文章目錄
前言
一、按照信息建模分類
1.1.時間參數
1.1.1.到達時間(TOA, Time of Arrival)定位
1.1.2.到達時間差(TDOA, Time Difference of Arrival)定位
1.2.角度參數
1.2.1.到達角度(AOA, Angle of Arrival)定位
1.2.1.來波方向(DOA, Direction of Arrival)陣列定位
1.3.能量參數
1.3.1.接收信號強度(RSS, Received Signal Strength)定位
1.3.1.差分接收信號強度(DRSS, Differential Received Signal Strength)定位
1.4.頻率參數
1.4.1.多普勒頻移(Doppler Shift)定位/到達頻率(Frequency of Arrival,FoA)
1.4.2.到達頻率差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)定位
二、按實現步驟分類
2.1.兩步法
2.2.直接定位方法
2.2.1.傳統直接定位方法
2.2.2.被動合成孔徑定位方法
2.2.3.機器學習(ML)與深度學習(DL)方法
總結
前言
? ? ? ?輻射源定位是通過測量輻射信號(如電磁輻射、核輻射等)的特征參數(時間、角度、強度、頻率等),反推輻射源空間位置的技術,廣泛應用于核安全監測、電磁頻譜管理、軍事偵察、環境輻射監測等領域。根據測量參數和技術原理的不同,輻射源定位方法可分為以下幾類。
一、按照信息建模分類
1.1.時間參數
? ? ? ?這類方法通過測量輻射信號到達不同傳感器的時間或時間差,結合信號傳播速度(如光速、聲波速等)計算距離,進而通過幾何關系定位。
1.1.1.到達時間(TOA, Time of Arrival)定位
- 原理:多個傳感器同步記錄信號到達的絕對時間,根據 “距離 = 傳播速度 × 時間” 計算每個傳感器到輻射源的距離,再通過多圓(二維)或多球(三維)相交確定位置。?
- 關鍵要求:傳感器與輻射源需嚴格時間同步(誤差需小于信號傳播時間的 1%,否則嚴重影響精度);需已知信號傳播速度(如電磁波在空氣中約為 3×10?m/s)。?
- 優點:理論精度高(厘米級至米級,取決于時間測量精度);適用于主動輻射源(需發射可被同步檢測的信號)。?
- 缺點:對時間同步要求極高(需高精度時鐘,如原子鐘或 GPS 同步);易受非視距(NLOS)傳播(如障礙物遮擋導致信號延遲)影響。?
- 典型應用:雷達定位、GPS / 北斗等衛星導航系統、室內 UWB(超寬帶)定位。
1.1.2.到達時間差(TDOA, Time Difference of Arrival)定位
- 原理:無需絕對時間同步,通過測量信號到達兩個傳感器的時間差,計算距離差,再通過雙曲線(二維)或雙曲面(三維)相交定位(類似 “三角定位” 的變種)。?
- 關鍵要求:傳感器間需相對時間同步(誤差小于時間差的 1%);至少需要 3 個傳感器(二維)或 4 個傳感器(三維)。?
- 優點:降低了絕對時間同步的難度;對輻射源是否主動發射信號無嚴格要求(被動輻射也可檢測)。?
- 缺點:仍受非視距傳播影響;時間差測量精度(需納秒級甚至皮秒級)直接決定定位精度。?
- 典型應用:蜂窩網絡基站定位(如手機定位)、聲吶定位、被動雷達對隱身目標的探測。
1.2.角度參數
? ? ? 這類方法通過測量輻射信號相對于傳感器的到達角度,利用幾何交叉確定輻射源位置。
1.2.1.到達角度(AOA, Angle of Arrival)定位
- 原理:單個傳感器(或傳感器陣列)通過定向天線、相控陣或機械旋轉裝置測量信號的入射角度(方位角、俯仰角),多個傳感器的角度線交叉點即為輻射源位置。?
- 關鍵要求:傳感器需具備角度測量能力(如天線陣列的相位差計算、紅外探測器的視場角等);角度測量精度需高于 0.1°(否則定位誤差隨距離急劇增大)。?
- 優點:無需時間同步;硬件結構簡單(如單站旋轉雷達);適合近距離定位。?
- 缺點:角度測量精度受傳感器性能(如陣列尺寸、信噪比)限制;遠距離定位誤差大(“角度誤差 × 距離” 直接決定位置誤差);易受多徑效應(信號經反射后角度失真)影響。?
- 典型應用:無線電測向儀、紅外成像定位、艦載雷達對空中目標的測向。
1.2.1.來波方向(DOA, Direction of Arrival)陣列定位
- 原理:基于傳感器陣列(如均勻線陣、圓形陣)的空間分辨能力,通過信號的相位差或幅度差計算入射方向,可同時處理多個輻射源(多源定位)。?
- 關鍵技術:波束形成(通過陣列加權使天線主瓣對準輻射源)、超分辨算法(如 MUSIC、ESPRIT,突破物理陣列尺寸的分辨極限)。?
- 優點:可實現多源同時定位;角度測量精度高于傳統 AOA(通過算法優化)。?
- 缺點:陣列校準復雜(陣元誤差會嚴重影響精度);計算量大(超分辨算法需矩陣分解);對陣列布局依賴性強。?
- 典型應用:電子戰中的多目標測向、無線通信中的干擾源定位。
1.3.能量參數
這類方法利用輻射信號的能量衰減特性,通過接收信號強度反推距離,進而定位。
1.3.1.接收信號強度(RSS, Received Signal Strength)定位
- 原理:基于信號傳播的衰減模型(如自由空間損耗模型:?RSS=Pt??20log10?(4πd/λ),其中?Pt?為發射功率,?d為距離,?λ為波長),通過多個傳感器的 RSS 值反推距離,再通過幾何方法位。?
