针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法技术

本发明专利技术公开一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，应用于雷达技术领域，针对现有克拉美罗下界计算方法中接收站阵列结构固定、单一，不能适应多任务多模式工作需求，以致定位精度及克拉美罗下界不能匹配任务需求的技术问题，本发明专利技术利用选取的子阵列探测目标的方位角，即子阵列方向图的主瓣方向，根据链式法则利用子阵列流形关于方位角的导数进而解出子阵列流形关于目标坐标的导数，并将上述导数带入由似然函数构建的费歇尔信息阵；通过对费歇尔信息矩阵求逆计算出关于未知参数的克拉美罗矩阵，其主对角元素即为目标坐标的克拉美罗下界；本发明专利技术可根据不同定位任务需求，不同工作模式下激活态天线集合的变化而自适应调整。

【技术实现步骤摘要】
针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法
本专利技术属于雷达
，特别涉及一种适用于分布式网络化雷达系统的克拉美罗下界的计算方法。
技术介绍
分布式网络化雷达是一种以无线传输为基准的新体制雷达，是利用多部阵列雷达组网探测目标的网状部署雷达。每部阵列雷达都是分布式网络上的一个节点，每个雷达节点都由一些随机分布的阵元天线构成。不同于阵元天线固定的，以实现单一功能和任务为指标的常规体制雷达，分布式网络化雷达可以根据多种任务需求对激活态阵元天线的数量和位置进行多自由度自适应优化，具有灵活多变、规模可控、可接入可接出、可重组、机动性强、抗摧毁能力强、抗干扰能力强等特点。无论是在雷达、声呐还是通信等领域，参数估计都是一个重要问题。最大似然估计基于最大化似然分布，既不需要未知参数的先验概率密度函数也不必给定代价函数，且最大似然估计是一种无偏估计，其方差能够随着快拍数或信噪比的增加渐进达到克拉美罗下界。因此，最大似然估计器是渐进有效估计器，它的这种渐进特性是其受到青睐的主要原因之一。而克拉美罗下界是任意无偏估计的最小方差，即没有任何一个无偏估计的方差小于这个界。其为比较无偏估计量的性能提供了一个标准，是用来估计雷达参数估计性能十分有用的工具。针对雷达参数估计的克拉美罗下界计算问题，国际雷达学术界进行了广泛的研究，但这些研究大都建立在均匀、规则的阵列上，在阵列结构上具有一定的局限性，不适用于分布式网络化雷达系统。例如文献“Q.He,J.Hu,R.S.BlumandY.Wu,"GeneralizedCramér–RaoBoundforJointEstimationofTargetPositionandVelocityforActiveandPassiveRadarNetworks,"inIEEETransactionsonSignalProcessing,vol.64,no.8,pp.2078-2089,2016.”提出了适用于分置天线MIMO雷达的关于目标位置和速度的联合参数估计，并计算了该参数的克拉美罗下界，但由于MIMO雷达天线的数量和位置都是固定的，自由度较低，使得该克拉美罗下界的计算方法并不适用分布式网络化雷达系统。文献“基于稀疏阵型的多目标定位方法研究[D].战略支援部队信息工程大学,2019”提出了基于稀疏阵列的目标位置参数估计，并利用稀疏阵列及虚拟阵元的构建实现了欠定条件下的多目标位置参数估计及克拉美罗下界计算，但当某些阵元天线受到损坏时，该系统不能实现阵元天线的自适应接入接出调整，系统克拉美罗下界的计算也将受到很大影响。专利“基于分布式处理的MIMO雷达克拉美罗下界计算方法，CN106909779A”中针对分置天线MIMO雷达给出了基于分布式数据处理的克拉美罗下界计算方法，但其所用雷达天线仍旧是固定不变的，不能匹配多任务多模式、复杂环境需求。因此上述克拉美罗下界的计算方法都不能适用于分布式网络化雷达系统。
技术实现思路
为解决解决现有克拉美罗下界计算方法中接收站阵列结构固定、单一，不能适应多任务多模式工作需求，以致定位精度及克拉美罗下界不能匹配任务需求的技术问题，本专利技术提出一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法。本专利技术采用的技术方案为：一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，包括：对以无线通信为基准的分布式网络化雷达的节点激活态天线的数量和位置进行多自由度优化，确定节点子阵列；计算仅与目标位置和激活态天线集合有关的子阵列流形；将子阵列流形带入观测信号的均值向量和协方差矩阵以构建联合似然函数；根据链式法则利用子阵列流形关于方位角的导数，解出子阵列流形关于目标坐标的导数，并将子阵列流形关于目标坐标的导数带入由似然函数构建的费歇尔信息阵；通过对费歇尔信息矩阵求逆计算出关于未知参数的克拉美罗矩阵，其主对角元素即为目标坐标的克拉美罗下界。