49、
50、其中，(·)h表示求矩阵的共轭转置，(·)-1表示求矩阵的逆矩阵；
51、结合em算法思想构造第二类最大似然代价函数
52、
53、其中，d＝λi+φ∑0φh；
54、对于超参数λ，忽略常数项对代价函数进行最大化求解，可得到λ更新式为：
55、
56、其中，||·||2表示矩阵的l2范数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述S1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述S2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述S3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述S4具体为：
6.根据权利要求5所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述S5具体为：
7.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1-6任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1-6任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述s1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述s2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述s3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种互耦未知条件下的稳健直接定位方法，其特征在于，所述s4具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪跃先，时乾渊，韩闯，宫延云，张兆林，王伶，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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