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高分辨直接定位算法研究

2018-03-01 09:15:17歐陽(yáng)鑫信
兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2018年1期
關(guān)鍵詞:信號(hào)方法

歐陽(yáng)鑫信

(盲信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 四川 成都 610041)

多站無(wú)源定位因其在無(wú)線通信、聲吶、雷達(dá)與導(dǎo)航等多種領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)[1-7]。多站無(wú)源定位通常需要兩步:第一步估計(jì)出與輻射源位置信息相關(guān)的參數(shù),如時(shí)差(time difference of arrival,TDOA)、頻差(frequency difference of arrival,F(xiàn)DOA)、到達(dá)方向(direction of arrival,DOA)以及接收信號(hào)強(qiáng)度(received signal strength,RSS);第二步再利用估計(jì)的這些參數(shù)解算出輻射源的位置。時(shí)差估計(jì)精度與信號(hào)帶寬有關(guān),窄帶信號(hào)的時(shí)差估計(jì)精度不高[8]。頻差只能應(yīng)用于觀測(cè)站與輻射源存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)的情況,且精度與相對(duì)速度成正比,常應(yīng)用于衛(wèi)星信號(hào)定位[9]。RSS方法因其精度不高,使用場(chǎng)景非常受限[10]。測(cè)向定位的研究與應(yīng)用有著悠久的歷史,從十九世紀(jì)末出現(xiàn)第一部測(cè)向機(jī)開(kāi)始,測(cè)向定位技術(shù)得到不斷發(fā)展,近年來(lái)更因空間譜技術(shù)的出現(xiàn)得到進(jìn)一步發(fā)展。傳統(tǒng)的兩步測(cè)向定位法已被證明不是最優(yōu)的,因其無(wú)法保證觀測(cè)一致性,參數(shù)估計(jì)的誤差會(huì)迭代到位置估計(jì)中。并且在多目標(biāo)情況下,需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)才能對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行定位,否則很難消除虛假定位點(diǎn)。

為解決傳統(tǒng)兩步法的不足,Weiss等人首先提出了直接定位(direct position determination,DPD)的概念,給出了與兩步定位法相區(qū)別的直接定位法,并研究了多種情況下的直接定位技術(shù)[11~15]。直接定位法直接利用采集數(shù)據(jù)構(gòu)造最大似然代價(jià)函數(shù),在限定的二維網(wǎng)格中進(jìn)行二維搜索直接得到目標(biāo)的位置估計(jì),能夠在低信噪比條件下逼近克拉美羅下界(cramer-rao lower bound,CRB)。針對(duì)多目標(biāo)的直接定位,Weiss[12]提出了基于信號(hào)子空間的直接定位方法,從仿真結(jié)果來(lái)看分辨率不高,而分辨率是衡量多目標(biāo)定位算法的重要因子。Weiss[15]在最大似然直接定位基礎(chǔ)上,結(jié)合直接定位與最小方差無(wú)失真響應(yīng)(minimum variance distortionless response,MVDR)的概念,提出了基于MVDR的高分辨直接定位方法,但其在最大似然直接定位方法推導(dǎo)過(guò)程中,未能給出更簡(jiǎn)潔的直接定位目標(biāo)函數(shù),并且運(yùn)算量較大。

本文在文獻(xiàn)[15]的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了更簡(jiǎn)潔的最大似然直接定位方法—常規(guī)波束形成(CBF)直接定位方法。并基于此,提出了輻射源數(shù)量未知的最小方差(MVM)直接定位方法與輻射源數(shù)量已知的MUSIC直接定位方法。蒙特卡羅仿真證明了本文提出的兩種高分辨直接定位算法的有效性。

1 信號(hào)模型

在實(shí)際場(chǎng)景中,目標(biāo)定位問(wèn)題一般在三維空間出現(xiàn),為了分析簡(jiǎn)便,研究中常以二維場(chǎng)景為例[11-12],再?gòu)亩S場(chǎng)景推廣到三維場(chǎng)景,本文研究也針對(duì)二維場(chǎng)景下多陣列的輻射源定位問(wèn)題展開(kāi)。假設(shè)L個(gè)陣列接收信號(hào),各陣列的陣元數(shù)量為M。令輻射源的位置坐標(biāo)為P=(x0,y0),則第l個(gè)陣列的觀測(cè)信號(hào)模型可描述為

rl(t)=blal(P)s(t-τl(P))+nl(t), 0≤t≤T

(1)

