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    單星測(cè)頻靜態(tài)目標(biāo)無源定位研究

    2019-10-15 05:44:12
    關(guān)鍵詞:野值測(cè)頻輻射源

    北京遙感信息研究所,北京 100192

    隨著通信電子技術(shù)的迅速發(fā)展,探測(cè)定位技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛,特別是在軍事斗爭(zhēng)中的地位和作用不斷提高。在越來越強(qiáng)調(diào)隱蔽攻擊的趨勢(shì)下,傳統(tǒng)的有源探測(cè)定位技術(shù)暴露出隱蔽性差、截獲率高的弱點(diǎn)。因此,采用被動(dòng)方式工作的無源探測(cè)定位技術(shù)越來越受到重視,正逐漸成為定位方法發(fā)展的主流[1-5]。它比有源探測(cè)定位方法具有作用距離遠(yuǎn)、寬帶工作、低截獲概率等優(yōu)點(diǎn),是現(xiàn)代電子對(duì)抗中不可缺少的重要手段,同時(shí)在航海、航空、宇航、偵察、測(cè)控、救援和地球物理學(xué)中也扮演著重要的角色。

    在星載無源定位系統(tǒng)中,常采用干涉儀測(cè)向或時(shí)差方法對(duì)地面輻射源進(jìn)行定位。干涉儀測(cè)向定位利用一顆衛(wèi)星即可實(shí)現(xiàn)對(duì)地面干擾源進(jìn)行定位,算法簡(jiǎn)單,但是天線結(jié)構(gòu)復(fù)雜,需要解相位模糊,測(cè)向通道的相位一致性要求也較高,并且由于受測(cè)向精度的限制,定位誤差一般為幾十千米。時(shí)差定位需要多顆衛(wèi)星才能進(jìn)行定位,技術(shù)比較復(fù)雜,成本較高,對(duì)衛(wèi)星星座時(shí)統(tǒng)的一致性要求非常高,在工程應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)難度較大[6-8]。

    單星測(cè)頻定位技術(shù)利用觀測(cè)平臺(tái)和目標(biāo)之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的多普勒頻率對(duì)輻射源進(jìn)行定位。對(duì)于地面輻射源,一顆衛(wèi)星通過對(duì)同一地面目標(biāo)進(jìn)行4次測(cè)量就可確定輻射源的位置。由于低軌衛(wèi)星的移動(dòng)速度很快,產(chǎn)生的多普勒頻率大,因而有利于定位精度的提高,而且單顆衛(wèi)星降低了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)難度和發(fā)射成本,還可以通過多次測(cè)量來提高定位精度[9-10]。

    本文首先分析了單星測(cè)頻定位技術(shù)的基本原理,提出了基于非線性最優(yōu)化技術(shù)的求解算法。然后,結(jié)合工程實(shí)際,探討了數(shù)據(jù)測(cè)量、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和系統(tǒng)誤差分離技術(shù)。最后通過一組仿真試驗(yàn)和多次實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證了單星測(cè)頻定位技術(shù)有效性。

    1 單星測(cè)頻無源定位方法

    根據(jù)運(yùn)動(dòng)學(xué)原理,當(dāng)偵察衛(wèi)星與目標(biāo)輻射源作相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí),這種相對(duì)運(yùn)動(dòng)可以分解為徑向和切向兩個(gè)分量,其中,徑向運(yùn)動(dòng)分量將導(dǎo)致信號(hào)的瞬時(shí)頻率存在多普勒頻移現(xiàn)象,而多普勒頻移又表征為衛(wèi)星狀態(tài)信息和輻射源目標(biāo)位置參數(shù)的非線性函數(shù)[11-12]。因此,可以基于最優(yōu)化技術(shù)求解非線性模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輻射源目標(biāo)的定位與跟蹤,如圖1所示。

    圖1 星載測(cè)頻定位原理Fig.1 Schematic diagram of passive localization of single satellite using frequency measurement

    1.1 頻率測(cè)量定位建模與最優(yōu)化求解技術(shù)

    假設(shè)偵察目標(biāo)在地心固連坐標(biāo)系中的位置可以表示為:

    (1)

    在衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)間內(nèi),可以將目標(biāo)的位置表示為一個(gè)3次多項(xiàng)式,即:

    (2)

    (3)

    (4)

    對(duì)于固定目標(biāo),在式(2)~(4)中,只取常數(shù)項(xiàng),對(duì)于勻速運(yùn)動(dòng)目標(biāo),只取常數(shù)項(xiàng)和一次項(xiàng),而對(duì)于勻加速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)只取常數(shù)項(xiàng)、一次項(xiàng)和二次項(xiàng)。

    因此,目標(biāo)和衛(wèi)星之間的相對(duì)距離及其導(dǎo)數(shù)為

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    (9)

