测向定位技术

关键词： 测向 定位 技术 监测

测向定位技术（精选七篇）

测向定位技术 篇1

一、无线电监测与测向定位技术的现状及问题

我国的无线电监测设施建设始于21世纪初,虽然研发时间晚于发达国家,但国家十分重视,各级无线电部门严格按照国家的规划方案开展监测工作,在国家无线电监测中心的领导和组织下,按部就班,各司其职,引进和推广国内外先进技术和发展经验,在国家政策和资金支持下,结合本地区实际情况,贯彻落实国家相关的发展方针,加快了建设的步伐。至今已经取得较大成就。我国无线电监测与测向定位技术虽然发展快,并取得了一定成果,但仍然存在以下问题:

1. 无线电监测与测向定位设施建设的发展不平衡。

一方面,无线电监测与测向定位设施建设在区域发展不平衡。目前,我国沿海城市和经济发达地区发展较快,而中、西部地区发展相对落后;另一方面,无线电监测与测向定位设施建设自身发展不平衡。现在,我国的无线电监测与测向定位设备自主开发水平不足,主要设施建设依靠引进境外的技术和设备,这方面的资金支出大,国家无线电监测中心以实现监测设备国产化为发展目标,大力鼓励和支持国内相关部门自主研发监测设备,逐步实现监测技术和设备国产化。但是要实现真正的设备国产化,难度的确很大。因此无线电监测与测向定位设施建设的发展不平衡.

2. 设备配置不统一,给联网工作带来困难。

统一被控设备的开放接口标准是实现联网的功能最简单的办法,而我国地域广泛,人口众多,这个办法不合实际。国家发布了《无线电监测网技术体制》,目的也是为了统一无线电监测网,便利联网工作,然而,我国各地经济发展存在差异,发达地区追求技术含量更高的设备,而不发达地区在经济实力的限制性,选择技术含量低的设备。除此以外,我国设备提供企业众多,企业水平不一,为我国提供地设备水平不一,企业之间激烈竞争,难以进行合作,从而很难要求各地购置统一设备,或提供标准的控制器开放接口。

3. 无线电监测与测向定位技术缺乏统一的规范和标准。

我国无线电技术发展时间短,各方面都处于摸索发展阶段,对于无线电监测与测向定位技术工作成果的检验标准,我国只能借鉴国外发达国家的标准,但是由于没有很好的结合我国实际发展情况,这些检验标准仍然不科学,这对于无线电监测与测向定位技术的发展是不利的。

4. 无线电队伍素质要进一步提高。

现在,我国部分地区已经建立了无线电监测站,并更新了设备。由于我国无线电监测与测向定位技术起步晚,我国在这方面缺乏人才,无论是各大高校还是社会在职人员,在无线电监测与测向定位技术方面缺乏知识储备,造成了我国高素质无线电监测与定位技术方面的人才不足,缺乏高素质工作人员,造成了工作人员难以很好的利用设备,从而工作效率低下,难以发挥设备作用的现象。提高专业技术人员的技术业务水平对确保无线电监测等各项工作的正常开展举足轻重。

二、无线电监测与测向定位技术的发展策略

1. 政府为无线电监测与测向定位技术的发展提供资金支持,实现平衡发展。

无线电监测与测向定位技术各个方面的设备所需资金庞大,运用范围大部分属于国家机密范围与民生重要方面,因此需要政府多多支持与运营。无线电监测与测向定位技术的平衡全面发展需要政府提供资金支持,提供高水平的设备。

2. 政府为无线电监测与测向定位技术的发展提供技术支持,实现快速发展。

国家必须加大无线电监测与测向定位技术科研资金投入,组建科研小组,通过自身研究创新出新技术,除此以外,也要加强与外国的技术交流,引进国外先进设备与技术,想技术发达的国家学习借鉴。

3. 政府为无线电监测与测向定位技术的发展提供政策支持,实现合理发展。

无线电监测与测向定位技术的发展需要有合理规范的标准。政府应该制定相关的政策,通过政策支持,为无线电监测与测向定位技术的发展保驾护航,除此以外,还应该制定合理统一的标准,为无线电监测与测向定位技术的成果提供可行的监测标准,从而实现无线电监测与测向定位技术的合理发展。

三、小结

无线电监测与测向定位技术在我国运用范围广泛且占据重要意义,对我国发展具有战略意义。无线电监测与测向定位技术的发展需要国家在各个方面进行创新努力,从而实现无线电监测与测向定位技术的平衡、快速、合理发展。

摘要：如今,我们的日常生活中随处可见无线电业务。无线电技术的发展也得到了国家的重点关注。促进无线电技术的发展越来越重要。无线电业务涉及范围广,本文就无线电监测与测向技术的相关问题进行研究。对于深化无线电技术发展具有一定的指导作用。

关键词：无线电监测,测向定位技术,现状与问题,发展策略

参考文献

[1]张小飞.基于无线电监测技术的认知无线电频谱检测研究[J].通信技术.2008.

[2]罗辉.信号调制识别在边境无线电监测工作中的应用[J].中国无线电.2008.

TDOA测向定位相关算法的研究 篇2

近几年来,无源定位技术越来越受到人们的关注,并且广泛应用在人们的日常生活和工作中。在军事方面,它无疑是雷达的一个很好的补充,由于它不发射信号,仅靠接收到的信号判断目标的位置,就不会受到干扰和攻击,甚至不会被察觉到。所以无源定位技术已成为电子对抗最重要的技术之一。而到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)作为无源定位的一种关键技术也成为了一个新的研究方向。

现代通信技术的发展为TDOA测量的实现提供了必要的前提条件。现在对脉冲信号的TDOA测量已经在实际工程中得到了广泛的应用,而并没有将其应用在对其他调制信号的测量中。

为了使TDOA测量有更广泛的应用,使其能够适用于多种调制信号,本文搭建了试验平台,采集I,Q中频信号,用脉冲、FM,AM调制信号对时间差的互相关算法进行测试。而且针对试验中存在的测向模糊问题给出了解决方法。

1 TDOA定位原理

TDOA定位又称为双曲线定位,属无源定位方法,其基本原理是通过测量无线电信号到达不同监测系统的天线单元的时间差,来对发射无线电信号的发射源进行定位。

如图1所示,在二维平面内,信号源T与A,B,C 三个监测站距离不同,同一时刻T点发送出的信号到达A,B,C三点的时间也就不同。T点与A、C点的距离差可表示为:

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当信号源T位置固定时此距离差d为固定值,并可由测得的时间差计算出。由此可得到一个关于xT,yT的方程,确定一条双曲线。根据T点到A,B点的时间差可确定另一条双曲线,两条曲线的交点即为信号源T的位置。