- 關鍵要求:需已知輻射源發射功率(或通過校準獲取);需預先建立環境衰減模型(因實際環境中存在障礙物、反射,衰減模型可能是非線性的)。?
- 優點:硬件成本低(普通傳感器即可測量強度);無需時間 / 角度測量能力;適合低成本、低精度場景。?
- 缺點:受環境影響極大(雨、霧、障礙物會導致衰減模型失效);定位精度低(通常為米級至十米級);不適用于遠距離(信號強度可能低于噪底)。?
- 典型應用:物聯網(IoT)設備定位、室內 Wi-Fi 定位、核輻射劑量率監測(反推放射源距離)。
1.3.1.差分接收信號強度(DRSS, Differential Received Signal Strength)定位
- 原理:根據經典路徑損耗公式的差值估算距離比,再結合已知的主基站和鄰基站位置,采用牛頓迭代法等計算定位結果,將信號傳輸損耗值轉化為用戶終端與基站之間的距離變化,實現定位。?
- 關鍵要求:接收設備需能精確采集信號強度值;需預先建立環境衰減模型(因實際環境中存在障礙物、反射,衰減模型可能是非線性的)。?
- 優點:硬件成本低(普通傳感器即可測量強度);無需時間 / 角度測量能力;適合低成本、低精度場景。?
- 缺點:受環境影響極大(雨、霧、障礙物會導致衰減模型失效);定位精度低(通常為米級至十米級);不適用于遠距離(信號強度可能低于噪底)。?
- 典型應用:物聯網(IoT)設備定位、室內 Wi-Fi 定位、核輻射劑量率監測(反推放射源距離)。
1.4.頻率參數
利用輻射源與傳感器的相對運動導致的頻率偏移(多普勒效應)反推位置,適用于移動輻射源。
1.4.1.多普勒頻移(Doppler Shift)定位/到達頻率(Frequency of Arrival,FoA)
- 原理:當輻射源與傳感器存在相對運動時,接收信號頻率會發生偏移(?Δf=f0??vcosθ/c,其中?f0?為源頻率,?v為相對速度,?θ為運動方向夾角,?c為傳播速度)。通過測量頻移和傳感器運動狀態(速度、軌跡),可解算輻射源位置。?
- 關鍵要求:傳感器需運動(或輻射源運動);需精確測量頻移(精度達赫茲級)和自身運動參數(如 GPS 軌跡)。?
- 優點:適合定位移動目標(如飛行器、衛星);可單站定位(無需多傳感器協作)。?
- 缺點:對靜止輻射源無效;定位精度受運動參數測量誤差影響;計算復雜(需解非線性方程)。?
- 典型應用:雷達對空中移動目標的測速與定位、衛星軌道確定。
1.4.2.到達頻率差(Frequency Difference of Arrival,FDOA)定位
- 原理:利用三個觀測站可得到 2 個等頻差曲面,2 個等頻差曲面相交得到一個等頻差交線,輻射源就在該等頻差曲線上,再結合一些先驗信息,如目標所在的高程約束等,就可以確定目標的位置。
- 關鍵要求:傳感器需運動(或輻射源運動);需精確測量頻移(精度達赫茲級)和自身運動參數(如 GPS 軌跡)。?
- 優點:適合定位移動目標(如飛行器、衛星);對時間同步的要求較低。?
- 缺點:對靜止輻射源無效;對測量噪聲敏感;計算復雜(需解非線性方程);對超低旁瓣輻射源適應性差;存在模糊問題。?
- 典型應用:雷達對空中移動目標的測速與定位、衛星軌道確定。
二、按實現步驟分類
2.1.兩步法
- 原理:首先估計定位參數,如TDOA、FDOA、DOA、RSS,然后基于定位參數構建定位方程,通過求解方程得到目標位置估值。?
- 優點:定位原理簡單。?
- 缺點:低信噪比情況下定位精度差。?
- 典型應用:星載電子偵察領域。
2.2.直接定位方法
2.2.1.傳統直接定位方法
- 原理:跳過中間參數的估計,直接構建關于的代價函數。?
- 優點:低信噪比情況下比兩步定位方法高。?
- 缺點:定位效率慢。?
- 典型應用:星載電子偵察領域。
2.2.2.被動合成孔徑定位方法
- 原理:利用合成孔徑原理形成虛擬大孔徑天線,使其具備近場高精度測向以及測距功能。?
- 優點:無需大尺度天線即可實現高精度測向,并且能夠測距,定位精度高,硬件系統簡單。?
- 缺點:需要對接收信號進行調制信息的去除;易受平臺軌跡誤差影響。?
- 典型應用:星載電子偵察領域。
2.2.3.機器學習(ML)與深度學習(DL)方法
- 原理:通過大量標注數據(輸入為觀測參數,輸出為真實位置)訓練模型(如神經網絡、隨機森林),直接擬合 “觀測 - 位置” 映射關系,無需依賴物理模型。?
- 優點:可處理復雜環境(如非視距、多徑);泛化能力強(訓練充分時)。?
- 缺點:需要大規模標注數據;對未訓練過的場景泛化差;黑箱模型解釋性弱。?
- 典型應用:城市復雜電磁環境下的干擾源定位、室內非視距場景的 UWB 定位優化。
總結
本文對輻射源定位方法進行簡單總結,后續會根據需要進行補充或修改。轉載請附上鏈接:【楊(_> <_)】的博客_CSDN博客-信號處理,SAR,代碼實現領域博主