CN107607908A - 一种基于信号时延特征时空分布的定位方法 - Google Patents
一种基于信号时延特征时空分布的定位方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于信号时延特征的时空分布定位方法，具体过程为：(一)提取时空分布模型建模变量，所述变量包括：监测基准站编号、监测基准站精确位置坐标、信号到达各监测基准站的相对时延估计及所接收信号的对应信号源端；(二)信号时延特征时空分布模型构建，选取4个基准站，根据从基准站相对于主基准站之间的相对时延估计，利用信号时延特征时空分布模型计算出信号源的精确位置；(三)筛选出与用户终端周边距离较近的多个监测基准站，选取信号源至少3个，利用3个信号源的精确位置信息，结合筛选出的多个监测基准站的位置信息，根据时空分布模型计算用户终端的位置。本发明定位需求简单，运行复杂度及成本低。
Description
技术领域
本发明属于无线电导航通信技术领域，具体涉及一种基于随机/机会信号时延特征时空分布的定位方法。
背景技术
北斗卫星导航***是我国目前及未来一段时期内主用导航***，但与GPS、Galileo、GLONASS等国外卫星导航***类似，星座/信号透明公开，战时易受敌方反卫武器攻击，抗打击/摧毁能力弱；星上资源短缺导致信号落地功率微弱(脆弱性)，对地形遮挡/物理阻隔敏感，导致服务存在“阴影区”，特别地，无法有效对抗战时敌方电磁干扰，在未来强电磁对抗和远程精确物理打击的战争模式下，难以满足我军战略装备导航定位需求。
为解决卫星导航***固有弱点制约，保障GNSS拒止环境下的高精度军事PNT能力，美国国防高级研究计划局(DARPA)于2010年推出“全源导航(All Sources Position andNavigation,ASPN)”***，欧盟紧随其后推出“随机信号导航(NAVigation via Signals ofOPportunity,NAVSOP)”***，我国PNT体系建设也将“多源融合导航”定为重要研究方向，致力于随机/机会信号利用性研究，建设不依赖GPS、Galileo、Beidou等卫星导航***的功能替代***。
传统卫星导航***，必须在时空基准统一的前提下，利用无线电信号收发时间差实现基本测距，再基于“多球交汇”模型实现定位导航功能。然而，ASPN、NAVSOP、多源融合导航等随机/机会信号利用***，由于信号源端各异，存在时空基准差异，导致各信号/信息源有机融合难度大，实际***可用性低。因此，随机/机会信号定位导航***在不依赖源端时空基准统一的前提下，需要另择测距观测量，构建终端时空基准一致的定位导航模型，保证定位导航精度及性能。
发明内容
有鉴于此，本发明为弥补随机/机会信号源时空基准不统一，信号/信息融合度差等缺陷，解决GNSS拒止情况下复杂场景(物理遮挡、电磁干扰、军事打击/对抗等)局域/热点应急导航定位服务需求，提出了一种基于信号时延特征的时空分布定位方法。
实现本发明的技术方案如下
一种基于信号时延特征的时空分布定位方法，该方法所适用的***包括由多个监测基准站组成的地面基准网络，具体过程为：
(一)建模变量预处理及分类映射存储
收集地面基准网络各监测基准站所接收信号中频数据，利用匹配滤波器对中频信号进行比对处理，获取信号到达各基准站的相对时延估计；
提取时空分布模型建模变量，所述变量包括：监测基准站编号、监测基准站精确位置坐标、信号到达各监测基准站的相对时延估计及所接收信号的对应信号源端，对提取出的变量进行分类映射存储；
(二)信号时延特征时空分布模型构建
构建信号时延特征时空分布模型，如式(1)所示：
其中，表示编号分别为i、j的监测基准站位置坐标，为监测基准站所侦听到的编号为i的信号源端位置坐标，为信号源Si下行信号到达编号为i的监测基准站与信号到达编号为j的监测基准站的相对时延差；
