一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法技术

本申请公开了一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法，建立电磁环境数据集；建立目标区域的约束条件；建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数；根据电磁环境数据集中的信号参数估计单个辐射源信号的探测概率，并基于单个辐射源信号的探测概率建立由平均检测概率决定的站位优化目标函数；根据单个辐射源的坐标，确定任一侦测站到该辐射源的测量距离，并基于任一侦测站到该辐射源的测量距离建立由有效定位区决定的站位优化目标函数；基于所建立的各站位优化目标函数，确定分布式侦测布站优选结果。本申请建立了完整的电磁环境数据集支撑，设计的布站优选方法更具有通用性和适应性。通用性和适应性。通用性和适应性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法


[0001]本申请涉及分布式侦测
，尤其涉及一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法。

技术介绍

[0002]目前，分布式侦测站优选方法主要有四种。1.多边形布阵法，其原理是：根据经验性参数，采用Y形、星形、菱形、三角形等布局方式，以获得相对较优的侦测定位能力。2.试探法，其原理是：选定关心的物理量，并按一定步长进行穷举计算，直至计算出相对最优的布阵形式。3.单目标函数最优化方法，其原理是：将单目标函数作为优化目标，建立以最大覆盖率或平均定位误差为指标的优化模型，利用粒子群优化方法实现最优侦测布站的多次迭代逼近。4.多目标函数最优化方法，其原理是：将多目标函数作为优化目标，以精度几何稀释因子(GDOP)以及克拉美罗界(CRB)为约束，建立目标估计和监视区覆盖率为优化指标的优化模型，利用多目标粒子群算法实现最优侦测布站的求解。
[0003]由于真实战场地理环境复杂且战术条件限制较大，现有根据经验参数的分布式侦测站优选方法难以获得最优的布局布阵方案，而根据现有最优化方法所建立起的求解模型，在实际应用中也易陷入局部收敛的情况，所获得的布站模型也更容易受到基线长度等因素的影响，从而获得使系统获得较差的侦测定位效果。并且，作为不可忽略的影响因素之一，变化的电磁环境会对分布式侦测站的定位精度产生影响，而现有方法未建立以时变辐射源信号特征为评价指标的优化布阵方法，因而系统无法获得最优的散射探测特性。
[0004]现有分布式侦测站优选算法本身容易陷入局部收敛的情况，一方面不能解决复杂战场地理和战术条件限制下的传感器布站问题，另一方面系统无法在时变辐射源环境下获得最优的散射特性。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法，考虑实际地形限制与时变辐射源电磁环境的差异，建立完整的电磁环境数据集支撑，设计的布站优选方法更具有通用性和适应性。
[0006]本申请实施例提供一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]在观测时间段内，利用侦察组网对空间中的辐射源信号进行参数测量，获取多个辐射源信号在时域、频域和能量域的特征参数，以建立电磁环境数据集；
[0008]将系统方位维侦测角度范围均匀划分为多个子区间；
[0009]基于目标区域的不连续性，建立目标区域的约束条件；
[0010]建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于所述作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数；
[0011]根据电磁环境数据集中的信号参数估计单个辐射源信号的探测概率，并基于单个
辐射源信号的探测概率建立由平均检测概率决定的站位优化目标函数；
[0012]根据单个辐射源的坐标，确定任一侦测站到该辐射源的测量距离，并基于所述任一侦测站到该辐射源的测量距离建立由有效定位区决定的站位优化目标函数；
[0013]基于所建立的各站位优化目标函数，以及所建立的目标区域的约束条件，确定分布式侦测布站优选结果。
[0014]可选的，基于目标区域的不连续性，建立目标区域的约束条件包括：采用线段逼近目标区域的边界，由多条线段构成一个闭合的区域，以确定由地形决定的区域约束条件满足：
[0015][0016]其中，a
l
、b
l
、c
l
为系数，x
min
、x
max
为x的最小、最大值，y
min
、y
max
为y的最小、最大值，l＝1,2,
…
,J，J为构成区域的线段数。
[0017]可选的，建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于所述作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数包括：
[0018]对于第i个辐射源，其与接收站之间的作用距离模型满足：
[0019][0020]其中，P
it
为第i个辐射源的发射增益，为第i个辐射源在侦测接收机方向上的增益，A
r
为侦察天线有效面积，π为圆周率，K为玻尔兹曼常数，T0为参考绝对温度，B
