基于被动合成的运动稀疏阵列无源直接定位方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114966539A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210530556.6(22)申请日2022.05.16(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人秦国栋刘珊武斌刘高高鲍丹李鹏(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205专利代理师王品华(51)Int.Cl.G01S5/02(2010.01)权利要求书3页说明书7页附图4页(54)发明名称基于被动合成的运动稀疏阵列无源直接定位方法(57)摘要本发明提出了一种基于被动合成的运动稀疏阵列无源直接定位方法，主要解决现有技术中运动单站搭载阵列在进行定位时，阵列结构设计不灵活、进行孔径扩展时只能通过增加阵元数来扩大孔径、维持自由度以及定位精度受限的问题。其实现方案是：构造定位场景，包括运动平台参数、目标参数、运动平台搭载稀疏阵列结构；获取定位场景中运动稀疏阵列的输出数据；设定虚拟的被动合成阵列等阵列结构；通过对运动稀疏阵列的输出数据进行信号处理，获得被动合成阵列输出数据；根据直接定位法，利用被动合成阵列的输出数据，计算各目标位置。本发明方案具有自由度高、阵列设计灵活、定位性能较好的优点，可用于对多信号空间位置的高精度估计。CN114966539ACN114966539A权利要求书1/3页1.一种基于被动合成的运动稀疏阵列无源直接定位方法，其特征在于，包括如下：(1)构造定位场景，建立tg时刻运动稀疏阵列的输出信号矢量x(tg+Tl)：(1a)设定二维空间中存在一个运动平台和N个独立目标信号源，规定平台在运动过程中的(t1,...,tg,...,tG)时隙内进行观测，并在观测时隙tg内的(tg+T1,...,tg+Tl,...,tg+TL)时刻对目标信号进行采样，其中tg为第g个观测时隙，g＝1,2,...,G，G为观测时隙个数，tg+Tl为第g个观测时隙的第l个采样时刻，l＝1,2,...,L，L为采样时刻个数；(1b)根据运动稀疏阵列的最大可识别信源数及定位精度的需求，设运动平台搭载M元运动稀疏阵列的阵列结构为P，在平台运动过程中获取P的输出信号矢量x(tg+Tl)；(2)设tg时隙运动稀疏阵列P合成的稀疏性被动合成阵列为P1，P1对应的差分阵列为P2，令差分阵列连续部分为P3，M3为其阵元个数，并选取其中前M4个阵元作为P3的空间平滑子阵P4；(3)对P的输出信号矢量x(tg+Tl)进行被动合成处理，得到P1的输出信号矢量xe(tg)；(4)计算tg时刻差分阵列的空间平滑子阵P4输出信号矢量对应的协方差矩阵RgSS：(4a)计算P1输出信号矢量的协方差矩阵并对其进行矢量化处理，得到P2的输出信号矢量z(tg)＝vec(Rxx)，其中“H”表示共轭转置，“vec”表示矢量化处理；(4b)选取P2的输出信号矢量z(tg)连续部分对应的矢量z′(tg)作为P3的输出信号矢量；(4c)利用P3的阵元个数M3和P4的阵元个数M4计算空间平滑次数K及选择矩阵Jp，并根据K和Jp计算P4输出信号矢量的协方差矩阵RgSS：其中p＝1,2,...,K；(5)利用所有观测时隙中P4输出信号矢量对应的协方差矩阵RgSS，通过直接定位法计算N个信号源的坐标位置其中n＝1,2,...,N：(5a)利用数学中的特征分解原理对协方差矩阵RgSS进行如下特征分解：其中UgS为信号子空间，ΣgS为信号特征值，UgN为噪声子空间，ΣgN为噪声特征值；(5b)利用平台阵列和目标的空间几何关系，构造P4对应的导向矢量a4g(x,y)；其中，表示P4第m4个阵元的坐标，m4＝1,2,...,M4，(xg,yg)表示平台在第g个观测时隙的坐标，(x,y)表示设定空间范围内所有空间点的位置，λ表示目标信号半波长，“T”表示矩阵转置；(5c)根据所有观测时隙的噪声子空间UgN和导向矢量a4g(x,y)，得到如下空间谱函数：2CN114966539A权利要求书2/3页(5d)设定空间范围，计算该空间范围内所有点(x,y)的空间谱P(x,y)的值，对所得结果进行峰值搜索处理，得到有效峰值对应的空间位置即为目标位置。2.根据权利要求1所述的计方法，其特征在于，所述(1b)中获取平台运动过程中P的输出信号矢量x(tg+Tl)，表示如下：式中，f表示信号频率，s(tg)表示P在tg时刻对信号的理想采样，导向矢量矩阵为Αlg＝[alg(xz1,yz1),…,alg(xzn,yzn),...,alg(xzN,yzN)]，其中alg(xzn,yzn)为导向矢量，{(xz1,yz1),...,(xzn,yzn),...,(xzN,yzN)}为N个信号源的坐标位置，n＝1,2,...,N，接收噪声矢量T为N(tg