[发明专利]一种基于最小二乘定位的短波测向数据集标注方法

说明书

本发明公开一种基于最小二乘定位的短波测向数据集标注方法，该方法首先利用方位线的交叉点个数，筛除劣质方位线，得到信号源的初始有效方位线集合；然后，根据各测向站相对已知位置信号源的测向误差均值，校正各站的测量方位角；接着，建立最小二乘位置估计的最优化模型并采用信赖域算法求解信号源的最优位置；最后，通过鲁棒性控制，迭代筛除误差较大的方位线并更新方位线集合直到收敛，最终获得集合中有效方向线所对应的测向站组合，作为测向数据集中该信号源的最优选站方案标签。与传统的全站固定测向模式相比，本发明显著提高了短波测向灵活组网方案的定位精度，降低了各测向站的任务负荷。

技术领域

本发明属于短波定位技术领域，尤其涉及一种基于最小二乘定位的短波测向数据集标注方法。

背景技术

短波定位主要采用AOA(Angle of Arrival)技术，利用多个不同位置的测向站，通过阵列天线测量信号到达的方位线并进行交叉，实现对目标辐射源的位置估计。短波测向交叉定位属于无源定位，具有安全、易实现、造价低，组建简单和定位距离远等特点，是当前最成熟、最实用的定位方法，其定位精度主要受测向误差和测向选站方案，交汇定位算法和地图精度等因素的影响，当一个定位系统建成后，后两个因素就基本确定，要提高定位精度，需要从测向误差和测向站组网方式两个方面进行考虑。测向误差主要分为测向站自身器件和工作体制导致的本机误差，因测向场地导电性能不同而产生的误差和因电离层、气候和高低纬度导致的传播误差，目前，本机误差已达±1度，受电子器件和热噪声等因素的影响，难以进一步提高，测向系统建成后因场地导电性能不同而产生的误差基本固定，短时间难以改变，传播误差随定位时间、发射源属性和位置而变化，难以控制，因此，难以通过减小测向误差而提高定位精度。

针对具体的目标辐射源，采用合理的测向站选站方案，降低测向误差对定位误差的影响，从而提高定位精度已成为短波测向交叉定位的重要研究方向，具有极高的应用价值。

短波测向选站方案的研究主要包括：测向站位置不受限制的情况以及测向站位置和数量固定的情况。其中，测向站位置不受限制的情况，主要针对发射源位置已知，研究如何布站使定位误差最小。比如，白晶等学者(白晶,王国宏,王娜,等.测向交叉定位系统中的最优交会角研究[J].航空学报,2009,30(2).)基于最小圆概率误差(Circular ErrorProbable,CEP)准则，研究了在双站交叉定位中，最优交会角与目标到两部传感器基线的垂直距离和基线长度的比值的关系；B.Yang等学者(Yang,J.Scheuing,IEEE.CRAMER-RAOBOUND AND OPTIMUM SENSOR ARRAY FOR SOURCE LOCALIZATION FROM TIMEDIFFERENCESOF ARRIVAL[C].//2005IEEE International Conference on Acoustics,Speech,and Signal Processing PROCEEDINGS VOLUME IV OF V Sensor Array andMultichannel Signal Processing Signal Processing Theory and Methods.2005:IV-961-IV-964.)基于最小克拉美-罗界(Cramer Rao Lower Bound,CRLB)迹准则，推导了最优布站方式；谢鑫等学者(谢鑫.测向交叉定位最优布站方案分析[J].电子科技,2014,27(8):85-89.DOI:10.3969/j.issn.1007-7820.2014.08.024.)基于最优化几何精度因子(Geometric Dilution of Precision,GDOP)准则，研究了观测站固定前提下的最优布站组网问题；P.L.Chiu等学者(P.L.Chiu,Frank Y.S.Lin.ASIMULATED ANNEALING ALGORITHMTO SUPPORT THE SENSOR PLACEMENT FOT TARGET LOCATION[C].//2004CanadianConference on Electrical and Computer Engineering,vol.2.2004:867-870.)使用最优化算法研究布站方式。上述研究虽然给出了一些最优布站组网的理论和方法，但实际情况是发射源位置往往未知，测向站位置和数量固定，因此上述方法实用性不强。针对测向站位置和数量固定的情况，赵二超学者(赵二超.基于测向的短波组网定位技术研究[D].四川:电子科技大学,2015.)研究了测向误差规律已知时的选站问题，但所得结论是限定测向站个数的较优方案，而不是任意数量测向站要求下的最优方案；张力佳等学者(张力佳.短波测向灵活组网智能选站技术[D].河南:信息工程大学,2018.)提出利用DBN网络学习短波测向历史数据集，预测新任务选站方案的思路，但该研究采用最小GDOP准则标注短波数据集，需要已知辐射源的位置，并且要求不同测向站之间的测向误差不相关，且均值为零，而这两个条件在实际操作中难以达到；江建军等学者(江建军.基于深度学习的短波测向定位选站技术[D].河南:信息工程大学,2018.)提出带误差的GDOP计算方法，解决了均值不为零时GDOP的计算和最优化问题，其准确度依赖于历史数据中测向角误差的可信度，但由于目标真实位置未知时的测向角误差不能准确计算，从而GDOP值也不够准确。