可见,在二维平面中要实现时间差定位,至少需要3个监测站。而对于三维空间中,至少要4个监测点形成3个单边双曲面产生交点来进行定位。

2 互相关算法

TDOA的计算方法有两种,一种是根据两个基站的信号到达时间(TOA)之间的差值来获得TDOA;另一种是采用相关技术,将一个基站接收到的信号与另一个基站收到的信号进行互相关运算来获得TDOA值。本文将介绍TDOA的互相关估计方法。

互相关算法的数学模型:

假设远程信号源发送的信号s(t)经过信道传输后受到噪声干扰,在两个基站接收到的信号分别为x1(t)和x2(t),则:

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对其进行幅度归一化处理可得到:

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式中,A是幅度比,D=d1-d2为信号s(t)到达两个基站的时间差TDOA。假设s(t)与n1(t)和n2(t)相互独立,互不相关,则x1(t)和x2(t)在有限周期内的互相关函数为:

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根据相关函数的定义,式(4)可以写为:

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相关结果中Rn2n1(τ)的值越大则相关程度越高,因此相关函数对应的峰值就代表着两个信号的时间差。从统计的角度看平稳信号时,∫∞-∞[x1(t)]2dt几乎不随时间变化,也就是说Rn2n1(τ)的分母是一个定值,所以求相关结果就可以化简为对分子的计算,即:

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因为Rn2n1(τ)是在有限时间T内观察得出的估计结果,所以式(5)的一个估计值可以写为:

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如果对波形进行足够的抽样,相关运算也可数字化。其对应的离散状态下的相关运算的表达式为:

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于是就可根据式(8)对离散状态下的I,Q信号进行相关运算,求得峰值。

3 算法设计及实现

3.1 相关信号的选取

众所周知,外差式接收机接收高频数据时,要先将其混频到中频后再进行采样处理,而经过混频的信号很可能因其变频时所使用的本振相位不同导致采集的数据并未完全保留原有数据之间的时间差关系,这时相关运算得到的结果很可能与真实结果之间有差异。因此采用接收机中正交的两路中频I,Q信号来进行相关,把其中的I信号看作是信号的实部,Q信号看作信号的虚部,进行复相关运算,求出相关的幅度。

经过计算表明,复相关幅度与相角无关,当所有信号的相角发生同样的位移时,其与某个参考信号复相关的幅度保持不变。可见,采用中频I,Q信号进行复相关运算很好地解决了变频所引起的相对相位改变的问题。

3.2 算法实现

该实验采用经典的相关算法,取相同时间段的两路I,Q信号x1(n),x2(n-m)做相关运算。算法设计流程图如图2所示。

4 试验方法及结果分析

4.1 试验平台的搭建

为了验证TDOA互相关算法的可行性和有效性,搭建了一个实验系统平台。试验方法如图3所示,信号源产生的信号通过一个两路转接头分成两路相同的信号,其中一路直接接入双信道数字接收机的1信道,另一路信号接200 m的电缆经过延迟以后接入接收机的2信道。接收机由与其连接的计算机或者其自带的嵌入式计算机来控制。接收机采集的I,Q信号发送给计算机后进行保存,两个信道保存为两个不同的文件。通过这两个文件中的I,Q数据来计算信号到达1,2信道的时间差。

本次试验选用Agilent公司的N9310A和E4438C两种信号源进行测试。接收机选用了成都华日无线监测技术公司的NI5660双信道宽带数字接收机,该接收机由PXI-5600下变频器和PXI-5620高速数字化仪两个模块组成,可达64 MS/s的采样速率。采用双信道的接收机以便更好的保证采集信号在时间上的同步,而在实际工程中,要靠GPS来实现不同接收机的时间同步。

4.2 试验过程和结果分析

试验中选择一个没有干扰的频率30.1 MHz,分别用2个信号源通过AM,FM调制信号和脉冲信号进行测试。接收机参数设定为:中心频率30.1 MHz,带宽20 MHz。接收并保存I,Q数据。FM信号的参数设定:调制方式 FM,调制频率1 kHz,幅度-20 dBm,波形为正弦波,频率:30.1 MHz,改变的参数为调制深度。然后读取这两个信道的数据进行相关运算。

首先计算理论上的结果。信号在电缆中的传播速度约为真空中的2/3即c电缆=2×108 m/s。接收机采样频率为64 MHz/s,而I,Q信号为正交的两路信号,一对数据代表一个点,所以采样点为32 MHz/s。计算可得,经过200 m的延时以后延迟的点数约为33.6。

对于N9310A信号源,任何调制信号都能获得很好的测试效果,并且计算所需要的数据量很小(只要1 024点的数据即32 μs),如图4所示峰值点在33,并且没有计算模糊的现象。

下面为E4438C信号源发出的信号相关结果:

如表1所示,脉冲信号由于有突发性,所以很容易测得其时间差,而且所需数据量比较小,大概只需一个周期的数据。而对于FM和AM 信号由于其信号的特征不是那么明显,所以需要较大的信号量才能算出结果。且信号的频偏越小需要的数据量就越大,由表中的结果可知,与理论点数的相差值最大为1.2(相对的距离误差为7 m),考虑到温度及传播介质对信号传播速度的影响,这种误差是在可接收范围内的。

图5,图6,图7分别为E4438C信号源的脉冲、FM,AM调制信号算得的相关结果。明显可看出对于脉冲和FM信号,计算的结果较好,能明显地找出峰值的位置。如图7所示,对于AM信号,测向模糊现象很严重,用带阻滤波器对中心频率进行滤波后相关结果有很好的效果。

由上面结果可以看出,对于信号源而言,N9310A发出信号的相关结果更接近理想效果,这是因为信号中存在较大的噪音,而噪音的变化速率很高,所以会获得很好的相关结果。而E4438C信号源发出的信号较“纯净”噪音相对较小,就要通过加大数据量来获得准确的结果。而且在计算中,接收信号的频偏对计算结果也有很大的影响。由此可见,信号中存在的有用信息量的多少决定着相关结果的好坏,为了获得更多的信息量只能增加数据,然而数据量的加大必然会导致计算时间的延长,这就需要通过对数据进行压缩,来减少计算的时间。

5 结 语

本文分别采用了脉冲、AM,FM调制信号对TDOA互相关算法进行了验证。从试验结果可以看出互相关算法对FM,AM信号同样可以准确地测出其TDOA值,但相对于脉冲信号来说,测量AM和FM信号所需的数据量是很大的。而且有时会出现测量结果模糊现象,需要进行滤波处理后才能达到比较好的效果。经过此次试验证明了对FM和AM信号求TDOA值是切实可行的,相信在不久以后此方法将会应用到实际工程中。

摘要：到达时间差定位因为其系统简单,定位精度高等优点成为目前定位技术中的研究热点。目前,TDOA测量技术仅应用于对脉冲信号的测量中,研究将此技术扩展应用于AM,FM调制信号的测量,扩大了其应用范围。简要介绍了TDOA测向定位技术和TDOA的互相关算法,并搭建了试验平台,通过脉冲、AM,FM调制信号对算法进行了测试,证实了此算法对AM及FM信号的测量同样是可行、有效的。

关键词：无线电定位,TDOA定位,相关算法,时间差估计

参考文献

[1]朱厚庆.到达时间差(TDOA)测向定位研究[J].电讯技术,2007(1):53-56.

