[发明专利]一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法

说明书

本发明公开了一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法，首先，利用目标信号的非圆特性扩展空间信息，获得增大的虚拟阵列孔径；其次，分配一个权重来平衡接收端信噪比差异带来的误差，以获得更高的定位精度和更好的鲁棒性；然后，采用降维搜索方法消除了非圆相位搜索带来的高计算复杂度；最后，对降维后的加权融合代价函数进行谱峰搜索，函数值最小的K个点即为目标位置。本发明能够有效增大阵列孔径，具有更高的空间自由度和定位精度，能估计更多目标，且鲁棒性好；此外，本发明在保证估计性能的同时通过降维搜索显著降低了计算复杂度。

技术领域

本发明属于无线定位技术领域，尤其涉及一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法。

背景技术

传统的直接定位技术(Direct Position Determination,DPD)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，因此有关非圆信号直接定位算法的研究具有重要的实际应用意义。

现有的非圆信号直接定位算法忽略了路径传播损耗对算法性能的影响。在实际应用中，当同一辐射目标的非圆信号冲击不同的观测基站时，不同观测站的信噪比往往不同且不稳定。此外，利用目标信号的非圆特征扩展阵列孔径的同时，还带来了高维搜索，计算复杂度大大增加。为了解决上述问题，本发明提出了一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法。

发明内容

发明目的：为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法，保证估计性能，并同时显著降低了计算复杂度，易于实时处理。

技术方案：本发明所述的一种基于降维加权子空间数据融合的非圆源直接定位方法，包括以下步骤：

(1)构造多阵列非圆信号直接定位模型，得到接收信号信息r_l(t)；

(2)利用非圆特性扩展接收信号，计算其协方差矩阵，并对其特征分解；

(3)估计各观测站投影权重，得到加权后的代价函数f_NC-WSDF；

(4)采用降维算法，消除非圆相位搜索维度，得到化简后的代价函数f_NRD-WSDF；

(5)对简化后的代价函数进行谱峰搜索得到目标位置的精确估计。

进一步地，步骤(1)所述接收信号为：

其中，为第l个基站的阵列流型，为导向矢量；根据自由空间传播损耗模型，假设K个辐射源信号功率均为P_k，在观测位置u_l＝[x_l，y_l]^T处接收到的来自第k个辐射源(位置向量p_k＝[x_k，y_k]^T)的信号功率为P_l，k，则为第l个基站接收到的来自第k个辐射源信号的路径传播损耗系数，为传播损耗矩阵；考虑非圆率为1的非圆信号，表示为假设表示非圆相位，表示信号的幅值，则得到非圆相位矩阵：

其中，是一个实值矢量，表示信号幅度；n_l(t)表示高斯白噪声矢量，M为阵元数，K为目标数，t＝(1，2，…T)表示快拍次数，l＝(1，2，…L)为基站数。

进一步地，所述步骤(2)实现过程如下：