[发明专利]直达与非直达混合场景中的多目标直接定位方法

权利要求书

1.一种直达与非直达混合场景中的多目标直接定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，根据Nyquist采样定理，从M通道阵列天线接收系统采集Q个目标辐射的无线电信号数据，M即为阵列的天线数，Q为大于等于1的自然数，包括直达波信号以及非直达波信号，获得阵列信号时域数据；

步骤2，将观测站所采集到的时域数据分为K段，K为大于等于M的自然数，每段J个样本点，J为2的整数次幂，对每段数据做基2-FFT运算，从而得到K段阵列信号频域数据；

步骤3，计算J个频域分量数据的协方差矩阵，通过特征值分解得到各个频率分量上的噪声子空间；

步骤4，基于子空间正交准则建立联合估计目标位置矢量和传播系数矢量的数学优化模型，该数学优化模型为：

其中，Π^⊥(j)表示第j个频域分量噪声子空间的投影矩阵；

步骤5，在子空间正交准则的基础上，提取仅包含目标位置的信息矩阵为：

其中，Π^⊥(j)表示第j个频域分量噪声子空间的投影矩阵；

步骤6，设定每个目标的网格搜索范围，并计算地理网格点上信息矩阵对应的最小特征值为：

C＝λ_min(Q(p))，

其中，λ_min(Q(p))表示矩阵Q(p)的最小特征值，

设定网格搜索范围，每次网格搜索先以100m距离为间隔粗搜，再以1m距离为间隔细搜，以确保精度的同时降低计算复杂度；

步骤7，通过Q次网格搜索得到的最小值对应的坐标即为对Q个目标位置的估计：

其中，表示第q个目标的位置矢量的估计值，λ_min(Q(p))表示矩阵Q(p)的最小特征值。

2.根据权利要求1所述的直达与非直达混合场景中的多目标直接定位方法，其特征在于，所述步骤1中，观测站的阵列天线所接收到的信号时域模型为：

其中，r(t)表示观测站的阵列天线在t时刻所接收到的时域信号，t表示观测时刻，L_q为第q个辐射源信号到达该阵列的多径数，l＝0表示与直达径有关的参数，a(θ_ql)表示第q个辐射源信号的第l条径所产生的阵列流型响应，θ_ql为该条径到达阵列的到达角度参数，表示第q个辐射源信号在时刻发射时延为τ_ql时的复包络，表示第q个辐射源信号的发射时间，α_ql表示第q个辐射源信号的第l条径到达天线阵列的未知复传播系数，n(t)代表与信号独立的复圆高斯噪声，均值为零；

多径信号到达角度与时延表示为关于目标位置、观测站位置以及障碍物位置参数的表达式：

其中，p_q表示第q个目标的位置矢量，u^o表示观测站的位置，表示第q个目标信号的第l条路径经由的障碍物或者反射体位置，||·||表示矢量的Euclidean范数，θ_q0表示第q个辐射源信号的直达径到达阵列的到达角度参数。

3.根据权利要求2所述的直达与非直达混合场景中的多目标直接定位方法，其特征在于，所述步骤2中，在第k段观测时间内，观测站的阵列天线所接收到的信号频域模型为：

其中，L_q表示第q个辐射源信号到达该阵列的多径数，a(θ_ql)表示第q个辐射源信号的第l条径所产生的阵列流型响应，和分别表示第q个信号和噪声在第k段观测时间内第j个数字频点上的频率分量，α_ql表示第q个辐射源信号的第l条径到达阵列的未知复传播系数，p_q表示第q个目标的位置矢量，T_s为采样周期，A_q(j,p_q)与α_q的表达式分别为：

4.根据权利要求3所述的直达与非直达混合场景中的多目标直接定位方法，其特征在于，所述步骤3中，第j个频域分量数据的协方差矩阵表达式为：

其中，表示求期望，表示Q个目标信号的协方差矩阵，为噪声的功率，Φ(j)的表达式为：

Φ(j)＝[A₁(j,p₁)α₁,A₂(j,p₂)α₂,…,A_Q(j,p_Q)α_Q]，

对R_rr(j)进行特征值分解，其特征值满足下式：

将特征矢量矩阵分为两部分：U_s(j)是与Q个大特征值对应的信号子空间，U_n(j)是与M-Q个小特征值对应的噪声子空间，从而得到第j个频域分量噪声子空间的投影矩阵为：

对第j个频域分量数据的协方差矩阵估计由下式获得：