[2]Dersan A,Tanik Y.Passive Radar Localization by TimeDifference of Arrival[J].MILCOM 2002 Proceedings,2002(2):1 251-1 257.

[3]邓平,李莉,范平志.一种TDOA/AOA混合定位算法及其性能分析[J].电波科学学报,2002,17(6):633-636.

[4]胡来招.无源定位[M].北京:国防工业出版社,2004.

[5]胡来招.测向定位文集[C].电子工业部第二十九研究所,1996.

[6]Richard A Poisel.通信电子站系统导论[M].吴汉平,译.北京:电子工业出版社,2003.

[7]Dave Adamy.Time of Arrival Emitter Location[J].Journalof Electronic Defense,1995.

[8]Knapp C H.Carter G C.The Generalized Orrelation Method forEstimation of Time Delay[J].IEEE Transactions on Acoust.Speech and Signal Processing,1976,24(4):320-327.

[9]Huang Y T.Real-time Passive Source Localization:APractical Linear-Correction Least-Squares Approach[J].IEEE Trans.on Speech and Audio Processing,2001,9(8):943-956.

探究空中无线电监测多站测向定位 篇3

一、空中无线电监测及测向技术

1.1无线电监测技术

无线电管理工作是关乎到一个国家的安全稳定、国防建设以及经济发展等关乎国计民生的重大事项, 其中无线电监测定位是其中的重要任务。无线电监测指的是无线电监测部门使用先进的技术手段以及设施, 测量无线电发射的频率、频率误差、发射带宽以及射频电台等基本参数, 监听信号并识别确定发射标识, 统计频段利用率以及频道占用度, 之后对信号的使用情况展开分析。无线电监测技术在我国的发展大致可以分为以下几个阶段, 第一阶段是20世纪80年代末到90年代初, 其仪器设备主要是模拟接收机、模拟测向机等, 计算机是辅助设备;第二阶段是20世纪90年代末到21世纪初, 数字计算机以及数字测向机等新设备出现;第三阶段就是21世纪初至今, 广泛推广运用了更具高科技特色的数据库技术以及数字信号处理技术。

1.2无线电测向技术

无线电测向技术是指根据电磁波的传播特性, 运用仪器设备来测定无线电波来波方向的过程。而无线电测向设备就是用来测定无线电来波方向的专用设备仪器。天线系统、输入网络、接收机、信号处理器、示向终端、存储器以及控制部分等构成了无线电测向系统。其工作原理主要是通过使用计算机和站间通信设备, 以实现测向主站或控制站来指挥几个相隔一定距离的测向站进行同步工作, 并根据交会定位原理将每个测向站的测向数据实时地汇总到测向主站或者控制站中, 再运用计算机来对整个系统的误差进行运算和修正, 从而完成对定位目标地理位置的测向工作。

当前的监测测向技术正朝着便携式集成化、高频带、高精度、高灵敏度、全功能以及对信号环境和测向场地的适应性等方向进步。

1.3空中无线电监测多站测向定位

无线电监测过程中需要监测站检测出干扰信号, 并选择出适当的协作站。无线电的电磁环境十分复杂, 信号会从多个方向传递过来, 即使判断出信号源的方向也很难确定其具体位置。为了更好的确定信号源的位置, 我们需要两个或更多的监测站来确定不同的方向角, 并将这些方向角绘制在地图上, 通过其交点确定信号源的位置。在无线电监测的过程中, 当一个监测站测到干扰信号时, 需要一个协作站来进行交叉定位。多站测向定位能够利用多个监测站实现定位的精度及置信度, 多站监测定位与双站定位相类似, 需要利用二维高斯进行分析, 并将计算出来的数值进行比较, 将信号源的可能性收缩到较小的范围内。

二、空中无线电监测多站测向定位的构成

2.1监测测向设备

空中无线电监测多站测向定位所需的设备需要满足便携性、灵敏性、集成化、高精度和多功能的条件。德国罗德与施瓦茨公司生产了一款DDF007的测向机, 其能够保证快速的查出干扰、快速的进行安装、便携隐蔽的进行操作。这款测向机能够宽频率范围的进行测向和接收, 一般情况下其测向的范围在20MHz-6MHz, 其接收的范围能够保证在9KHz-7.5KHz。其应用了高精度的测向手段, 利用单通道相关干涉仪测向体制, 能够模拟双通道测向。

2.2控制终端设备

空中无线电监测多站测向定位需要由控制终端控制监测设备的监测、测向、定位操作和空中载体平台的位置等。控制终端设备能够搜索信号, 在发现信号时及时将信号截获, 同时对信号进行识别和分析, 对得出的结果进行记录, 同时其还需要进行数字解调和解码, 进行原始信号的显示和截取, 并对调频信号进行解调、发射和接受, 最终形成监测报告, 实现数字信息处理的高效快捷。

2.3空中载体平台

空中无线电监测定位与传统的无线电监测定位不同, 其最大的不同就在于空中无线电监测站测向定位需要配合空中监测飞行的载体。在不同的监测活动要求下, 监测的任务、性质对监测载体的要求也有所不同。常见的空中飞行器是热气球和滑翔机, 但由于其无法满足载人的安全性, 且其维护的成本较高, 因此难以满足无线电监测定位的需要。当前能够无线电监测使用的空中飞行器一般为飞艇、载人直升飞机和无人驾驶直升机等。飞艇的维护成本较低, 且具有良好的安全性能, 机动性强, 但是容易受到风速的影响。直升飞机具有极强的灵活性, 且能够任意调整位置, 具有较好的抗风性能, 但是其维护成本高, 本身具有一定的干扰性, 因此, 其作为空中检测平台也具有一定的限制性。无人驾驶直升机载重小, 但是安全性能好, 机动性强, 且十分灵活, 也不需要很高的管理条件, 因此, 无人驾驶直升机是十分理想的空中无线电监测载体平台。

三、空中无线电监测站多站测向定位的需要注意的问题

3.1合理选择空中无线电监测站站址

当前我国各级无线电管理机构为了实现城市以及重点区域的无缝隙覆盖, 正在逐渐加快无线电监测网的建设。无线电监测网包含硬件和软件等设施, 其中硬件设施即是指无线电固定监测站。监测站是无线电监测网为社会服务的物质基础, 其地理位置的布局将会对无线电测向交汇定位的精度产生较大程度的影响, 并且各个监测站之间的相对位置、架设高度以及周遭的物理和电磁环境等因素都会减弱测向定位的精确度。所以, 合理布局监测站的位置对于无线电监测测向定位有着重要的意义。