    其中,衛(wèi)星的位置和速度信息由GPS數(shù)據(jù)提供。

    根據(jù)多普勒原理可知,偵收信號(hào)頻率可表示如下:

    (10)

    (11)

    式(11)中的未知數(shù)只有目標(biāo)的位置和速度信息。因此,可以基于梯度下降法最優(yōu)化搜索策略,由式(11)可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位,構(gòu)造如下最優(yōu)化模型:

    (12)

    為了求解最優(yōu)化模型(12),還需要確定搜索區(qū)域。對(duì)于測(cè)向定位體制,由于已經(jīng)獲得了初始定位點(diǎn),因此,其搜索區(qū)域可以設(shè)為初始定位點(diǎn)附近。但是,如果沒有初始定位點(diǎn)信息,則由于多普勒頻移只與目標(biāo)和衛(wèi)星之間相對(duì)距離的變化率有關(guān)。因此,最優(yōu)化模型(12)必然存在兩種關(guān)于衛(wèi)星軌道對(duì)稱分布的最優(yōu)結(jié)果,在沒有其他信息的前提下,需要人工判定,舍棄其中的一個(gè)模糊點(diǎn),保留真實(shí)的定位點(diǎn)。

    為了提高最優(yōu)化模型(12)估計(jì)精度和穩(wěn)定性,還需要做一些相關(guān)處理工作。首先,由于式(2)~(4)中位置參數(shù)過多,會(huì)影響后續(xù)最優(yōu)化求解,因此,為保證估計(jì)精度,需要進(jìn)行降維處理。由于一般低速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)于衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)速度是可以忽略不計(jì)的,因此,可以基于固定目標(biāo)情形來討論。由于大地坐標(biāo)系與地心固連坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為:

    (13)

    1.2 頻率測(cè)量數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

    (1)野值點(diǎn)剔除

    在衛(wèi)星測(cè)量數(shù)據(jù)中,由于信噪比較低,會(huì)產(chǎn)生大量的野值點(diǎn)。這些野值點(diǎn)的特性不同于隨機(jī)噪聲,其幅度是遠(yuǎn)大于隨機(jī)噪聲的,而且分布不均勻,無規(guī)律,如果不將其剔除,會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)處理過程和定位精度。

    對(duì)于野值點(diǎn)地剔除,已有大量文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行了研究[5],并提出了許多相關(guān)技術(shù)手段和方法。幾乎所有野值剔除方法都利用了野值點(diǎn)的一個(gè)重要特征,即野值點(diǎn)的跳躍性。一般情況下,野值點(diǎn)幾乎無連續(xù)性和光滑性可言。因此,本平臺(tái)也是以此特征作為突破口,采用函數(shù)逼近理論,剔除野值點(diǎn),提取真實(shí)弱信號(hào)。

    設(shè)測(cè)量數(shù)據(jù)為y(t),真實(shí)值為x(t),隨機(jī)誤差為ξ(t),野值點(diǎn)為δ(t),則有:

    y(t)=x(t)+δ(t)+ξ(t)

    (14)

    將真實(shí)信號(hào)x(t)表征為一組正交基函數(shù)的線性組合,即

    (15)

    將式(15)代入式(14),則有

    y(t)=H(t)·c+δ(t)+ξ(t)

    (16)

    圖2 單星測(cè)頻定位流程Fig.2 Flowchart of passive localization method of single satellite using frequency measurement

    為了有效剔除野值點(diǎn),首先需要正確識(shí)別野值點(diǎn)。若記E(t)=y(t)-H(t)·c,如果t時(shí)刻存在野值點(diǎn),則E(t)將具有較大的方差,即

    (17)

    因此,可以基于式(17)識(shí)別t時(shí)刻是否存在野值點(diǎn)。

    在實(shí)際應(yīng)用中,可以事先設(shè)定一個(gè)閾值γ,則可以構(gòu)造如下判斷準(zhǔn)則,判斷t時(shí)刻是否存在野值點(diǎn):

    (18)

    一般情況下,閾值γ≤3,即通常的3σ原則。

    在式(18)中需要已知事先模型參數(shù)c和噪聲方差σζ,而為了求得模型參數(shù)c,則必須首先識(shí)別出真實(shí)信號(hào)x(t)。由于野值點(diǎn)具有無規(guī)律的大幅度跳躍這一特性,而真實(shí)信號(hào)則是一個(gè)緩變的光滑信號(hào),因此,可以基于測(cè)量信息y(t)的導(dǎo)數(shù)信息進(jìn)行判斷。

    若令二階差分:

    Δy(t)=[y(t+Δt)-2y(t)+y(t-Δt)]/2Δt

    式中:Δt為采樣間隔。構(gòu)造如下判斷準(zhǔn)則,判斷t時(shí)刻是否真實(shí)信號(hào):

