[发明专利]一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法

说明书

本发明属于无线电信号定位技术领域，尤其涉及一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法。本发明公开了一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法。首先，将所感兴趣的目标区域分解成若干扇区，并且利用多层前馈神经网络检测出存在目标的扇区。接着，当检测到某扇区内存在多个目标时，则将该扇区进一步分解成若干子扇区，以确保每个子扇区内最多仅出现一个目标，并再次利用多层前馈神经网络检测出存在目标的子扇区。然后，当多目标分布在不同扇区或者子扇区时，利用多层前馈神经网络依次对目标出现的扇区或者子扇区进行空域滤波。最后，利用径向基神经网络独立并行地对出现在不同扇区或者子扇区内的目标进行直接定位。

技术领域

本发明属于无线电信号定位技术领域，尤其涉及一种基于神经网络计算的多目标直接定位方法。

背景技术

众所周知，无线信号定位技术广泛应用于通信、雷达、目标监测、导航遥测、地震勘测、射电天文、紧急救助、安全管理等领域，其在工业生产和军事应用中都发挥着重要的作用。

对目标进行定位(即位置参数估计)可以使用雷达、激光、声纳等有源设备来完成，该类技术称为有源定位技术，它具有全天候、高精度等优点。然而，有源定位系统通常需要依靠发射大功率电磁信号来实现，因此极易暴露自己位置，容易被对方发现，从而遭到对方电子干扰的影响，导致定位性能急剧恶化，甚至会危及系统自身的安全性和可靠性。

目标定位还可以利用目标(主动)辐射或者(被动)散射的无线电信号来实现，该类技术称为无源定位技术，它是指在观测站(也称传感器)在不主动发射电磁信号的情况下，通过接收目标辐射或者散射的无线电信号来估计目标的位置参数。与有源定位系统相比，无源定位系统具有不主动发射电磁信号、生存能力强、侦察作用距离远等优势，从而得到国内外学者的广泛关注和深入研究。一般来说，无源定位系统根据观测站数目可以分为单站无源定位系统和多站无源定位系统两大类，这两类定位系统各有其自身优势。具体来说，单站定位系统具有灵活性高、机动性强、系统简洁以及不需要站间通信与同步等优点，而多站定位系统则能够获得更多的观测信息，通过协同处理可以提高定位精度。本专利主要涉及多站无源定位体制。

在多站无源定位系统中，一种较常见的定位体制是多站测向交汇定位，其中每个观测站安装天线阵列用于对目标信号源进行测向，然后中心站利用各站测向结果对目标进行定位。这种定位技术属于两步估计定位模式，即先从信号数据中估计定位参数(例如方位、时差、多普勒频率等参数)，然后再利用这些参数估计目标位置坐标。虽然这种两步估计定位模式应用广泛，但是仍然存在一些不足之处，其中包括：

(1)从信息论的角度来看，两步定位模式难以获得渐近最优的估计精度，因为从原始数据到最终的估计结果之间每增加一步处理环节，就会损失一部分信息，从而影响最后的定位精度，尤其在低信噪比和小样本数条件下该现象更为明显。

(2)两步定位模式中的第一步往往是各个观测站利用其采集到的信号数据独立地进行参数估计，这容易丢失各站采集数据之间的相关性，而损失的信息在第二步定位环节中是无法得到弥补的。

(3)当多个目标同时存在时，两步定位模式存在“目标─量测”数据关联问题，即如何将信号测量参数与目标进行正确关联，从而完成后续的多目标定位，若数据关联错误，也会影响最终的定位精度。

为了克服两步估计定位模式的缺点，一种较好的措施是采用单步定位(亦称直接定位)模式，即从信号数据域中直接提取目标的位置参数，而无需估计其它中间参数，这一定位思想最早是由以色列学者A.J.Weiss和A.Amar所提出。在多站测向交汇定位体制中，B.Demissie和M.Oispuu等学者提出了基于子空间融合的直接定位方法，该方法无需各个观测站获得测向结果，属于单步定位模式，能够取得较高的估计精度。然而，该方法需要通过网格搜索获得目标位置估计，计算量相对较大，并不利于实时定位。

发明内容