参考我国关于无线电测向站的有关规定, 笔者将站址的选择原则作了简单概括: (1) 无线电监测站的选址要与人口密集区域保持一定的距离; (2) 以监测站为原点1000米的范围内不能有高压电力、工业、科学以及医疗射频等设备; (3) 监测站应当与交通拥挤的道路保持1000米以上的距离; (4) 监测站与飞机跑道的距离要控制在8000米以上; (5) 无线电测向天线前沿300米以内不能有无线电干扰源和其他障碍物等。

3.2加强研究地理信息系统

在无线电监测定位过程中地理信息是一项重要的资料, 在实际运用过程中无线电监测软件需要以网络应用作为基本框架, 并将GIS组件应用于空中无线电监测定位系统中。地理信息系统是无线电信号智能分析处理的基础。无线电的干扰查找、日常监测工作和无线电频率确定和平台管理工作都需要地理位置确定, 因此, 要加强研究地理信息系统, 以满足无线电信息监测定位的需要。

3.3合理布置多站测向定位协助站

空中无线电监测多站监测定位需要多个监测站相互配合, 同时也需要在无线电监测网内其他站点的协助。当无线电监测的过程中, 一个监测站的信号受到了干扰, 为了能够更加精确的确定干扰信号的位置, 就需要两个监测站进行测向交会进行定位, 所以需要合理建设协助监测站对两个监测站的测向角交点进行确定。

四、总结

为了更好的改进当前的无线电监测定位, 更好的应对复杂环境下的无线电管理工作, 我们应当加强对无线电监测定位的研究, 尤其是空中无线电监测多站监测定位的探究。空中无线电监测多站监测定位在无线电监测定位原理的指导下, 利用空中载体平台, 实现空中飞行监测与地面控制的结合, 更好的实现无线电的监测、定位和管理。

参考文献

[1]赵金丽, 施继, 余江, 程骋.基于空中载体的无线电监测探索与实践[J].中国无线电, 2012, 3 (5) :52-53.

[2]李发强.浅谈城市无线电监测定位网的设计[J].企业导报, 2012, 10 (4) :85-86.

[3]陈德章, 唐皓, 程骋, 林建喜, 余江.空中无线电监测平台建设关键技术研究[J].中国无线电, 2012, 3 (4) :156-158.

测向定位技术 篇4

测向接收机的作用是把从测向天线中收到的射频信号转换成中频信号, 供测向处理器分析。以前大多数接收机都是全部使用模拟电路, 但目前最先进的接收机已把数字技术和数字信号处理器引入到接收机中。ITU对用作VUHF频段无线电监测的模拟或数字接收机的关键性能指标有以下典型推荐值:

数字接收机比模拟接收机在频率转换、滤波、增益控制和解调上有更优越的性能和灵活性。数字接收机将模拟中频信号数字化, 并经过数字信号处理器实现滤波、微调谐和解调。数字化中频输出可用作进一步的处理, 如调制度、带宽和信噪比等指标的测量。干涉仪测向机只需从接收机的模拟中频输出中提取相位信息。

在接收机的射频特性方面, 接收灵敏度越高越好, 但是高灵敏度的射频放大器往往会导致较差的线性度, 产生接收互调, 使接收机产生大量的假信号, 影响正常接收。因此, 接收机除了有高的灵敏度外, 高的二、三阶互调截获点和低的噪声系数也至关重要。

除了要有合适的性能指标外, 测向接收机的两个通道都必须是同型和同本振, 以确保两通道的相幅一致。

接收机可采用模块化设计, 一台接收机可容纳2路射频接收通道, 且采用同源的本振。接收机频率覆盖20-3000MHz, 第一中频4.5GHz;射频前端配置非常灵活, 有可选的射频带阻滤波器器和宽带放大器。通常情况下可不加放大器以获得好的线性度;在信号很微弱时可接入放大器, 牺牲线性度来换取高的灵敏度。

测向系统通常安装在地势最高的山顶, 以达到最大的覆盖范围。但往往广播电台也出于此目的将发射台放在同一山顶, 这种情况经常碰到。为了避免由于附近强信号造成的阻塞, 在这种情况下可在射频前端插入广播频段的20dB带阻滤波器。

计算机可通过以太网接口对接收机进行控制, 实现频率设定, 功能器件选择, 滤波器、解调方式、增益控制、静噪的设置, 以及接收机自检等等功能。接收机模拟中频输出直接用于干涉仪测向。

二、测向处理器

来自双通道接收机的两路模拟中频信号在测向处理器中提取出相位差信息, 作相关运算后得出示向度。测向处理器通常是装有信号处理器的计算机, 由信号处理器来完成相位差的测量, 再由计算机作相关运算, 并完成测向显示功能。

测量相位差通常有两种方法, 一种是用鉴相器直接测量两路模拟中频信号的相位差, 再作A/D转换, 该方法通常应用在窄带信号;另一种方法是先把模拟中频信号经A/D转换, 数字中频数字下变频成基带信号, 最后在DSP中作FFT及相位差提取, 通常用在宽带测向。后者的测量精度往往比前者要高, 下面介绍基于这种方法的设计方案

快速宽带测向系统通常先把两路宽带中频信号作A/D转换成数字中频, 再经数字下变频 (DDC) 后成基带信号。对基带信号经FFT转成频域, 同时保留两路信号在同一时刻的相位信息。对在频率域上信号进行数字鉴相得到相位差数据作相关运算, 最后得出相应的示向度 (如图3左图) 。也可以将基带时域信号先进行数字鉴相, 再作FFT (如图3右图) 。两种方法中前者的鉴相精度会略高于后者, 尤其在低信噪比的情况下。

有两种方法实现以上功能:一种是基于计算机的方法:A/D转换和数字下变频由硬件实现, FFT、数字鉴相和相关运算在计算机上由相应软件实现。因为A/D转换和数字下变频目前都有专用的芯片和处理板, 无需对硬件编程, 实现较为简单。但大量的运算在计算机上完成会影响测向处理的速度。另一种是基于DSP/FPGA的方法:所有功能均由硬件实现, 除了A/D转换和数字下变频专用芯片外还需要有高速信号处理器。这种方法需要对DSP作繁复的编程, 但测向处理的速度较快, 测向的实时性强。而且运用DSP还可以完成对信号的解调、采集以及对接收机增益等的控制等。运用FPGA和DSP来代替计算机完成测向处理的功能, 而计算机仅用于实现数据接口和结果显示的功能。以下是基于这种方法的测向处理的设计构想。

双通道接收机输出的两路模拟中频信号经ADC和DDC完成数字化、下变频和数字滤波, 再在FPGA中完成复信号的FFT。由于用FFT运算复杂, 用DSP实现时占用大量资源, 速度较慢 (ADSP作1024点FFT要将近1ms) , 不利于宽带高速测向。FPGA具有高的可重配置性、巨大的I/O带宽、高速的运算能力能完成系统控制逻辑和执行运算速度快的算法, 完成1024点复数FFT仅需几十微妙。两路频域基带信号在DSP中完成数字鉴相和相关运算。

以上方法都是通过FFT加窗的方式来得到在FFT带宽内信号的对应解析度频谱的示向度。解析度越细, 完成一次FFT带宽测向的时间越长。另外还可以先对基带时域信号依指定的解析度带宽作窄带滤波, 再做时域鉴相。这种方法可以避免FFT的加窗泄漏造成的频谱干扰, 但实现起来比较困难。

参考文献

[1]吕庆玲.计算机网络安全与病毒防护[J].福建电脑, 2011, 1 (1) :85-86.

