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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明属于无源定位技术领域，具体涉及一种基于RSS传播模型参数估计的多站无源深度定位方法。本发明围绕城市环境复杂的多站无源定位，针对各定位节点仅能获取接收信号强度RSS值且缺乏足够标签数据导致定位模型性能较差的问题，提出了基于RSS传播模型参数估计的多站无源深度定位算法。首先构建了基于RSS辐射源定位模型和信号传播模型。然后对所提算法进行了介绍，包括：监测数据预处理方法，信号传播模型参数估计，基于特征映射的辐射源位置预测方法及算法实施流程。最后利用成都市调频广播电台观测数据对所提算法进行了验证，测试结果表明，所提算法可以较为准确地估计电台发射的位置。

主权项：1.基于RSS传播模型参数估计的多站无源深度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过定位节点获取对辐射源的监测数据并进行预处理：基于TPS插值方法获得辐射源的粗定位，然后构建参数信息矩阵，参数信息矩阵中每一行表示一个定位节点的参数信息，包括节点经度、节点纬度、接收信号强度、节点与辐射源间的估计距离，节点与辐射源间的估计距离是通过计算粗定位坐标与各节点坐标间欧氏距离得到；将参数信息矩阵从估计距离一维按照由小到大顺序进行行排列，采用滑动平均修正方法对参数信息矩阵中接收信号强度信息进行滑动平均修正后得到修正后的参数信息矩阵；S2、生成训练数据：定义定位节点接收信号强度Pr为：Pr＝Pt-10nlogd+C其中，Pt是辐射源发射功率，d是信号源距离定位节点的距离，n路径损耗因子，C是环境校正因子；利用修正后的参数信息矩阵中接收信号强度信息和估计距离信息对Pr公式进行拟合，估计出n和C后带入Pr得到信号传播路径损耗模型；在设定范围内随机生成信号辐射源和定位节点，信号辐射源发射功率在一定范围内随机设置，利用得到的信号传播路径损耗模型计算每个定位节点获取信号辐射源的RSS观测值，将RSS观测值进行网格化和归一化处理，最后结合定位节点位置生成RSS信息矩阵IRSS，使用多个信号频率下通过不同位置辐射源得到的IRSS构成训练数据；S3、训练深度神经网络：将辐射源的定位问题建模为一个回归问题： 其中，为目标辐射源位置坐标，为测量参数，s为定位节点的位置集合；将回归问题重构为降低神经网络训练过程中的代价函数： 其中，E.表示整个训练集上所有样本的损失函数值的期望，θ为网络模型参数，L.为损失函数，fIRSS；θ为输入IRSS经过深度神经网络计算预测的辐射源位置u为输入训练数据对应的辐射源真实位置标签；使用均方误差损失函数作为深度神经网络的损失函数： 其中，M为样本个数，ui和分别为第i个样本的真实值和预测值。深度神经网络的输入为信息矩阵IRSS，输出为辐射源网格坐标，利用得到的训练数据对深度神经网络进行训练后，得到训练好的深度神经网络；S4、利用定位节点对辐射源进行定位：先采用S1的方法对获取的数据进行预处理后，输入到S3中训练好的深度神经网络进行定位，得到辐射源的定位坐标。

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