[发明专利]基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法

说明书

本发明公开一种基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法，包括：利用多目标地理坐标位置谱矩阵训练神经网络，检测出多目标所处的扇区分布；利用多目标地理坐标位置谱矩阵对各扇区依次训练神经网络，将多谱峰谱变成各个扇区内的单谱峰谱；针对各扇区利用单目标地理坐标位置谱矩阵依次训练神经网络，在各个扇区内建立单谱峰谱与目标地理坐标之间的映射关系；在实时定位环节构造多目标地理坐标位置谱矩阵，先后输入到3种已经训练好的多层前馈神经网络中，最终输出值即为各个短波目标的地理坐标。本发明利用地理坐标位置谱矩阵对多层前馈神经网络进行离线式学习，能够在实时定位阶段减少谱峰精细搜索带来的庞大计算量。

技术领域

本发明属于单站无源定位技术领域，尤其涉及一种基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法。

背景技术

众所周知，目标辐射源定位技术已广泛应用于通信、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，其在工业生产与军事应用中都发挥着重要作用。目标辐射源定位技术是指在观测站(也称传感器)不主动发射电磁信号的情况下，通过接收目标辐射的无线信号来确定目标位置参数(有时也包括速度参数)。该类技术属于无源定位范畴，由于其系统并不主动发射电磁信号，因此具有生存能力强、侦察作用距离远等优势。依据观测站的个数进行划分可以将辐射源定位系统分成单站定位系统和多站定位系统两大类，其中单站定位系统具有灵活度高、机动性强、系统简洁以及无需站间通信与同步等优点，本专利主要涉及单站无源定位体制。

在现有的单站无源定位体制中，短波单站定位是应用较为广泛的一类定位方法，该方法主要是针对超视距短波目标源进行定位。其基本原理是利用单个观测站获得的信号方位角和仰角以及电离层虚高参数对短波辐射源进行定位，这要求单站安装天线阵列，在短波频段一般需要安装均匀圆阵。

另一方面，传统的无源定位技术大多采用两步估计方式，即首先从接收信号中提取出用于定位的相关参数(主要包括空域、时域、频域以及能量域等参量)，然后利用这些中间参数确定目标位置参数或者速度参数。虽然这种两步定位模式在现代无源定位系统中被广泛使用，但以色列学者A.J.Weiss和A.Amar却指出了其中所存在的诸多缺点，并提出了直接定位的思想(Amar A,Weiss A J.Localization of narrowband radio emitters basedon Doppler frequency shifts[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2008,56(11):5500-5508.)(Weiss A J.Direct geolocation of wideband emitters based ondelay and Doppler[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2011,59(6):2513-5520.)，其基本理念是从信号采集的数据域中直接估计目标的位置参数，而无需估计其它中间定位参数。显然，这种直接定位体制同样可以应用于短波单站定位场景。但需要指出的是，短波频段的目标辐射源分布区域比较广，通常需要估计其地理坐标(即经纬度)，这将导致在直接定位中的谱峰搜索范围很广，当实现高精度定位时，其搜索步长需要非常精细，从而使得运算量十分庞大，尤其是对多目标同时进行定位时。针对此问题，本专利提供了一种基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法，能够在定位精度基本保持不变的情形下大幅度降低实时定位的计算复杂度。

发明内容

本发明针对现有的短波单站直接定位方法存在的对多目标同时进行高精度定位时，其搜索步长需要非常精细，从而使得运算量十分庞大的问题，提出一种基于神经计算的短波单站多目标地理坐标快速估计方法。