测向定位技术 篇5

随着无线电通信事业的迅速发展,无线电频谱资源日趋紧张,无线电干扰事件也日趋增多,通过测向查找干扰源也越来越重要。同时在现代电子对抗领域,待测辐射源侦察测向一直是一个非常重要的组成部分。对待测辐射源进行精确测向( DOA) 不仅能够知道待测源的方向,而且将精确的测向数据与精确的到达时间( TOA) 结合可以直接对待测辐射源定位。

实践中发现,多信号同时测向对测向技术提出了新的挑战。阵列信号处理的空间谱估计技术可以提高空间信号的角度估计精度、角度分辨力等,它是一种不同于传统的幅度测向法与相位测向法的全新测向方法。可以突破常称的“瑞利限”,提高空域测向精度,同时在宽开的接收信号中检测多个信号的方向。空间谱估计技术的辐射源接收天线一般采用阵列天线结构。目前的一些测向设备一般采用均匀线阵或均匀园阵,很少采用非均匀阵列 ( 稀布阵列) 。非均匀阵列可以增大天线阵元间距,给天线布阵方式带来很大的灵活性。

本文在一种非均匀天线阵列( L型天线阵列) 的基础上,对非均匀布阵优化算法等3种算法进行了深入研究,用仿真手段进行优化设计,并应用于工程实践。

1 算法的描述和实现

基于非均匀阵列的二维测向技术的实现过程中,共采用了3个关键算法: 非均匀布阵优化算法( 自适应遗传算法) 、频域谱峰搜索算法和实用阵列校正算法。

1. 1 非均匀布阵优化算法

测向模糊是指对D个空间信号进行测向时,若该D个方向的线性组合不是这D个方向之一,而等于其他某个方向上的方向矢量,则存在空间测角模糊,一般来说相位延迟因子是引起模糊的主要原因。对于天线阵列而言,如果在视角范围内存在:

式中,θ表示与方向法线的夹角; φ表示与俯仰法线方向的夹角。

则表明在视角范围内对应不同的2个信号方向,存在完全相同的导向矢量,这种模糊称为一般模糊( Trivial Ambiguity)[1]。

除了这种较为简单的模糊形式外,还存在一种更为复杂的模糊形式( Nontrivial Ambiguity) ,即某特定角度的导向矢量是其他导向矢量的线性组合。

在阵列的几何配置无法满足空间采样定理要求的场合,通常采用如下2种方法来获得无模糊测角估计。

1对接收天线阵列进行合理的几何配置,二维测向算法与解方位模糊算法相结合,获得空间信号真实的到达角估计。

2通过解模糊算法配置天线几何阵列,利用相应的二维测向算法直接获得空间信号真实的到达角的估计,不需要再另外使用解方位模糊算法。

文献[2]使用了第1种方法解模糊,采用了阵列几何配置加整数搜索法解DOA模糊,这种方法在考虑阵列几何配置的情况下,除了采用相应的DOA估计算法外,还要另外考虑解模糊算法问题。第2种方法直接采用优化设计阵列阵元间距的算法合理的确定阵型中两两天线阵元的间距,使得非均匀阵列能够无模糊方向的接收外来辐射源信息,利用到达角( DOA) 检测算法检测空间信号的二维到达角( DOA) ,不用再另外考虑解模糊算法。本文采用了第2种方法。

二维无模糊测向非均匀布阵优化算法有很多。遗传算法[3,4]作为一种全局优化方法,因其简单、通用,受到了广泛的关注,已被应用到天线阵列的优化设计中。本文利用了改进的遗传算法对非均匀稀布阵列阵元间距进行优化布阵[5]。该算法根据本文设定的天线阵列形状,通过动态设定自适应遗传算法中交叉算子和变异算子的系数,有效地改善了遗传算法的性能。L形天线布阵示意图如图1所示。考虑到实际工程中对阵列尺寸的约束条件,在算法的计算机仿真中采用了节点映射的二进制编码方法,使阵元间距的遗传编码更加灵活、简便。并利用双适应度函数( 见式( 3) ) ,得到了输出方向图同时满足低副瓣电平和窄波束宽度性能的阵列天线。

式中,bval为双适应度函数; MSR1为主副瓣比值;GE为方向图的增益降低幅度。

文献[4]说明双适应度值越高的个体,能够同时满足较窄波束性能和较低副瓣电平的概率越高,得到个体的性能越好,非均匀布阵就越合理,测向精度、无模糊度就越好。

1. 2 二维测向算法及实现

空间谱估计测向算法很多,如MUSIC[6]算法、ESPRIT[7]算法和最大似然算法[8]等。目前空间谱估计测向设备普遍采用了MUSIC算法,该算法对中心频率不同的信号,只用一次二维MUSIC谱峰搜索,运算量小,估计精度高。但是在检测相干信号或高相关信号时,需要采用空间平滑技术,该技术会损失阵列天线的孔径。本文采用了另外一种二维精确测向算法: 频域多目标测向算法,该算法是在文献[9]的单比特频域多波束测向基础上另外采用了空间谱估计技术。首先将外来的多个辐射源信号转换到频域进行检测,然后对过门限的频点利用空间谱估计技术进行空域方向扫描,以精确测试二维到达角。该算法不仅可以在均匀天线阵列中使用,也可以在非均匀布阵的天线阵列中使用,增加了天线阵列布阵的自由度。根据频域多目标检测技术[10,11,12]基于测向要求和测向算法的特点,将检测步骤分拆,并且在不同的处理芯片内实现。

步骤1: 对回波数据进行时频变换

对各天线阵元通道的采样数据做N点FFT。

式中,Y (i,:) = [y(i,0),…,y(i,N - 1)]T是第i个天线阵元通道的频域矢量; Ts的选取要满足Nyquist采样定理; M为天线阵元数。

