[发明专利]一种单站移动自动定位方法

说明书

本发明涉及一种单站移动自动定位方法，包括：获得发射源所在方位角的集合，存入移动站集合；并采用改进的K‑Means聚类算法进行分析，即选取三个点作为聚类的基础，以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中，将获得的数据生成热力图图层叠加到地图上进行展示，即获得干扰源位置。本发明选取高质量的测向数据，使大量的测向数据更加集中、准确，去掉发散的测向数据，使用改进的K‑means聚类方法对测向所得示向线交点进行聚类分析，使得定位结果更加可靠、准确，有利于用户快速定位无线电干扰源等非法发射。

技术领域

本发明涉及无线电监测、以及创新的测向定位算法应用领域，具体而言，涉及一种单站移动自动定位方法。

背景技术

当前无线电监测中对于干扰源的定位技术大多仍使用测向、交绘定位的方法，测向数据量大，但实际使用的数据量并不是太大，有很大一部分数据被丢弃。大多数数据的丢弃给定位结果带来了很大的不确定性，用户不能快速的定位干扰源，给频率管理带来了严重的损失。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单站移动自动定位方法，该方法为了剔除不准确的数据，选取高质量的测向数据，使大量的测向数据更加集中、准确，去掉发散的测向数据，使用改进的K-means聚类方法对测向所得示向线交点进行聚类分析，使得定位结果更加可靠、准确，有利于用户快速定位无线电干扰源等非法发射。

本发明是这样实现的：

一种单站移动自动定位方法，包括以下步骤：

S1、通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动监测站集合；

采用门限质量类筛选方法将脱离核心值的数据进行过滤，然后将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中，；

S3、对步骤S2中得到的数据采用改进的K-Means聚类算法进行分析，并选取三个点作为聚类的基础，并计算以该三个点为顶点的三角形的内切圆圆心和半径，将内切圆圆心和半径以对象的方式存入内切圆集合中；

S4、计算内切圆叠加的次数，进行统计运算，将叠加的次数作为内切圆的颜色赋值权重，在渲染的时候用该权重作为颜色深浅的尺度；

S5、将步骤S4中叠加的内切圆集合数据添加到热力图生成方法里面，生成热力图图层叠加到地图上进行展示，按热力图颜色深的区域即为干扰源位置。

进一步的，在步骤S1中，通过测向机获得发射源所在方位角的集合，存入移动监测站集合，具体包括：

通过单个移动监测站行进过程测向机获得发射源的来波方向，在地图上与罗盘标示后得到正北示向度，即可获得与正北方向的夹角，并存于移动监测站集合中。

进一步的，在步骤S2中，将采用排序动态插入筛选后的示向线的所有交点存储到交点集合中，具体包括：

设定直线倾角为，设定移动监测站测向度为azimuth， 转换为：bearing=azimuth-90°；

设定移动监测站在位置1处的坐标为：（X1，Y1），测向角度，移动监测站在位置2处的坐标为：（X2，Y2），测向角度，交点坐标为：（X，Y）；

采用以下算法对三条示向线进行循环遍历，即可获得所有两两示向线的交点，并存储到交点集合中，所述算法为：

。

进一步的，在步骤S3中，所述K-Means聚类算法具体包括：

S301、指定需要划分的簇的个数K值；

S302、随机选择K个初始数据对象点作为初始的聚类中心；