[发明专利]一种基于粒子滤波算法的无线电干扰源测向定位方法

摘要

本发明提供了一种基于粒子滤波算法的无线电干扰源测向定位方法，属于无线电测向定位技术领域。本方法中选择干扰源目标的位置坐标为状态变量，波达角为观测变量；利用历史测量数据生成初始粒子集；计算粒子集中各样本的权值并进行归一化；设定阈值进行重采样；加权计算目标状态估计值；对目标状态估计值进行筛选；采样生成新的样本进入下一次循环计算；最后输出估计的目标状态值。本发明在不改变原有无线电监测车硬件系统的前提下，将粒子滤波算法用于无线电移动监测车的测向定位系统中，大大提高了在复杂城市环境下无线电干扰源查找的精确性，为无线电管理工作提供了一种更加完善准确的测量方法，具有开创性的社会应用价值。

主权项

一种基于粒子滤波算法的无线电干扰源测向定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：选择干扰源目标的位置坐标为状态变量，波达角为观测变量，建立状态模型和观测模型：状态模型为：Xk＝X0，k＝1,2,…m；Xk是第k次测量的目标状态值，X0是目标的初始状态值，每次测量对应一次循环，m表示最大循环次数；观测模型为：k＝1,2,…m；Zk＝θk为第k次测量的波达角，(xk,yk)为第k次测量时移动监测车的位置坐标，(xTk,yTk)为第k次测量的目标的位置坐标，Vk＝vθk是第k次测量的观测噪声；步骤2：根据历史数据，生成初始的粒子集粒子集中的样本数为N，样本的状态值为干扰源目标的位置坐标；设循环计数器k的初始值为1；步骤3：确定第k次循环下当前粒子集中各样本的权值；设当前粒子集为其中第i个样本的状态值为当k＝1时，该样本的权值为：wk*(i)=exp[-12δ2(θk-tan-1(yk-yk(i)xk-xk(i)))2]]]>δ为第k次循环中针对当前粒子集中第i个样本的观测噪声方差；步骤4：对权值归一化处理，归一化后的第k次循环中第i个样本的权值为步骤5：重采样，具体是：设置阈值a，在当前粒子集中，用权值大于阈值a的样本替换权值小于阈值a的样本，保持粒子集的个数N不变，设更新后的粒子集为步骤6：确定第k次观测的目标坐标x^T=Σi=1Nxk(i)wk(i);y^T=Σi=1Nyk(i)wk(i);]]>为当前粒子集中第i个样本的状态值，为当前粒子集中第i个样本的权值；步骤7：判断k是否小于K1，若是，转步骤8执行；否则，判断是否保留当前观测的目标坐标；计算当前测量的波达角θk与前K1次测量的波达角的平均值θmean的差，若|θk‑θmean|<0.25，则保留当前观测的目标坐标到目标状态集中，继续执行步骤8；否则丢弃该目标坐标，然后转步骤9执行；步骤8：判断k是否小于K2，若是，则保留目标状态集中的样本，然后继续执行步骤9；否则，更新目标状态集，然后继续执行步骤9；其中K2小于K1；更新目标状态集的方法是：设当前目标状态集为表示该集合中的第t个坐标，t＝1,2,...,k；分别针对x和y坐标，在当前目标状态集中取对应的最大值max、最小值min和平均值mean，判断是否大于25％，若是，执行步骤8.1，否则，执行步骤8.2；步骤8.1：分别针对x和y坐标进行如下操作：设g表示x或y；设置g坐标对应的阈值对所有按照目标值大小进行排序，然后将其中小于阈值b的组成子集{G}1，将大于阈值b的组成子集{G}2；设子集{G}1元素个数为I，子集{G}2元素个数为J，若|I‑J|≥2，则将个数少的子集中的样本用个数多的子集中的样本替换，若|I‑J|＜2，比较两个子集的标准差，用标准差小的子集中的样本替换标准差大的子集中的样本；步骤8.2，保留当前目标状态集中样本；步骤9：判断是否达到最大循环次数，若是，输出最终观测的目标坐标，结束本方法；否则，将k的值加1，将当前目标状态集中样本加入初始的粒子集中，形成集合P表示当前目标状态集中样本的数目，然后从抽样生成粒子集继续转步骤3执行。