对于点频和窄带脉冲调制信号,该变换使信号相干积累,而噪声非相干叠加,信噪比提高N倍,便于对弱小目标的侦察。

步骤2: 频域检测,测频并获取频域样本

任选一个通道,对该通道FFT后的结果搜索谱峰( 多个谱峰分别对应多个目标) ,然后记录谱峰值和相应的频点坐标fk,其他通道根据频点坐标取出相应位置的频域复数值( 如各频点的最大值) 构成相应的数据矢量y(n k),称为频域峰值快拍矢量,可写为:

式中,s(n k)= [s1(n k),s2(n k),…sK(n k)]T为K个信号在频域nk的输出矢 量;w (n k)=[w1(n k),w2(n k),…wL(n k)]T为噪声在频域nk的输出矢量; A = [a1(θ1,φ1,f 1),a2(θ2,φ2,f 2),…,aK(θK,φK,f K)]为导向矢量。

步骤1和步骤2在FPGA芯片内实现,FPGA能够高速并行运行,同时实现多通道的FFT及信号样本获取,大大缩短处理时间,使二维测试设备的实时信号处理成为可能。

步骤3: 根据频率测试方向

已知y(n k),采用

测向,自动实现DOA和频率的配对,式中,

式中,inv表示矩阵的逆; I表示单位矩阵。

对待测辐射源的测试,分2种情况: 1对于独立多信号,则直接利用式( 6) 检测出k个方向的信号; 2对于相干信号,则首先利用式( 6) 检测出功率大的信号方向,然后将该信号在检测的方向上零陷,再利用式( 6) 检测另外的相干信号。

步骤3是独立信号或相干信号的测向检测方法,采用峰值搜索方法,这部分技术采用多个TI公司的6713DSP芯片实现。

1. 3 实用阵列校正算法及实现

假设加入的校准信号为s( ω)( 实际中选择点频信号进行单频点校准) ,则各个标准通道接收的第k个通道的信号为:

为了得到通道间不一致性,以1通道的数据为参考信号( 参考信号可以任取一个通道信号) ,那么k通道和1通道之间的差异用复数除法可得:

由于本系统发射信号脉冲为窄带信号,且不同通道的频率响应函数是频率慢变的,可以假设它们对于相同载频的信号为一常数,所以上式可以写为:

这个复数便是一个载频第k个通道幅相校准权系数。正常工作时,每个通道的信号必须先用其对应的系数进行补偿,以消除不同通道间的幅相误差影响。对于本系统,每个频点对应一组( 16个) 幅相校准权系数。图2和图3为校准前后各通道的实部和虚部。

2 基于非均匀阵列二维测向技术应用实例

2. 1 二维测向设备的设计

为了验证基于非均匀阵列二维测向技术的可行性,设计了一套二维测向设备。实际的测向设备需要快速、准确测向,考虑到采用的测向算法在搜索方面需要花费时间,通过将算法分拆为各个步骤,在硬件设备上采用了并行处理算法。该方法的实现使得系统响应时间比直接采用搜索算法的系统响应时间缩短了5 ~ 6个量级。经微波暗室环境验证,该测向设备具有多信号同时测频、二维测向能力; 高分辨能力,空间信号二维测向分辨率达到了4o左右; 高精度,测向精度小于0. 5o,频率分辨率达到了k Hz级;瞬时大带宽,瞬时带宽可达几百MHz等优良性能。二维测向设备的实现框图如图4所示。

2. 2 二维测向设备解决的关键技术

二维测向设备解决了3项关键技术: 非均匀布阵优化算法( 自适应遗传算法) 的实现、频域谱峰搜索算法和实用阵列校正算法的实际应用。首先做了大量仿真,通过自适应遗传算法计算出天线阵元间距,使待测试辐射源信号在频率和方向覆盖范围内无模糊。采用对数周期天线单元,对数周期天线单元之间的互耦较小,减弱了天线单元方向图的不一致性差别。频域谱峰搜索算法被拆分为3个步骤实现,这样可以并行实现算法,充分利用DSP和FPGA芯片的特点,即DSP便于搜索计算,FPGA便于并行高速,使得二维测向设备能够实时二维同时多目标实时响应。实用阵列校正技术通过校正算法可以使测向精度更趋于理论值,也容忍了多通道接收机和处理机硬件带来的不一致性误差。

2. 3 二维测向设备的实测实验

二维测向设备设计完成后,在微波暗室的环境内进行了独立多信号、相干信号的试验,测试数据如表1、表2所示。

因为对实际设备进行多通道校正后仍存在一些随机幅相误差,模拟真实环境测试所得数据相对于仿真数据的误差大了一些,但是测试的参数指标均达到设备的指标要求。

3 结束语

基于相位干涉仪的同时信号测向技术 篇6

1 基于相位干涉仪同时信号测向原理

图1为N基线基于相位干涉仪的同时信号的测向系统示意图,当平面电磁波从θ方向入射到线阵时,各阵元接收到的信号为

式中,{ dk}Nk =- 1 1为各天线阵元至0阵元( 第一个基线为0阵元) 的距离,也称为基线长度[1]。各基线接收到的信号分别进行数字化滤波,将滤波后接收通道0的输出信号分别与其它各通道滤波输出在同一信道内的信号进行相关运算,输出各阵元接收信号与0阵元接收信号的正交相位差,送至相位差测量与测向处理机。

当有同时多信号到达时,可对各阵元进行FFT变换,即对各阵元的输出信号进行频域处理,并进行门限检测,实现同时多信号频域分离,根据频率标记出每个信号所在信道,这就是频域信道化。

因此,对时域重叠频域分离的信号进行测向,先进行频域分离,再分别对处在同一信道内的信号进行鉴相和测向处理的方法称为基于相位干涉仪的同时信号测向。该方法包括多相数字信道化和一维多基线干涉仪测向两大核心技术。

1. 1 多相数字信道化技术

传统的数字信道化技术结构复杂,处理速度相对较慢且对硬件要求高,难以满足电子战侦接收机对瞬时宽带信号实时处理以及高精度测量的要求,所以引入了一种高效的数字信道化接收机系统。该数字信道化接收机系统是一种实时宽带数字接收机[2],采用了多相滤波和短时傅里叶变换( STFT) 相结合的算法结构,即多相FFT技术[3],能实现对宽带信号的实时滤波、检测和参数测量。其优点是不仅具有较高的时频测量精度和检测灵敏度,而且数据输出率低,降低了对后续的处理系统的要求。

如图所示为多项滤波器的FFT结构,该结构的优点在于通过抽取降低STFT预算处理的速度,便于硬件实现。

实现多相FFT算法结构的推导公式如下

其中N = p×q,k = 0,1,…,N - 1,k' = mod[k,q],p为抽取率,q为FFT点数。为第i路的q点FFT的结果。图2中,wi( m) = w( mp + i) ,i = 0,1,…,p - 1为中汉宁窗第i个多相分支的系数。