式(1)中:rl(t)為M×1的觀測(cè)矢量;bl為未知確定參數(shù),表示輻射源到第l個(gè)陣列的復(fù)信道衰落因子;al(P)表示第l個(gè)陣列對(duì)從P發(fā)出信號(hào)的陣列響應(yīng);s(t-τl(P))為信號(hào)的波形,傳播時(shí)延為τl(P);nl(t)表示觀測(cè)到的噪聲與干擾矢量,為零均值的復(fù)高斯白噪聲。經(jīng)過(guò)采樣后,式(1)重新描述為

rl(j)=blal(P)s(j)+nl(j), 0≤j≤Ns-1

s(j)=s(t-τl(P))|t=jTs

rl(j)=rl(t)|t=jTs

nl(j)=nl(t)|t=jTs

(2)

可以看出,觀測(cè)信號(hào)隱含了輻射源的位置信息。首先是陣列響應(yīng)al(p)與位置P有關(guān),在遠(yuǎn)場(chǎng)情況下,al(P)是到達(dá)角(angle of arrival,AOA)的函數(shù)。其次,時(shí)延τl(P)也與位置P有關(guān),反映了輻射源與觀測(cè)陣列的距離情況。經(jīng)過(guò)離散傅里葉變換(DFT)可得到

(3)

式(3)中,fk表示DFT的第k個(gè)頻率。

2 CBF直接定位方法

文獻(xiàn)[15]提出的最大似然直接定位方法,計(jì)算量較大,目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)形式不夠簡(jiǎn)潔。通過(guò)研究,我們提出了以下方法,大大降低了計(jì)算量,且表達(dá)形式更簡(jiǎn)潔。

式(3)可以重新描述為

(4)

al(p,bl)=blal(p)

(5)

則式(4)可以表述為

(6)

b=[b1,…,bL]T

(7)

不失一般性,可以假設(shè)||b||=1,則有

(8)

在高斯噪聲環(huán)境下,最小二乘估計(jì)與最大似然估計(jì)等價(jià)。位置的最小二乘估計(jì)可通過(guò)最小化以下代價(jià)函數(shù)得到

(9)

(10)

將上式代入式(9)可得

(11)

因此有

(12)

a(p,b)=A(p)Hb

(13)

H=IL?1M

(14)

式(13)中:IL表示L×L的單位陣;1M表示M×1的全1矢量;?表示kronecker積;H表示LM×L矩陣。將式(13)代入式(12)可得

(15)

考慮到||b||=1,所以

(16)

可以看出與文獻(xiàn)[15]提出的算法相比,我們提出的CBF直接定位算法大大降低了計(jì)算量,文獻(xiàn)[15]提出的算法中,每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的代價(jià)函數(shù)需要計(jì)算K次三個(gè)LM階矩陣的連乘,我們提出的算法只需要計(jì)算一次,且表現(xiàn)形式更簡(jiǎn)單,能直接給出CBF方法的表現(xiàn)形式。基于式(12)的CBF方法表現(xiàn)形式,我們提出基于MVM和MUSIC高分辨測(cè)向直接定位方法。

3 高分辨直接定位方法

3.1 MVM直接定位方法

(17)

其中wopt(p,b)滿足

s.t.wH(p,b)a(p,b)=1

(18)

可得wopt(p,b)的解為

(19)

把式(19)代入式(17),可得MVM測(cè)向直接定位如下

(20)

因矩陣為Hermitian矩陣,式(20)也可表示為

(21)

3.2 MUSIC直接定位方法

文獻(xiàn)[12]提出的多目標(biāo)測(cè)向直接定位方法是基于信號(hào)子空間的,分辨率不高,無(wú)法體現(xiàn)基于噪聲子空間的MUSIC方法的高分辨性能。在此,將提出基于MUSIC的測(cè)向直接定位方法。

根據(jù)MUSIC算法的定義,MUSIC算法是以最小優(yōu)化搜索噪聲子空間與陣列流型的正交性。根據(jù)MUSIC算法定義,可將式(12)的代價(jià)函數(shù)改為

b=[b1,…,bL]T

(22)

其中UN為ML×(ML-Q)的噪聲子空間矩陣,由R的ML-Q個(gè)最小特征值的特征矢量構(gòu)成。a(P,b)包含了L個(gè)未知的復(fù)衰減系數(shù)與未知的位置信息。F(P,b)的最小值取決于所有的未知參數(shù),因此需要2(L-1)+D維的搜索。為了降低搜索維度,利用式(13)可得

(23)