r
为侦测接收机线性波分带宽，F
r
为侦测接收机线性部分噪声系数，(S/N)
i
为正常检测时接收站输入端的信噪比；
[0021]在具体的辐射源与侦察组网场景下，将检测信噪比(S/N)
i
视为与R
i
相关的函数，满足：
[0022](S/N)
i
＝f(R
i
)＝f(||Φ
i
‑
Φ
R
||2)
[0023]其中，Φ
i
、Φ
R
分别为辐射源和侦测站的位置向量，||
·
||2表示二范数；
[0024]将各辐射源的信噪比之和作为优化量A，满足：
[0025][0026]由此获得由信噪比决定的站位优化目标函数：
[0027]Γ1＝max(A)
[0028]其中，优化量A被表示为A＝χ(||Θ1‑
Θ
R
||2,||Θ2‑
Θ
R
||2,...,||Θ
K
‑
Θ
R
||2)。
[0029]可选的，根据电磁环境数据集中的信号参数估计单个辐射源信号的探测概率，并基于单个辐射源信号的探测概率建立由平均检测概率决定的站位优化目标函数包括：
[0030]由电磁环境数据集中的信号参数，对第i个辐射源信号的探测概率进行估计，满足：
[0031][0032]基于第i个辐射源信号的探测概率，按照如下方式估计系统的平均检测概率：
[0033][0034]获得由平均检测概率决定的站位优化目标函数满足：
[0035][0036]其中，min(
·
)表示求最小值。
[0037]可选的，建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于所述作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数包括：
[0038]定义第i个辐射源信号的坐标为(x
i
′
,y
i
′
)，则第k个侦测站到该辐射源的测量距离满足：
[0039][0040]其中，n
k
表示符合高斯白噪声特点的误差源；
[0041]定义第i个辐射源的位置估计为则在估计值附近进行泰勒展开，满足：
[0042][0043]基于估计值附近的泰勒展开，确定测量误差矩阵的最小二乘解，满足：
[0044]X＝(H
T
H)
‑1H
T
dR
[0045]其中，dR表示测量误差矩阵；
[0046]基于测量误差矩阵的最小二乘解确定定位误差协方差，满足：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于环境感知的分布式侦测站优选方法，其特征在于，包括如下步骤：在观测时间段内，利用侦察组网对空间中的辐射源信号进行参数测量，获取多个辐射源信号在时域、频域和能量域的特征参数，以建立电磁环境数据集；将系统方位维侦测角度范围均匀划分为多个子区间；基于目标区域的不连续性，建立目标区域的约束条件；建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于所述作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数；根据电磁环境数据集中的信号参数估计单个辐射源信号的探测概率，并基于单个辐射源信号的探测概率建立由平均检测概率决定的站位优化目标函数；根据单个辐射源的坐标，确定任一侦测站到该辐射源的测量距离，并基于所述任一侦测站到该辐射源的测量距离建立由有效定位区决定的站位优化目标函数；基于所建立的各站位优化目标函数，以及所建立的目标区域的约束条件，确定分布式侦测布站优选结果。2.如权利要求1所述的基于环境感知的分布式侦测站优选方法，其特征在于，基于目标区域的不连续性，建立目标区域的约束条件包括：采用线段逼近目标区域的边界，由多条线段构成一个闭合的区域，以确定由地形决定的区域约束条件满足：其中，a
l
、b
l
、c
l
为系数，x
min
、x
max
为x的最小、最大值，y
min
、y
max
为y的最小、最大值，l＝1,2,
…
,J，J为构成区域的线段数。3.如权利要求2所述的基于环境感知的分布式侦测站优选方法，其特征在于，建立单个辐射源与接收站之间的作用距离模型，基于所述作用距离模型建立由信噪比决定的站位优化目标函数包括：对于第i个辐射源，其与接收站之间的作用距离模型满足：其中，为第i个辐射源的发射增益，为第i个辐射源在侦测接收机方向上的增益，A
r
为侦察天线有效面积，π为圆周率，K为玻尔兹曼常数，T0为参考绝对温度，B
r
为侦测接收机线性波分带宽，F
r
为侦测接收机线性部分噪声系数，(S/N)
i
为正常检测时接收站输入端的信噪比；在具体的辐射源与侦察组网场景下，将检测信噪比(S/N)
i
视为与R
i
相关的函数，满足：(S/N)
i
＝f(R
i
)＝f(||Φ
i
‑
Φ
R
||2)其中，Φ
i
、Φ
R
分别为辐射源和侦测站的位置向量，||
·
||2表示二范数；将各辐射源的信噪比之和作为优化量A，满足：
由此获得由信噪比决定的站位优化目标函数：Γ1＝max(A)其中，优化量A被表示为A＝χ(||Θ1‑
Θ
R
||2,||Θ2‑
Θ
R
||2,...,||Θ
K

【专利技术属性】
技术研发人员：毛家琪，晏艺翡，王珏，高博，王露，姜婕，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十研究所，
类型：发明
国别省市：