    (19)

    式中:閾值ρ≤1。

    由式(19)識(shí)別出真實(shí)信號(hào)后,若記存在信號(hào)的時(shí)刻為tI,則可得:

    (20)

    式中:HI=H(tI),yI=y(tI)。

    將式(20)代入式(15),則有:

    x(tI)=H(tI)·cI

    (21)

    從而可得:

    E(tI)=y(tI)-x(tI)

    (22)

    由式(22)即可估計(jì)噪聲方差σζ。

    因此,基于式(18)~(22)可以有效剔除野值點(diǎn)和提取弱信號(hào),試驗(yàn)中野值剔除前與剔除后對(duì)比如圖3、圖4所示。此外,如果經(jīng)過上述處理流程,一次未能完全把野值點(diǎn)剔除干凈,則可以將第一次處理后的測(cè)量信息作為新的測(cè)量信息,再按上述流程進(jìn)行處理。經(jīng)過這樣幾次循環(huán)迭代后,可以將野值點(diǎn)完全剔除干凈。

    圖3 野值點(diǎn)剔除前的頻率Fig.3 Frequency distribution without outlier elimination

    圖4 野值點(diǎn)剔除后的頻率Fig.4 Frequency distribution after outlier elimination

    (2)隨機(jī)誤差平滑

    在數(shù)據(jù)處理中,經(jīng)常會(huì)碰到測(cè)量數(shù)據(jù)中的隨機(jī)誤差,這些隨機(jī)誤差在一定程度上會(huì)影響數(shù)據(jù)處理結(jié)果和精度,需要對(duì)其加以抑制和平滑。在目標(biāo)定位與跟蹤領(lǐng)域,較為傳統(tǒng)的隨機(jī)誤差平滑技術(shù)是非線性濾波技術(shù),比如擴(kuò)展卡爾曼濾波、不敏卡爾曼濾波、粒子濾波和偽線性濾波技術(shù)等方法。這些濾波方法具有很好的時(shí)效性,但是,在迭代過程中,所有這些濾波方法[5]均只利用了當(dāng)前時(shí)刻以前的測(cè)量信息,而當(dāng)前時(shí)刻以后的信息則不參與運(yùn)算,使得迭代過程有可能會(huì)發(fā)散和失真。

    對(duì)于衛(wèi)星輻射源定位領(lǐng)域,由于一般采用事后處理,而且在單星情況下是很難保證定位的實(shí)時(shí)性。因此,本平臺(tái)采用函數(shù)逼近理論對(duì)隨機(jī)誤差進(jìn)行平滑,這種方法可以有效地將全程數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,最大限度地利用測(cè)量信息。

    假設(shè)測(cè)量數(shù)據(jù)為y(t),真實(shí)值為x(t),測(cè)量隨機(jī)誤差為ξ(t),則有:

    y(t)=x(t)+ξ(t)

    (23)

    假設(shè)x(t)為一連續(xù)函數(shù),則根據(jù)函數(shù)逼近理論,可以將x(t)表示為一組正交基函數(shù)的線性組合,即:

    (24)

    式中:hj(t)為一組正交基函數(shù),一般可以選擇多項(xiàng)式基、三角函數(shù)基和B-樣條函數(shù)基等。將式(24)代入式(23),則有:

    y(t)=H(t)·c+ξ(t)

    (25)

    因此,為了平滑隨機(jī)噪聲ξ,提取信號(hào)x(t),則只須求解式(25)中的模型參數(shù)c。若假設(shè)噪聲ξ(t)是線性無關(guān)的,則根據(jù)最小二乘技術(shù)可得

    c=(HT·H)-1·H·y

    (26)

    式中:y=y(t);H=H(t)。將式(26)代入式(25),則有

    x(t)=H·(HT·H)-1·H·y

    (27)

    通過式(27)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)隨機(jī)誤差的抑制和平滑,同時(shí)也可以有效的從測(cè)量信息y(t)提取真實(shí)信號(hào)x(t)。由于該方法利用了所有觀測(cè)時(shí)刻的測(cè)量信息,使得信號(hào)估計(jì)結(jié)果能很好的與真實(shí)值吻合,而且可以通過調(diào)節(jié)基函數(shù)類型和參數(shù),可以獲得更優(yōu)的估計(jì)結(jié)果,試驗(yàn)中原始數(shù)據(jù)經(jīng)隨機(jī)誤差平滑處理后的效果如圖5所示。

    圖5 平滑后的頻率Fig.5 Frequency distribution after stochastic error processing

    (3)頻率測(cè)量數(shù)據(jù)系統(tǒng)誤差建模與分離技術(shù)

