[发明专利]针对非圆信号的多目标直接定位方法

摘要

本发明涉及一种针对无线电信号的定位方法技术领域，特别是涉及一种针对非圆信号的多目标直接定位方法，首先，基于时域阵列信号模型，结合信号的非圆特性，得到时域信号的扩展协方差矩阵，然后，利用扩展协方差矩阵计算每个时隙内的噪声子空间，接着，利用每个时隙内的扩展子空间正交性，将多个字空间数据进行融合，进而建立关于每个目标位置的优化模型，最后，设计了Gauss‑Newton迭代算法依次实现对每个目标的精确定位。本发明提供的针对非圆信号的多目标直接定位方法能够明显提高对多目标的位置估计精度，并且随着信噪比的降低或者样本点数的减少，其定位精度的优势会更加明显，且能够处理更多的目标个数。

主权项

1.一种针对非圆信号的多目标直接定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，依据Nyquist采样定理，在K个时隙内从M通道阵列天线接收系统采集目标辐射的无线电信号数据，二维定位条件下，K为大于等于2的自然数，三维定位条件下，K为大于等于3的自然数，M为大于等于2的自然数，从而获得阵列信号时域数据，每个时隙内均包含L个采集数据点，L为大于等于M的自然数；第k个观测时隙内阵列天线所接收到的信号时域模型为：其中，p_q表示第q个目标的位置矢量，s_kq(t)表示第q个目标信号在第k个时隙内的复包络，a_k(p_q)表示第q个目标信号在第k个时隙内的天线阵列流型矢量，n_k(t)表示在第k个时隙内天线阵列的阵元噪声矢量；步骤2，基于每个时隙内的L个采集数据点，将时域阵列矢量扩展，计算扩展的协方差矩阵；将第k个观测时隙内阵列天线接收信号r_k(t)扩展为：利用最大非圆率信号的特性，扩展后信号的协方差矩阵为：其中，为扩展的流型矢量，表示包含Q个目标位置矢量的增广矢量，表示与Q个信号的非圆相角有关的对角矩阵，φ＝[φ₁,φ₂,...,φ_Q]^T表示包含Q个目标信号非圆相角的增广矢量，这里φ_q表示第q个目标信号的非圆相角，其中q＝1,2,...,Q，为噪声功率，下标n表示noise，即噪声，上标T表示矩阵或者矢量的转置，上标s表示signal，即信号，I_2M表示2M维的单位矩阵，NC表示non‑circular，即非圆；因此，非圆信号的扩展阵列流型矢量表示为：对扩展协方差矩阵的估计由下式获得：下标k表示第k个观测时隙，上标H表示矩阵或者矢量的共轭转置，下标l表示第l个采样时刻；步骤3，对每个时隙内的扩展协方差矩阵进行特征值分解，计算并存储各个时隙内的噪声投影矩阵；步骤4，利用K个时隙内的噪声投影矩阵，根据子空间正交准则，建立联合估计多目标位置参数和非圆相角参数的目标函数；步骤5，通过数学推演得到仅关于多目标位置参数的数学优化模型；将扩展的阵列流型矢量分解为：a_NC,k(p_q,φ_q)＝α_k(p_q)δ_q q＝1,2,...,Q，式中，其中，blkdiag{a_k(p_q),a_k^*(p_q)}表示由a_k(p_q)与a_k^*(p_q)作为对角元素构成的块状对角矩阵，p_q表示第q个目标的位置矢量，φ_q表示第q个目标信号的非圆相角，下标NC表示non‑circular，即非圆；由于δ_q≠0，经过数学推演，可将上述联合优化模型转化为仅关于目标位置的优化模型：minV(p)＝mindet{Q(p)}，其中，式中，det{·}表示矩阵的行列式；步骤6，提出Gauss‑Newton迭代算法，利用Q个目标位置的粗估初始值，依次实现对Q个目标的精确定位，Q为大于等于1且小于M的自然数。