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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

摘要：本发明公开一种针对多个窄带信号运动辐射源的分布式阵列协同直接定位方法，该方法需要多个观测站均安装阵列天线，并将观测站分布式布设，根据地理空间的距离远近，将观测站分成多组，将网络可通信距离内的分为一组，每组观测站内部节点在邻居节点之间进行双向时间信息交互，因此组内观测站之间时间同步，而不同组的观测站之间存在时钟偏差，每组主观测站合成多站空时观测矢量，将计算得到的空时噪声子空间数据传输至中心站，中心站根据各个空时子空间的正交性，在信号数据域直接联合估计多个运动目标的位置参数与速度参数。本发明可以显著提高多个窄带运动目标的定位精度与空间分辨能力，避免多目标定位过程中的数据关联问题。

主权项：1.一种针对多个窄带信号运动辐射源的分布式阵列协同直接定位方法，其特征在于，包括：步骤1：根据网络通信距离，将L个观测站分为Mg个组，每组Lm个观测站，即其中每个观测站均安装M通道阵列天线；步骤2：对各观测站组内部Lm个观测站的M通道阵列天线接收系统进行时间同步，并根据Nyquist采样定理以Ts为时间间隔对Q个运动目标辐射的窄带信号数据进行采集，从而获得每个观测站的N点阵列信号时域数据；步骤3：每个观测站将采集到的阵列信号时域数据分别通过J个带通滤波器，得到J个不同频带范围内的N点阵列信号时域数据；步骤4：每个观测站将计算得到的J个频带内的阵列信号时域数据传输至组内主观测站，每组主观测站将组内多个观测站的阵列信号时域数据组成J段高维的多站空时观测矢量；步骤5：每组主观测站利用J段高维的多站空时观测矢量依次估计得到N个时间分量上的协方差矩阵，并通过特征值分解依次得到N个时间分量上的空时噪声子空间投影矩阵；步骤6：每组主观测站将N个空时噪声子空间数据传输至计算中心站；步骤7：中心站基于子空间数据融合准则建立联合估计目标位置矢量、速度矢量和传播系数的数学优化模型；步骤8：中心站根据建立的数学优化模型提取Mg个仅包含目标位置矢量与速度矢量的信息矩阵；步骤9：中心站设定每个目标的位置网格与速度网格搜索范围，并计算网格点上Mg个信息矩阵的最小特征值之和；步骤10：中心站依次进行Q个区域的网格搜索，每个搜索范围内Mg个信息矩阵最小特征值之和的最小值所对应的位置网格坐标、速度网格坐标即为每个目标的位置估计与速度估计结果；所述步骤2中，当目标辐射的窄带信号带宽远远小于信号传播时延的倒数时，第m组中第l个观测站的阵列天线在第n个采样时刻所接收到的窄带信号时域模型为 其中，m＝1,2,...,Mg；l＝1,2,...,Lm；n＝1,2,...,N；pq、分别表示第q个目标的位置矢量与速度矢量；tm表示第m组观测站相对于参考信号的时钟偏差；sqnTs-tm表示第q个目标辐射信号在时延为tm的离散复包络；amlpq表示第q个目标信号相对于第m组中第l个观测阵列的阵列流形矢量；βqml表示第q个目标信号到第m组中第l个观测站之间的信道传播系数；εmln表示第m组中第l个观测站的天线阵列噪声矢量；表示第q个目标信号到达第m组中第l个观测站的多普勒频偏；多普勒频偏与目标位置矢量、速度矢量之间的代数关系为 式中uml为第m组中第l个观测站的位置矢量；fc为信号的载频；c为电波传播速度；||·||2表示矢量的Euclidean范数；所述步骤3中，第m组中第l个观测站通过第j个带通滤波器得到的N点阵列信号时域模型表示为 其中，j＝1,2,...,J；sqmn,j和εmln,j分别表示信号sqnTs-tm和噪声εmln通过第j个带通滤波器的第n个离散时域数据。

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