    由于受復(fù)雜電磁環(huán)境和接收機(jī)性能影響,星載頻率測(cè)量值可用下式表征:

    (28)

    一般情況下,系統(tǒng)誤差是一個(gè)隨時(shí)間緩變的小量,可以用多項(xiàng)式函數(shù)來表征,即:

    (29)

    式中:gj(t)為多項(xiàng)式基函數(shù);d為模型參數(shù)。

    通過對(duì)實(shí)際偵收數(shù)據(jù)的分析,不同時(shí)刻的隨機(jī)誤差之間存在一定的相關(guān)性。根據(jù)時(shí)間序列分析方法,可以用自回歸序列AR模型來表征隨機(jī)噪聲,即:

    (30)

    式中:p為模型階數(shù);φi為自回歸系數(shù);ε(t)為零均值高斯白噪聲,且n(t)與ε(t)不相關(guān)。

    引入后移算子B,即B·n(t)=n(t-1),則可將式(30)簡(jiǎn)化為:

    Φ(B)·n(t)=ε(t)

    (31)

    由式(28)~(31)可知,測(cè)量噪聲

    (32)

    式中:n(t)為零均值平穩(wěn)AR(p)序列;P為自回歸序列AR模型階數(shù);r為多項(xiàng)式函數(shù)階數(shù)。式(32)中所稱為PAR模型(P為Polynomial的縮寫)[4]。

    將式(31)代入式(32),可得:

    (33)

    (34)

    a=(XT·X)-1·XT·(Y-M·φ)

    (35)

    RSS=(Y-M·φ)T·(I-H)·(Y-M·φ)

    (36)

    式中:投影矩陣H=X·(XT·X)-1·XT,I為單位陣。由于式(36)是關(guān)于φ的二次函數(shù),則φ可由下式求得:

    φ=[MT·(I-H)·M]-1·MT·(I-H)·Y

    (37)

    由式(37)求得自回歸系數(shù)φ后,將其代入式(36),即可得到零均值高斯白噪聲ε(t)的方差估計(jì)值

    (38)

    關(guān)于AR模型階數(shù)和多項(xiàng)式階數(shù)的確定,可以采用AIC準(zhǔn)則,即:

    (39)

    在實(shí)際應(yīng)用中 ,一般取多項(xiàng)式階數(shù)不超過3階,自回歸系數(shù)不超過30階。

    2 試驗(yàn)結(jié)果分析

    為了保證定位結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性,一般要求信號(hào)中心頻率恒定,接收信號(hào)的頻率測(cè)量精度小于100 Hz,信號(hào)持續(xù)時(shí)間大于30 s。圖6顯示了測(cè)頻定位誤差與測(cè)頻的關(guān)系,其中,信號(hào)接收時(shí)間為30 s,采樣間隔為20 ms,輻射源頻率為1 500 MHz,蒙特卡洛仿真次數(shù)為100次。

    圖6 測(cè)頻定位誤差與測(cè)頻精度的關(guān)系Fig.6 Relation between positioning error and frequency measurement precision

    在實(shí)際仿真試驗(yàn)中,計(jì)算結(jié)果為(東經(jīng)122.948 7°,北緯30.918 8°)與(東經(jīng)131.618 4°,北緯32.635 3°),根據(jù)測(cè)向結(jié)果的輔助人工判證,定位結(jié)果應(yīng)為(東經(jīng)122.948 7°,北緯30.918 8°)。在實(shí)際試驗(yàn)過程中,分別對(duì)多個(gè)固定通信輻射源進(jìn)行了定位,定位精度較以往提高了10 km。此外,還對(duì)手持終端進(jìn)行了定位測(cè)試試驗(yàn),采用普通對(duì)講機(jī),信號(hào)為FM話音調(diào)制信號(hào),試驗(yàn)結(jié)果表明,定位誤差(CEP)也得到了大幅度提高。

    3 結(jié)束語

    本文提出了利用單顆衛(wèi)星單個(gè)通道在不同位置上測(cè)量信號(hào)的多普勒頻率實(shí)現(xiàn)對(duì)地面固定輻射源的無源定位方法,該方法具有有效載荷簡(jiǎn)單、對(duì)衛(wèi)星姿態(tài)無特殊要求、定位收斂快、精度較高等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí),探討了多普勒頻率測(cè)量誤差預(yù)處理技術(shù),以及基于PAR模型的系統(tǒng)誤差分離技術(shù)。通過對(duì)測(cè)量誤差的分離與處理,可以大幅度提高頻率測(cè)量數(shù)據(jù)的精度,從而保證后續(xù)測(cè)頻定位精度。最后,通過仿真試驗(yàn)和工程實(shí)際,驗(yàn)證了單星測(cè)頻定位技術(shù)的有效性和準(zhǔn)確性。

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