基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法，包括以下步骤：S1、初始化系统参数，初始化传感器节点个数、传感器节点位置、传感器接收天线数目、阵元间距、接收信号波长、采样间隔、噪声方差、发射信号；S2、对各传感器接收通道的基带信号进行采样，获得离散样本值；S3、对离散样本值进行1比特量化，得到1比特信号；S4、划分目标位置的网格搜索空间；S5、采用网格搜索的方式定位目标。本发明专利技术将接收的基带信号采用1比特ADC量化，1比特ADC与传统ADC相比，不再需要自动增益控制，且只保留了1位量化结果，降低了系统复杂性、功耗、成本以及通信数据量。以及通信数据量。以及通信数据量。

【技术实现步骤摘要】
基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，涉及信号参数估计以及多传感器被动定位方法，特别是一种基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法。

技术介绍

[0002]定位技术一直是通信和信号处理领域一个重要的研究内容，现有的定位技术主要可以分为两类，一类是二次定位，包括TOA，TDOA，AOA等技术，另一类是直接定位。在二次定位技术中，各个传感器节点孤立的测量与目标位置相关的量测参数，如信号的到达角，时延，多普勒等，忽略了这些参数均来自于同一目标这一约束关系，因此是次优的。而直接定位技术(DPD)直接从基带信号出发，估计出目标位置，不需要测量量测参数的中间步骤，具有低信噪比下定位精度高，鲁棒性好等特点，在民用和军用领域都有着广阔的发展空间。直接定位技术根据发射信号的波形信息是否已知，可以分为DPD
‑
known和DPD
‑
unknown两种方法，前者由于已知发射信号的波形信息，因此是理论上最优的定位算法，能够实现低信噪比下的高精度定位。
[0003]对于大规模传感网络系统，通常是由广域分布的低成本，低传输带宽以及低功耗的传感器节点构成。多传感器直接定位技术中，各传感器节点需要传输整个基带信号到融合中心，随着传感器节点数目以及观测时间的增加，系统的传输带宽以及功耗等都将面临着严峻的挑战，直接定位技术在实际大规模传感网络中的应用也由此得到限制。解决上述问题的一种有效方法是采用更少的比特去量化基带信号，一种极端的量化方式是仅采用1位比特去量化基带信号，我们称之为1比特量化。文献“Joint Angle and Doppler Frequency Estimation for MIMO Radar with One
‑
Bit Sampling:A Maximum Likelihood
‑
Based Method,"in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,vol.56,no.6,pp.4734
‑
4748,Dec.2020”提出了基于1比特量化信号求解目标多普勒，角度的方法，估计了二次定位所需的中间参数。文献“Joint UWB TOA and AOA estimation under 1
‑
bit quantization resolution,"2013IEEE/CIC International Conference on Communications in China(ICCC),Xi'an,2013,pp.321
‑
326”提出了一种采用均匀线阵天线和高速比较器的1位量化TOA/AOA估计器，并采用了三步估计TOA/AOA算法进行目标定位。以上都是针对1比特量化在二次定位中的研究，应用在直接定位技术中的1比特量化还没有得到研究。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种将接收的基带信号采用1比特ADC量化，与传统ADC相比，不再需要自动增益控制，且只保留了1位量化结果，降低了系统复杂性、功耗、成本以及通信数据量的基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法，包括以下步骤：
[0006]S1、初始化系统参数，初始化传感器节点个数、传感器节点位置、传感器接收天线数目、阵元间距、接收信号波长、采样间隔、噪声方差、发射信号；
[0007]S2、对各传感器接收通道的基带信号进行采样，获得离散样本值；
[0008]S3、对离散样本值进行1比特量化，得到1比特信号；
[0009]S4、划分目标位置的网格搜索空间；
[0010]S5、采用网格搜索的方式定位目标。
[0011]进一步地，所述步骤S3得到的1比特信号Z
l
为：
[0012]Z
l
＝Q1‑
bit
(Y
l
‑
T
l
)
ꢀꢀ
(1)
[0013]其中T
l
为量化门限；Y
l
为离散样本值，l＝1,
…
,L，L为传感器节点个数；Q1‑
bit
(
·
)为1比特量化器，定义为：
[0014][0015]分别代表求实部和虚部，sign(
·
)为取符号操作，定义为：
[0016][0017]进一步地，所述步骤S5包括以下子步骤：
[0018]S51、设置代价函数初始值Q＝0；
[0019]S52、选取一个网格点η
grid
＝(x
grid
,y
grid
)，计算网格点的阵列响应α
l
(η
grid
)：
[0020][0021]其中θ
grid
为选取的网格点与传感器节点的方位角，d为阵元间距，λ为接收信号波长，R为传感器接收天线数目，[
·
]T
表示转置；
[0022]S53、计算网格点的代价函数Q
grid
(Z
l
；η
grid
)，如果Q
grid
≥Q，更新代价函数Q＝Q
grid
，且将对应的网格点作为估计的目标位置，否则保留初始代价函数不更新；
[0023]S54、对所有网格点执行步骤S52
‑
S53的操作,确定最终的目标位置
[0024]进一步地，所述步骤S53中，代价函数的计算方法包括以下子步骤：
[0025]S531、根据S52计算得到的阵列响应α
l
(η
grid
)，计算各通道的无噪声接收信号M
l
：
[0026]M
l
＝α
l
(η
grid
)s
T
ꢀꢀ
(5)
[0027]s表示发射信号；
[0028]S532、计算量化因子
[0029][0030]其中σ表示噪声方差，分别为M
l
、T
l
第n个元素的实部，分别为M
l
、T
l
第n个元素的虚部；n＝1,
…
,RK，K为离散样本数；
[0031]S533、计算代价函数值Q
grid
(Z
l
；η
grid
)：
[0032][0033]其中，分别为Z
l
第n个元素的实部和虚部，Φ(
·
)代表标准正态分布的累积分布函数，表示为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始化系统参数，初始化传感器节点个数、传感器节点位置、传感器接收天线数目、阵元间距、接收信号波长、采样间隔、噪声方差、发射信号；S2、对各传感器接收通道的基带信号进行采样，获得离散样本值；S3、对离散样本值进行1比特量化，得到1比特信号；S4、划分目标位置的网格搜索空间；S5、采用网格搜索的方式定位目标。2.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法，其特征在于，所述步骤S3得到的1比特信号Z
l
为：Z
l
＝Q1‑
bit
(Y
l
‑
T
l
)
ꢀꢀ
(1)其中T
l
为量化门限；Y
l
为离散样本值，l＝1,
…
,L，L为传感器节点个数；Q1‑
bit
(
·
)为1比特量化器，定义为：特量化器，定义为：分别代表求实部和虚部，sign(
·
)为取符号操作，定义为：3.根据权利要求2所述的基于最大似然估计的多传感器1比特直接定位方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下子步骤：S51、设置代价函数初始值Q＝0；S52、选取一个网格点η
grid
＝(x
grid
,y
grid
)，计算网格点的阵列响应α
l
(η
grid
)：其中θ
grid
为选取的网格点与传感器节点的方位角，d为阵元间距，λ为接收信号波长，R为传感器接...

【专利技术属性】
技术研发人员：易伟，张国鑫，肖航，周其玉，周涛，孔令讲，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：