前文已經(jīng)假設(shè)b的范數(shù)為1,對(duì)于任意假設(shè)的位置P,F(xiàn)(P,b)的最小值對(duì)應(yīng)矩陣D′(p)的最小特征值,即

F(P)=λmin[D′(p)]

(24)

因矩陣為Hermitian陣,因此,可簡(jiǎn)化為

F(P)=λmax[D′(p)-1]

(25)

很明顯,式(25)也只需要一次D維搜索,在二維情況下只需要二維搜索。相比MVM直接定位法,MUSIC直接定位法需要先確定輻射源個(gè)數(shù),并且需要協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解,運(yùn)算量較大。

4 仿真分析

為驗(yàn)證提出的直接定位方法的性能,通過(guò)仿真在單目標(biāo)場(chǎng)景下與CRB和傳統(tǒng)兩步法進(jìn)行比較。為驗(yàn)證提出的直接定位方法的分辨率,通過(guò)仿真在多目標(biāo)場(chǎng)景下與最大似然直接定位方法進(jìn)行了比較。仿真場(chǎng)景設(shè)置如下:三個(gè)觀測(cè)站坐標(biāo)分別為[0,-5 km],[0,0],[0,5 km],陣元間距為半波長(zhǎng),信號(hào)為10 kbit/s速率的BPSK信號(hào),搜索步進(jìn)50 m。

仿真1: 單目標(biāo)直接定位性能對(duì)比。信號(hào)與場(chǎng)景如上所述,輻射源坐標(biāo)[30 km,0],陣元數(shù)為5,搜索范圍為20 km×20 km的方形區(qū)域,快拍數(shù)為24,仿真次數(shù)100次,仿真結(jié)果如圖1。其中MUSIC-LSM表示先通過(guò)MUSIC測(cè)方位角,再利用方位角通過(guò)最小二乘方法解算目標(biāo)位置的兩步法。

仿真2: 多目標(biāo)直接定位分辨率對(duì)比。其他場(chǎng)景不變,輻射源數(shù)量為2,坐標(biāo)分別為[30 km,-1.5 km],[30 km,1.5 km],信噪比20 dB,搜索范圍為10 km×10 km的方形區(qū)域,得到的二維譜圖如圖2。

圖1 單目標(biāo)直接定位性能

仿真3: 多目標(biāo)直接定位性能對(duì)比。將陣元數(shù)增加到9,信噪比為0到20 dB,仿真結(jié)果如圖3所示,其中直接定位譜為20 dB的情況。

從仿真1結(jié)果可以看出,在單目標(biāo)情況下,定位性能最優(yōu)的是CBF直接定位方法, MUSIC直接定位方法與CBF直接定位方法性能非常接近,在高信噪比下能達(dá)到CRB。MUSIC測(cè)向兩步定位法性能在低信噪比下性能最差,在高信噪比下也能達(dá)到CRB。MVM直接定位方法性能則差于其他兩種直接定位方法。

仿真2和仿真3結(jié)果表明,MUSIC直接定位具有最優(yōu)的分辨率,在5陣元的情況下能夠清晰分辨出相距3 km的二個(gè)輻射源。而MVM直接定位法則無(wú)法分辨出兩個(gè)輻射源,CBF直接定位法分辨力最差。在9陣元的情況下,MVM直接定位法能分辨出兩個(gè)輻射源,但MUSIC直接定位法的分辨率仍優(yōu)于MVM直接定位法。從圖4還可以看出,多目標(biāo)情況下MUSIC直接定位法的性能也優(yōu)于MVM直接定位法,但二者性能相差不大。

圖2 多目標(biāo)直接定位譜

圖3 多目標(biāo)直接定位譜

圖4 多目標(biāo)直接定位性能

綜合上述仿真可知,CBF直接定位法分辨率差,只適用于單目標(biāo)的定位。MVM直接定位方法和MUSIC直接定位方法都具有較高的分辨率,可用于多目標(biāo)定位。其中,后者具有更好的分辨率和定位性能,但需要先判定目標(biāo)數(shù)量并且運(yùn)算量較大。因此,MVM直接定位方法和MUSIC直接定位方法有各自的適用場(chǎng)景。

5 結(jié)論

本文在已有的最大似然直接定位算法的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了計(jì)算量更低、表達(dá)式更為簡(jiǎn)潔的CBF直接定位算法。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)輻射源數(shù)量未知和輻射源數(shù)量已知的情況,分別推導(dǎo)了MVM直接定位算法和MUSIC直接定位算法。提出兩種算法都可不經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)即實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)的高分辨直接定位。仿真結(jié)果驗(yàn)證了提出算法的性能。

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