所述确定节点子阵列具体为：确定工作模式下定位任务需求的激活态天线集合。所述工作模式具体为：主动工作模式、被动非合作辐射源工作模式。本专利技术的有益效果：本专利技术可以有效解决分布式网络化雷达系统分别在主动工作模式和被动非合作辐射源模式下，信号级定位算法中克拉美罗下界计算问题，实现了多子阵联合参数估计，该克拉美罗下界还可根据不同定位任务需求，不同工作模式下激活态天线集合的变化而自适应调整。本专利技术可以应用于雷达信号参数估计领域。附图说明图1为针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度下界计算流程。图2为二维平面内，分布式网络化雷达对辐射源未知参数估计的场景图。图3为系统的仿真场景图。图4是对应图3场景的各雷达节点中由激活态阵元构成的子阵列的方向图。图5是对应图3场景的分别在主动模式下信号已知和被动非合作辐射源模式下信号未知情况下，基于子阵列进行的目标位置参数x,y根克拉美罗下界曲线。图6是系统的仿真场景图。图7是对应图6场景的各雷达节点中由激活态阵元构成的子阵列的方向图。图8是对应图6场景的分别在主动工作模式下信号已知和被动非合作辐射源模式下信号未知情况下，基于子阵列进行的目标位置参数x,y根克拉美罗下界曲线。具体实施方式为了方便描述本专利技术的内容，首先对以下术语进行解释：术语1：分布式各雷达节点彼此间相距足够远。术语2：窄带辐射源信号的载波频率远大于信号的基带带宽，以保证同一时刻阵列中各阵元所观测的信号相同。术语3：远场辐射源距离各雷达节点足够远，以至于信号波形到达各雷达节点时可近似看做平面波。术语4：快拍表示在某一时刻对所有阵元的观测信号同时采样。本专利技术提供了一种针对分布式网络化雷达的信号级定位精度克拉美罗下界计算方法，具体包括以下步骤：本专利技术提供了一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，具体包括以下步骤：步骤1、系统参数初始化初始化分布式网络化雷达节点数量M，快拍数K；在主动工作模式下，窄带远场辐射源信号s(t)已知，初始化辐射源信号，包括信号类型，带宽，采样频率fs，载波频率为f0等；在被动探测非合作辐射源模式下，辐射源信号s(t)未知，设为0均值，方差为高斯信号。各雷达节点坐标分别为p1＝(x1,y1)，p2＝(x2,y2),…，pM＝(xM,yM)；辐射源坐标p＝(x,y)m为待估未知参数。杂散未知参数包括：辐射源信号到各雷达节点的路径衰减系数β1,β2,…,βM；各雷达节点引入的方差为的高斯白噪声，其均值均为0。步骤2、子阵列的确定共有M个阵列雷达节点R1,R2,…,RM，第m个阵列雷达节点Rm的坐标为pm，阵列雷达Rm随机、密集分布着Nm个阵元天线，其中rm,n代表阵列雷达Rm的第n个阵元天线。其坐标为pm,n，在阵列雷达Rm中，有个阵元天线被激活形成子阵列用于参数估计，且满足其中，代表激本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，其特征在于，包括：/nS1、对以无线通信为基准的分布式网络化雷达的节点激活态天线的数量和位置进行多自由度优化，确定节点子阵列；/nS2、计算仅与目标位置和激活态天线集合有关的子阵列流形；/nS3、将子阵列流形带入观测信号的均值向量和协方差矩阵以构建联合似然函数；/nS4、根据链式法则利用子阵列流形关于方位角的导数，解出子阵列流形关于目标坐标的导数，并将子阵列流形关于目标坐标的导数带入由似然函数构建的费歇尔信息阵；/nS5、通过对费歇尔信息矩阵求逆计算出关于未知参数的克拉美罗矩阵，其主对角元素即为目标坐标的克拉美罗下界。/n

【技术特征摘要】
1.一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，其特征在于，包括：
S1、对以无线通信为基准的分布式网络化雷达的节点激活态天线的数量和位置进行多自由度优化，确定节点子阵列；
S2、计算仅与目标位置和激活态天线集合有关的子阵列流形；
S3、将子阵列流形带入观测信号的均值向量和协方差矩阵以构建联合似然函数；
S4、根据链式法则利用子阵列流形关于方位角的导数，解出子阵列流形关于目标坐标的导数，并将子阵列流形关于目标坐标的导数带入由似然函数构建的费歇尔信息阵；
S5、通过对费歇尔信息矩阵求逆计算出关于未知参数的克拉美罗矩阵，其主对角元素即为目标坐标的克拉美罗下界。


2.根据权利要求1所述的一种针对分布式网络化雷达的信号级定位算法精度界计算方法，其特征在于，所述确定节点子阵列具体为：确定工作模式下定位任务需求的激活态天线集合。


...

【专利技术属性】
技术研发人员：周其玉，罗健，易伟，张国鑫，孔令讲，胡进峰，杨雪亚，王海环，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51