在图2所示的算法结构中,一帧数据( 长度为N) 被抽取为p路,每路q个点,加窗后通过q点的FFT模块后再进行q点串行p路并行的合成滤波,其中第i路的合成滤波器结构如图3所示。合成滤波器以先进先出( FIFO) 方式,q点串行p路并行输入输出。

多相FFT模块可分批分次地对不连续的p个信道同时进行检测,例如对第0,p,2p,…,( q - 1) p号信道同时并行检测,然后接着对第1,p + 1,2p + 1,…,( q + 1) p + 1号信道进行同时并行检测,以此类推,最后对第p - 1,p + p - 1,2p + p - 1,…,( q - 1) p + p - 1号信道同时并行检测,1帧数据共需要进行q次同时并行检测才能完成N个信道的检测。因为算法采用多路并行结构,所以多相FFT模块的数据处理速度和数据输出率等同于任意一路的数据处理速度和数据输出率。对于某一路而言,q点的FFT的运算量比N点FFT的运算量小得多,所以处理速度快很多,同时多相FFT模块的单路输出数据率降为STFT模块的1 / p,因此实时性和低输出数据率都得到保证。

1. 2 一维多基线相位干涉仪测向技术

一维线阵干涉仪测向系统的组成如图3所示,当平面电磁波从θ方向入射到线阵时,各阵元接收到的信号为

式中,{ dk}N- 1k= 1 为各天线阵元至0阵元的距离,也称为基线长度。接收通道0的输出信号分给其他各通道的相关器,输出各阵元接收信号与0阵元接收信号的正交相位差至相位差测量与测向处理机。

图 4 干涉仪系统结构

相位差测量与测向处理机首先测量各基线有模糊的相位差{ k(t) }N-1k=1 ,k( t) ∈[- π,π) ,k

然后再利用长短基线的关系,对{ k(t) }N- 1k = 1 解模糊和相位校正,计算信号的到达方向θ。

假设最短基线长度d1与单侧最大测向范围θmax满足式( 6) ,此时相位差1与方向θ具有单调对应关系,可以通过式( 7) 求解信号的到达方向

由于长基线解模糊后的相位误差较小,可由短基线求得的无模糊相位逐级求解长基线的无模糊相位并进行相位校正

解模糊后的相位都与来波方向具有唯一对应的关系

原理上任何一个相关器解模糊后的输出均可用来测向,但由于长基线相关器的输出精度高,诸多干涉仪测向系统为了简化计算,通常只用最长基线的相关器输出进行测向

根据最优估计理论,应该要求估计量与实测值的误差平方最小,即

对式( 11) 中变量θ求导,并令导数为0,可得到方向的最小二乘估计

对式( 12) 中的各参量求全微分,可得到其对测向误差的影响

这表明,在基线方向( θ = ±π/2) 误差发散,不能测向; dk/ λ越大误差越小; 此外应尽可能减小频率抖动、基线抖动和系统的相位误差。

由式( 8) 的相邻解模糊和相位校正算法可见,短基线的相位误差会被放大相邻基线比,然后再进入相邻长基线的解模糊计算,如果放大后的上级相位误差与本级相位误差之和达到π以上,就会发生解模糊错误,且会传递到下一级。因此,要求各级的相位误差必须满足

假设各级相关器的相邻基线比与最大相位误差都一致( dk + 1/ dk= n,δøkmax= δømax,k) ,则式( 14) 可简化为

在实际系统设计中,应按照系统能够达到的相位误差δmax来选择合适的相邻基线比n。

2 计算机仿真

考虑到脉冲流密度以及信号处理能力的限制,假定在各种噪声条件下同时接收到3个脉冲信号,频率分别为1. 2 GHz,2. 3 GHz和3. 5 GHz,信号到达角分别为10°,22°和30°,根据上述原理进行仿真。

如图5所示,改测角方法能够较为准确地测量出信号的到达方向角,且有一定的同时信号分辨能力; 图6所示,对3个信号角 度测量的 误差随信 噪比 ( SNR) 变化,当SNR > 2 d B时,测量精度基本保持在0. 01以下,满足电子侦察机对角度测量的要求。图7表示了单信号载频1. 2 GHz,入射角为1° ~ 90°时对测量结果的影响。

图 6 测量误差与 SNR 的变化曲线

图 7 入射角与测量角的均方差之间的线性关系

从图中可看出,不同当来波信号的入射角度比较小时,相应的测角误差也会变较小,随着入射角度的增加,测角的误差也会呈现相应的增加趋势。仿真结果验证了入射角度在( 0°,60°) 测角误差相对较小,这与实际测量中测角范围在( - 60°,60°) 内吻合。

3 结束语

测向定位技术 篇7

采用微波雷达进行空间交会对接测角具体技术实现方式主要包括:多基线干涉仪测角与和差波束比幅单脉冲测角[1]。在实际应用中天线阵列不可避免地存在各种误差 (如通阵元位置扰动误差、通道幅相误差) , 这些误差会导致实际的阵列流型与理想状态存在偏差、接收到的实际信号与理想信号存在偏差, 从而使得基于多基线干涉仪测角方法性能下降、出现解模糊错误;使得利用标准Capon波束形成技术[2] (SCB) 形成的方向图与理想方向图存在偏差, 从而导致导致波束扫描测角方法性能的下降[3,4,5]。

为了克服阵列误差带来的阵列流型失配和输出信干噪比下降等不利影响, 在过去30年里, 出现了很多优秀的改善波束形成的稳健性方法, 主要可分为基于特征空间的自适应波束形成、多点约束和对角加载技术等几类[3,6,7,8,9,10,11,12]。其中, 典型算法包括线性约束最小方差 (LCMV) 波束形成技术, 该方法是通过增加点约束、导数约束等条件, 对自适应权矢量进行有效的约束, 从而提高算法的稳健性, 但该算法占用了系统的自由度, 增加了系统的复杂度。文献[13]提出了基于不确定集的稳健Capon波束形成方法 (RCB) , 该方法将要估计的信号功率作为目标函数, 在给定的误差范围内对导向矢量进行搜索, 选择与波束形成输出功率的最大值对应导向矢量作为真实导向矢量的估计, 并用估计的导向矢量进行波束形成。该方法的最大优点在于其权矢量具有扩展的对角加载形式。

本文基于RCB算法提出用于航天器空间交会对接的矢量相关测角方法, 弥补阵元位置扰动等系统误差的影响, 估计目标信号真实导向矢量, 通过相关搜索, 实现目标信号来波方向的准确测量。

1 阵列信号模型

假设K个窄带远场信号入射到M元均匀线阵 (ULA) 上 (K<M) , 见图1, 则t时刻阵列接收的数据为:

式中快拍矢量X (t) =[x1 (t) , x2 (t) , ⋯, xM (t) ]T;噪声矢量N (t) =[n1 (t) , n2 (t) , ⋯, nM (t) ]T均为M×1维的阵列接收数据;信号包络S (t) =[s1 (t) , s2 (t) , ⋯, sK (t) ]T;基于均匀线阵的导向矢量矩阵A=[a1, a2, ⋯, aK], 其中ai为第i个信号对应的导向矢量。

以第一个阵元为参考阵元, 则等距线阵的导向矢量可表示为式 (2) :

式中:λ为目标信号波长;θi为第i个信号来波方向;d为阵元间距。

阵列的输出是对接收信号矢量X (t) 在各阵元上分量的加权和, 加权矢量为W=[w1, w2, ⋯, wM]T, 其中wq为第q个加权系数, 则阵列的输出为:

阵列输出功率为:

式中E{∙}表示数学期望;定义R=E{X (t) XH (t) }为阵列接收信号的相关矩阵。

2 基于RCB算法的矢量相关测角

2.1 稳健Capon波束形成技术原理

RCB是由Li Jian提出的一种自适应波束形成的稳健算法, 该算法将实际期望信号导向矢量约束于某种不确定集中, 对导向矢量进行搜索, 选择与波束形成输出功率的最大值对应的导向矢量作为真实导向矢量的估计, 从而有效避免了因阵列流形失配而导致的性能下降, 所得自适应权具有对角加载形式。其加载量可由误差不确定集的参数计算, 既克服了加载量难以控制的不足, 也达到了提高稳健性, 优化输出性能的目的。基于球形不确定集约束的稳健Capon波束形成算法的优化模型如下:

式中:ε为球形不确定集约束参数;代表理想信号导向矢量, 可以由实际的天线阵列形式得到;as代表实际的导向矢量。对于该最优化问题, 最优解取在约束集合的边界上, 因此得二次等式约束的二次最优化问题如下:

在上述等式约束下, 可以避免平凡解as=0的出现, 除非即此时as=0位于约束集合的边界上。对于上述等式约束最优化问题, 利用Lagrange乘数法进行有效求解有:

式中λL为Lagrange乘数。对式 (7) 关于as求导, 并令其等于0, 可得最优解:;利用矩阵求逆引理可得:。

因此根据标准Capon波束形成算法最优加权矢量的计算公式可得:;最优Lagrange乘数λL可以利用牛顿迭代法通过求解约束方程获得;然后代入最优权矢量表达式, 从而获得对目标信号导向矢量的估计值;代入最优加权矢量的计算公式即得最优导向矢量估计值。

RCB算法原理示意图如图2所示, 代表理想导向矢量对应方向, θs代表真实导向矢量对应方向。假设阵元数M=2, 则表示以为中心、半径为的球。最优导向矢量的估计就是在球形区域内搜索使asHRas最小的导向矢量;最优导向矢量出现在球的边界上, 即, 通过Lagrange乘数法的求解可以获得目标信号真实导向矢量的估计值。

2.2 矢量相关测角原理

对于确定的天线阵和目标信号, 有式 (1) 、式 (2) 所示的接收信号模型和与目标信号方向有关的导向矢量。由式 (2) 可知, 在信号波长和阵元间距一定的条件下, 加权向量和导向矢量与目标信号方向有关。加权向量和导向矢量形式与相关干涉测角方法中使用的相位差样本具有相同的效果。因此, 可以借鉴相关干涉仪的测角原理, 利用导向矢量进行目标信号角度的测量[14,15,16,17]。

对于确定入射信号 (与其对应的导向矢量as (θ) ) , 可按式 (8) 所示代价函数进行计算获得相关序列, 并以相关序列的极大值方向作为目标信号方向的测量值:

式中:a (θi) (i=1, 2, ⋯, N) 为[θL, θR]测角范围内等间距选取若干个入射角为θi (i=1, 2, ⋯, N) 信号对应的导向矢量, 作为本地的参考样本。

由于阵元位置扰动等系统误差的影响, 很难获得目标信号真实导向矢量as (θ) , 这势必会影响相关测角性能。因此, 借鉴RCB原理, 提出基于RCB算法的矢量相关测角方法;在[θL, θR]测角范围内利用RCB算法对目标信号真实导向矢量as (θ) 进行估计, 将as (θ) 的最优估计值按照代价函数式 (8) 进行相关运算, 从而实现目标信号方向的测量。

2.3 算法步骤

步骤1:针对基于球形不确定集约束稳健Capon波束形成算法进行求解:

(1) 根据阵列系统误差经验知识确定参数ε;

(2) 利用Lagrange乘数法和牛顿迭代法对目标信号真实导向矢量as (θ) 进行估计;

(3) 利用最优加权向量控制波束指向目标信号。

步骤2:将估计得到的导向矢量as (θ) 与本地存储的导向矢量样本a (θi) (i=1, 2, ⋯, N) 在[θL, θR]范围内按照代价函数式 (8) 进行相关运算, 形成相关序列。

步骤3:搜索相关序列中的极大值, 极大值点对应的θi即为真实目标信号方向。

3 仿真分析

在空间交会对接环境中主要以单目标信号为主, 因此设置仿真条件:目标信号为窄带单信号源, 来波方向为0°;天线为10阵元的均匀直线阵、每个阵元均为全向天线、理想状态下相邻阵元间距为半个波长;阵元位置扰动引起导向矢量误差范数为 (利用SCB生成方向图偏离真实信号方向0.8°) ;采样快拍数为200。

在上述假设条件下, 利用相同的快拍数据针对参数ε对测向结果的影响进行分析如图3所示。可以发现随着参数ε从小到大变化, 导向矢量相关图最大值点对应角度 (即测向结果) 趋向于真实值0°;当ε大到一定数值后, 测向结果趋于稳定。因此, 得出同文献[18]相似的结论;区别在于本方法以测向精度为衡量准则, 根据经验设定较大的参数ε时可以实现目标信号的准确测量。

在设置参数ε=6情况下, RCB算法可以有效克服阵元位置扰动系统误差的影响, 生成的方向图接近于理想状态下方向图, 并且对准目标信号方向;而SCB受到系统误差的影响生成的方向图偏离目标信号方向。方向图对比示意如图4所示。

在设置参数ε=6情况下, 利用本文算法在[θL, θR]范围内按照代价函数式 (8) 形成相关序列, 相关序列的最大值即对应目标信号方向, 测角误差为0.02°;而标准Capon空间谱估计算法[3], 由于受到阵列系统误差的影响, 测量结果偏离真实信号方向, 测角误差达到了0.8°。对比示意如图5所示。

由述仿真分析可知, 本文所提算法在合理设置参数ε时, 可以有效弥补阵元位置扰动等系统误差的影响, 实现对目标信号来波方向的准确测量。

4 结语