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    一種基于泰勒級數(shù)展開的衛(wèi)星FDOA地面干擾源定位算法

    2019-06-26 00:30:44李貴新
    無線電通信技術(shù) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:輻射源級數(shù)泰勒

    張 威,馬 宏,吳 濤,李貴新

    (航天工程大學(xué) 電子與光學(xué)工程系,北京 101416)

    0 引言

    隨著空間應(yīng)用研究的不斷拓展,空間系統(tǒng)正朝著空間組網(wǎng)的方向迅速發(fā)展,呈現(xiàn)出海量空間布點、分布式星群組網(wǎng)和立體多層分布的新發(fā)展趨勢[1-2],對衛(wèi)星的管理控制帶來了巨大的挑戰(zhàn)。由于衛(wèi)星數(shù)量的急劇增長、地面無線設(shè)施的普遍使用,衛(wèi)星在軌運行所面臨的電磁環(huán)境日益惡化,很容易受到各種輻射源有意或無意的干擾。那么,如何利用干擾信號的特點,對衛(wèi)星干擾源進行準(zhǔn)確、快速的定位,是衛(wèi)星管理控制中需要解決的關(guān)鍵問題之一。

    由于衛(wèi)星干擾源是非合作對象,所以對其定位是被動定位[3-4]。目前對衛(wèi)星干擾源進行定位主要是利用干擾信號到達受擾衛(wèi)星及其鄰星的信號參數(shù),主要包括干擾信號的到達時差(Time Difference of Arrival,TDOA)和干擾信號的到達頻差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)[5-8]?;诟蓴_信號到達時差的定位技術(shù),以美國海軍海洋監(jiān)視系統(tǒng)“NOSS”系列衛(wèi)星為典型代表[9]。TDOA定位技術(shù)已經(jīng)相對成熟,主要的算法有平面相交[10]、球面相交[11]、球面內(nèi)插[12]、泰勒級數(shù)[13]、最小二乘[14]、粒子濾波[15]和二次優(yōu)化[16]。而基于信號到達頻差的定位方程較為復(fù)雜,解算較為困難。但隨著定位參數(shù)測量技術(shù)的發(fā)展,F(xiàn)DOA定位技術(shù)成為目前衛(wèi)星無源定位技術(shù)研究的熱點之一。目前有文獻[17]對僅利用FDOA的輻射定位技術(shù)進行研究,但其解算方式采用的是牛頓迭代方式,定位過程中綜合利用了多個輻射源。

    由于FDOA定位方程組一般具有非線性的特點,泰勒級數(shù)展開算法是求解非線性方程的有效方法,具有精度高、頑健性強等特性。而傳統(tǒng)的泰勒級數(shù)展開算法[10]針對的是無地球面約束的定位方程組,需要3個以上獨立的FDOA測量值,但被定位目標(biāo)往往位于地球表面,引入地球面的約束條件與FDOA測量值構(gòu)成定位方程組,可以有效增加定位精度,減少有效定位最小觀測衛(wèi)星數(shù)量。本文針對含有地球面約束條件的FDOA定位方程組,研究該方程組泰勒級數(shù)展開算法的求解方法,推導(dǎo)了詳細的求解過程,并對算法的性能進行了分析和仿真評估。

    1 FDOA定位方程

    (1)

    式中,fc為輻射源信號載波頻率,c為信號傳播速度,假設(shè)地球半徑為R,將地球面的約束條件引入FDOA定位方程組,則定位方程如式(2):

    (2)

    式中,ΔF1i為FDOA參數(shù),ΔF1i=Δfi-Δf1。

    2 算法描述

    根據(jù)式(2),對于一組FDOA參數(shù)估計結(jié)果,存在式(3)中所示的關(guān)系式:

    (3)

    其中,

    即衛(wèi)星si與地面輻射源u之間的距離。泰勒級數(shù)展開算法需要一個初始估計位置,由于各觀測衛(wèi)星能同時接收到輻射源信號,則輻射源必然位于各觀測衛(wèi)星的共視區(qū),取衛(wèi)星共視區(qū)內(nèi)的某一地面接收站的位置ur=[xryrzr]T作為初始估計位置(x(1),y(1),z(1)),將增大算法收斂的概率,將式(3)在初始位置(x(1),y(1),z(1))進行泰勒級數(shù)展開,忽略二階以上的分量,得到式(4)為:

    ψ1=h1-G1δ1,

    (4)

    其中,

    (5)

    (6)

    其中,對應(yīng)量為:

    (7)

    式中,

    式(4)的加權(quán)最小二乘解如式(8)所示,

    (8)

    式中,Qf為FDOA測量值的協(xié)方差矩陣。由于所有的FDOA測量值有一個公共的主星多普勒頻移做參考,因此各個ΔF1i之間具有一定的相關(guān)性,因此FDOA的協(xié)方差矩陣Qf如式(9)所示:

    (9)

    式中,σ2為FDOA的測量誤差方差。

    uTu=R2。

    (10)

    ψ2=h2-G2δ2,

    (11)

    其中

    (12)

    (13)

    (14)

    (15)

    3 算法性能仿真分析

    3.1 均方根定位誤差與克拉美羅下限

    為了更好地評價算法性能,引入2個概念,分別為均方根定位誤差(Root Mean Square Error,RMSE)與FDOA定位算法的克拉美羅下限(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),表達式如式(16)和式(17)所示:

    (16)

    式中,(x0,y0,z0)為輻射源的真實位置,(x,y,z)則為輻射源估計位置。

    (17)

    (18)

