[发明专利]基于并联径向基网络的目标外辐射源被动定位方法

说明书

本发明提供一种基于并联径向基网络的目标外辐射源被动定位方法。通过训练一组并联的径向基网络，通过样本数据的训练，学习目标位置与接收信号之间的映射关系，实现目标外辐射源被动定位。本发明所提方法不依赖于电磁环境中的辐射源信息，仅通过对数据的训练就能实现目标定位可以解决径向基网络在训练集不适合但径向基网络拟合的问题。本发明所属方法具有定位过程简单且效率高的特点，具有良好的定位性能，具有利用通信基站完成目标定位的潜力。

技术领域

本发明涉及雷达目标定位技术领域，特别是涉及一种利用外辐射源的被动目标定位方法。

背景技术

目标外辐射源被动定位不同于传统雷达定位技术，借助于第三方辐射源来定位目标，具有低成本、抗干扰、隐蔽能力强等优点，有广泛的应用前景。如今，外辐射源覆盖范围广泛，如移动通信基站、电视广播信号基站、导航卫星等，为外辐射源被动定位技术的发展提供了有利的客观条件。因此，目标外辐射源被动定位技术应用场景多、外辐射源部署广泛，具有较大的发展潜力。

在目标外辐射源被动定位技术的发展之中，外辐射源的被动目标定位方法是其中的关键技术。现有的被动定位方法通常依赖于外辐射源位置或者信号波形等信息。然而，当这些信息无法精确获得时，不能应用现有方法实现定位，需要研究仅依赖于接收信号数据的定位方法。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种基于并联径向基网络的目标外辐射源被动定位方法。

为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案是：

基于并联径向基网络的目标外辐射源被动定位方法，包括

第一步，训练目标外辐射源被动定位网络；

(1.1)获取感兴趣区域的目标位置-接收信号数据对。

(1.2)对目标位置-接收信号数据对进行处理，获取接收信号数据的特征矢量与目标位置的数据对作为训练数据，构成总训练集；

(1.3)通过特征矢量范数，将总训练集划分为两个子训练集，利用划分地两个子训练集，训练各自的径向基网络。

(1.4)将(1.3)所得两个子训练集对应的输出值与总训练集中的目标位置坐标作为输入与输出，构成新的训练集，训练级联逆向传播网络，来合并双径向基网络输出。训练所得的级联逆向传播网络即为最终的目标外辐射源被动定位网络。

第二步，将实时接收到的接收信号数据，计算其特征矢量，并输入到第一步训练得到的目标外辐射源被动定位网络中，获得目标位置。

本发明(1.1)中，将感兴趣区域均匀地划分为N个单元，将标准散射球依次放在每个单元的中心，N个标准散射球的位置坐标记为X＝{x₁,x₂,...,x_N}。

当将标准散射球放置于第i个单元时，记录第i个标准散射球的位置坐标x_i与M台接收机的接收信号数据为(s_i,1,...,s_i,M)，构成目标位置-接收信号数据对，其中1≤i≤N。

N个标准散射球的位置坐标与M台接收机的接收信号数据为S：

S＝{(s_1,1,...,s_1,M),(s_2,1,...,s_2,M),...,(s_N,1,...,s_N,M)}。