[发明专利]一种基于5G基站信号的低空目标分布式测距方法

说明书

本发明提出一种基于5G基站信号的低空目标分布式测距方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、利用K‑means聚类算法对参考信道中的直达波进行提纯；步骤2、利用基于最小均方误差准则的自适应滤波器对回波信道进行直达波对消，得到回波信号；步骤3、对纯净的直达波信号与回波信号做互相关处理获取回波信号时延信息，根据方位角以及时延信息得到目标位置信息，从而实现了目标的测距。本发明所述方法对目标的有效探测要求信噪比不小于13.5dB，则在理想接收机的条件下最大探测距离可达409.5m，测距误差小于0.02m。

技术领域

本发明属于低空探测技术领域，特别是涉及一种基于5G基站信号的低空目标分布式测距方法。

背景技术

对低小慢目标的有效探测与跟踪是侦察技术中的四大难题之一，近年来，国内外一直在进行相关方面的研究，目前解决低空探测难题的总思路，包括雷达探测，声学探测，光学探测三种方法，但在声学探测的方法中，由于低小慢目标飞行动力主要是电动力，加上飞行速度慢，所以飞行中产生的噪声很小，如果考虑城市环境，该噪声几乎无法识别；对于光学探测，由于低小慢目标发动机体积小，而且普遍采用了红外线吸波材料，使得光学探测格外困难，所以现存技术仍然主要是基于无线电探测的方法进行研究，无线电探测的主要思路有：1、研究现有缺陷的技术抑制方法，2、设计目标优化算法的雷达探测技术(后向反射)，3、应用电磁波的衍射(前向散射)技术。然而现有技术还无法有效解决“低慢小”目标的精准探测和识别。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术中的问题，提出了一种基于5G基站信号的低空目标分布式测距方法。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出一种基于5G基站信号的低空目标分布式测距方法，定义5G基站信号的反射信号具有两个信道，一个是参考信道，一个是回波信道；所述方法包括以下步骤：

步骤1、利用K-means聚类算法对参考信道中的直达波进行提纯；

步骤2、利用基于最小均方误差准则的自适应滤波器对回波信道进行直达波对消，得到回波信号；

步骤3、对纯净的直达波信号与回波信号做互相关处理获取回波信号时延信息，根据方位角以及时延信息得到目标位置信息，从而实现了目标的测距。

进一步地，所述步骤1具体为：

首先随机选取K个对象作为初始的聚类点，然后计算每个对象与各个初始聚类点之间的距离，然后把每个对象分配给距离它最近的聚类点，即认为他们是一类，然后对每一类数据集求他们的质心作为第一次处理后的聚类点，然后根据第一次处理后的聚类点，计算每个数据点到第一次处理后的聚类点之间的距离，并将每个数据点分到离他最近的那个聚类点上，作为一类，然后再对每一类的数据点们求其质心，作为第二次处理的聚类点，以此类推进行迭代，当最后发现第N+1次处理后得到的聚类点与第N次处理后得到的聚类点距离小于一定阈值时，即可停止处理，从而得到提纯后的直达波信号。

进一步地，在所述方法中需要利用参考信道中恢复出的直达波对回波信道进行直达波对消。

进一步地，所述步骤2具体为：

通过计算自适应滤波器的实际输出结果与期望输出结果的差值进行参数修改以最终获得期望输出；所述自适应滤波器需要两个信号，分别为输入信号x(n)和期望信号d(n)，在输入信号通过自适应滤波器后产生一个输出信号y(n)，然后将y(n)与期望信号d(n)相比较得到误差信号e(n)，然后根据自适应滤波算法调整抽头系数使e(n)在最小均方误差准则下最小，使输出信号y(n)在最小均方误差准则下尽可能逼近期望信号d(n)。

进一步地，