    式中,JFDOA為FDOA定位算法的Fisher信息矩陣,如式(19)所示:

    (19)

    (20)

    式中,F(xiàn)為與約束有關(guān)的未知參數(shù)的梯度矩陣,當(dāng)F為零向量時,式(20)退化為式(18),對于有地球約束的FDOA定位,F(xiàn)=[2x0,2y0,2z0]T,CRLB是任何無偏參數(shù)估計均方根誤差的下限。

    3.2 仿真分析

    為便于仿真,選取4顆高軌觀測衛(wèi)星的星歷,如表1所示,輻射源位于廣州(東經(jīng)113.3°、北緯23.1°、高程0 km),地面接收站位于北京(東經(jīng)116.4°、北緯39.9°、高程0 km),設(shè)FDOA測量時刻為1 Jul 2011 12:00:00.000,則經(jīng)過計算可得,衛(wèi)星、輻射源及地面接收站該時刻在ECEF坐標(biāo)系中的位置矢量如表2所示,衛(wèi)星的速度矢量如表3所示。

    表1 4顆觀測衛(wèi)星的星歷

    衛(wèi)星半長軸/km偏心率軌道傾角/(°)近地點幅角/(°)升交點赤經(jīng)/(°)平近點角/(°)Sat_142165.03.021×10-44.8508349.663060.3944185.147Sat_243387.410.439×10-44.0394281.546065.3245207.999Sat_342166.42.134×10-42.93697.298145.9889160.899Sat_442166.42.134×10-450.93690.2981140.989060.899

    表2 FDOA測量時刻衛(wèi)星、輻射源及地面接收站在ECEF坐標(biāo)系下的位置矢量

    實體X坐標(biāo)/kmY坐標(biāo)/kmZ坐標(biāo)/km衛(wèi)星Sat_1-30427.52329329206.706987295.468928衛(wèi)星Sat_2-4409.34822543141.0431962312.750032衛(wèi)星Sat_3-17931.09925938171.098956401.791048衛(wèi)星Sat_4-459.92456630921.94046128657.538871地面輻射源-2321.7621435391.0713802486.909653地面接收站-2178.6400274388.8418764069.473675

    表3 FDOA測量時刻衛(wèi)星在ECEF坐標(biāo)系下的速度矢量

    衛(wèi)星X′坐標(biāo)/km·s-1Y′坐標(biāo)/km·s-1Z′坐標(biāo)/km·s-1Sat_10.0074470.010227-0.255939Sat_20.1357870.019613-0.134817Sat_30.0039150.003678-0.152160Sat_4-0.373110-1.0720971.151666

    表4 σ不同取值情況下各算法的RMSE km

    由表4可見,泰勒級數(shù)展開算法及基于網(wǎng)格搜索的最大似然算法在所給的FDOA測量誤差情況下都能較好地接近克拉美羅下限,但本文研究的泰勒級數(shù)算法性能要略好于網(wǎng)格搜索算法。

    表5σ=10-2Hz時2種算法的迭代性能比較

    算法迭代次數(shù)迭代時間/ms泰勒級數(shù)算法1415.625網(wǎng)格搜索算法44640.625

    由表5可見,泰勒級數(shù)算法無論在迭代次數(shù)與迭代時間上都優(yōu)于網(wǎng)格搜索算法。

    圖1給出了泰勒級數(shù)展開算法、基于網(wǎng)格搜索的最大似然算法與CRLB曲線的比較,其中RMSE單位為km,σ單位為Hz。由圖1可知,泰勒級數(shù)展開算法與基于網(wǎng)格搜索的最大似然算法的定位性能非常接近,二者在FDOA測量誤差較低時對CRLB的接近性能較差。

    圖1 各FDOA定位算法性能對比圖

    當(dāng)觀測衛(wèi)星為4顆時,即Sat_1,Sat_2,Sat_3,Sat_4,對比有、無地球約束時,泰勒級數(shù)展開算法的性能。表6給出了2種情況下不同σ時的RMSE,其中,RMSE均為5 000次獨立實驗的統(tǒng)計結(jié)果。圖2給出了2種情況下泰勒級數(shù)算法與CRLB曲線的比較,其中RMSE單位為km,σ單位為Hz。

    表6 σ不同取值情況下各算法的RMSE km

    圖2 有、無地球面約束條件下泰勒級數(shù)展開定位算法性能對比圖

    由表6及圖2可見,當(dāng)觀測衛(wèi)星數(shù)目不變時,加入地球面約束的泰勒級數(shù)展開定位算法能夠明顯地提高普通泰勒算法的定位精度,并且能有效逼近克拉美羅界。仿真結(jié)果中FDOA測量誤差的標(biāo)準(zhǔn)差σ較低時2種算法的RMSE與CRLB之間的偏離較大,本文總結(jié)其主要原因為仿真中一些固定參數(shù)的選取誤差,如地球半徑、地球橢圓偏心率及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換中的春分點角等參數(shù)的選取誤差。

    4 結(jié)束語

    本文提出一種基于地球面約束的泰勒級數(shù)FDOA定位算法,經(jīng)過理論和仿真分析,獲得了如下結(jié)論:加入地球面的約束條件可以有效減少定位衛(wèi)星的需求數(shù)目,提高FDOA定位的定位精度,該算法能夠有效逼近CRLB,是最優(yōu)的定位估計器。根據(jù)多次仿真結(jié)果可知,該算法收斂速度快且定位性能略優(yōu)于網(wǎng)格搜索算法,可以用于實際工程,為研究FDOA定位的相關(guān)人員提供一定的參考。

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