[发明专利]基于位置与波形参数联合估计的多发射源被动定位方法

说明书

本发明提供了一种基于位置与波形参数联合估计的多发射源被动定位方法，涉及雷达信号处理领域。该方法考虑定位多个发射未知线性调频信号的发射机，采用多基地雷达接收机截获信号并将数据传输给处理中心进行定位。首先利用短时傅里叶变换得到接收信号的时频谱，然后对其应用霍夫变换分离并提取时频谱，再利用基本分类算法处理分离得到的时频谱，最后结合网格搜索确定多个发射源的位置和信号参数。针对多个线性调频发射机，该方法有效地将被动定位与短时傅里叶变换以及霍夫变换结合，在控制计算量的增加同时，联合估计出信号参数和位置。它有效解决了现有的被动定位算法定位多目标难度较大的问题，从而实现对多个目标的高精度定位。

技术领域

本发明属于雷达信号处理领域，特别涉及一种基于位置与波形参数联合估计的多发射源被动定位方法。

背景技术

被动定位技术由于雷达自身不需要发射源发射电磁波，相比于主动雷达，其具有低截获率、低功耗等优点。目前，正处在研制当中的无源雷达有两种：一种是依靠目标辐射器探测和定位目标，而另一种则利用其它辐射器发射的电磁波来进一步定位目标。这里考虑前一种情况，其中目标本身就是辐射源，它们可能是机载雷达、干扰机和通信设备等，因此也可称之为发射机定位。

现有技术中，有一种联合处理各基站接收机观测数据的直接定位方法(DPD)，该方法没有传统定位方法的参数提取过程，尽可能地保留了目标信息。仿真显示其较传统两步定位方法定位精度大大提高。这种方法涉及了两种情况，一种是目标发射机发射的信号已知，如训练信号或同步信号，我们称这种情况的DPD定位算法为DPD-known算法。另一种较为常见的情况是目标发射的信号完全未知，主要针对非合作的发射机。由于不知道目标信号的形式，DPD定位方法通过使目标函数特征值最大的方法实现了发射机定位，仿真显示其定位性能仍然优于传统的定位方法，称这种方法为DPD-unknown算法。但是，该方法忽略了发射信号的信号特征，其定位精度受限，不能适应低信噪比下的目标的高精度定位。

此外，还有一种将DPD定位技术与短时傅里叶变换相结合，在估计信号参数的同时定位发射源。但该方法考虑的是单个发射源的定位问题，无法解决实际场景更为常见且更具有挑战性的多目标的定位问题。

发明内容

为了解决现有定位技术定位精度差且无法定位多个发射机目标的问题，本发明提供了一种基于位置与波形参数联合估计的多发射源被动定位方法，能实现低信噪比情况下的多发射源的高精度定位。

本发明采用的方案为：

一种基于位置与波形参数联合估计的多发射源被动定位方法，包括以下步骤：

步骤1，初始化参数，其中，所述参数包括接收机个数、各接收机位置、采样间隔、各接收机通道上的噪声协方差矩阵、短时傅里叶变换的窗长度和步长以及霍夫变换参数；

步骤2，读取各接收机的量测，对量测进行采样，得到数个离散的量测向量；

步骤3，根据所述短时傅里叶变换的窗长度和步长，对所述量测向量进行短时傅里叶变换，得到各接收机量测的功率谱；

步骤4，对所述功率谱进行霍夫变换，得到发射源个数估计值、接收信号中每个线性调频信号成分在每个频率上的最大功率，估计出对应发射源发射信号的最大功率谱和对应的瞬时频率；

步骤5，应用基本分类算法，以所述发射源个数估计值为类别数，将所述瞬时频率分为所述类别数类；

步骤6，划分目标位置网格搜索区间、信号发射时间的网格搜索区间及信号长度的网格搜索区间；

步骤7，采用网格搜索的方法对发射源进行定位。

进一步地，所述步骤4中的所述霍夫变换应用hough和houghlines函数。

进一步地，所述步骤5中的所述基本分类算法为k-means分类算法。