选取4个基准站，1个作为主基准站，3个作为从基准站，根据从基准站相对于主基准站之间的相对时延估计，利用信号时延特征时空分布模型计算出信号源的精确位置；
(三)用户终端匹配/解算定位
授权用户终端在热点服务区内侦听信号源Si下行随机/机会信号，获取信号到达用户终端与监测基准站j之间的时间延时筛选出与用户终端周边距离较近的多个监测基准站，筛选准则为：
根据所筛选出的监测基准站框算授权用户终端所在区域具体范围；
选取信号源至少3个，利用所选信号源的精确位置信息，结合筛选出的多个监测基准站的位置信息，根据时空分布模型计算用户终端的位置。
进一步地，本发明在获得时空分布模型后，还对其进行校验/修正，具体过程为：
301、选取未被步骤(二)所选的监测基准站作为校验节点，获取校验节点侦听到信号源Si下行的信号与主基准站所侦听到的同一信号的时间差，建立校验模型如式(2)所示：
其中，为地面基准网络时空模型校验节点坐标，为信号源Si下行信号到达地面基准网络校验节点与信号到达编号为j的监测基准站即主站的相对时延差；
302、将信号源Si坐标代入公式(2)，式(2)退化为球面方程式：
303、在校验节点不变的情况下，利用另外两个信号源的位置坐标，共得到3个球面方程；根据所述3个球面方程计算校验节点的位置坐标将计算出的校验节点的位置坐标和校验节点的实际坐标进行比对，得到坐标信息误差；
步骤(三)利用所述误差对终端用户的位置进行修正。
进一步地，本发明根据DOP值选取构型最优的信号源至少3个。
有益效果
根据本发明所利用的资源和技术特点，对比传统卫星导航定位***，具有以下技术优势：
A.定位需求简单运行成本低
本发明所涉及时空定位模型观测量为相对时延估计量，区别于传统卫星导航***的绝对时延估计，其运行无须依赖高精度原子钟保证信号源端精确时间同步，也无须大量基础设施对源端位置信息进行精确标定，定位需求简单，运行复杂度及成本低。
B.抗干扰能力强
本发明可用信号源多为通信基站、WiFi、Bluetooth、低轨通信卫星信等，相比卫星导航***，信号发射功率强、路径传输损耗小，信号接收功率高，可极大提升信号自身抗干扰能力；同时，信号平台资源丰富多样，信号调制机制、发播时隙以及频段占用等特征随机化/多元化，使得有意式电磁干扰难以精确有效实施。
C.抗打击欺骗能力强
本发明信号源冗余多样，且终端采用无源处理方式，***隐蔽性强，敌方很难检测锁定***具体采用的信号源、频点、多址方式、调制格式、调制信息等，难以对***实施精确打击摧毁，更无可能进行欺骗式干扰。
附图说明
图1为基于信号时延特征时空分布模型构建及定位解算方法流程图
图2为基于双曲线建模信号时延特征时空分布模型示意图
图3为授权用户定位终端匹配/框算示意图
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明进行详细说明。
一种基于信号时延特征的时空分布定位方法，该方法所适用的***包括由多个监测基准站组成的地面基准网络，如图1所示，具体过程为：
1).建模变量预处理及分类映射存储
收集地面基准网络各监测基准站所接收信号中频数据，利用匹配滤波器对中频信号进行比对处理，获取信号到达各基准站的相对时延估计。基准站相对时延比对对数由热点服务区域范围大小，检测基准站终端数目、用户定位精度及性能需求等因素决定。
分析基准站位置坐标、中频信号格式、频点等信息鉴别信号源，并分析获取信号源相关信息，诸如：源端类型、源端、源端粗略位置等。
提取时空分布模型建模变量：监测基准站编号、监测基准站精确位置坐标、信号到达各监测基准站的相对时延估计值、所接收信号的对应信号源端、所接收信号源端粗略位置等，映射标记信号源端标号-源端粗略位置(若存在)-信号-相对时延估计-比对主体监测站标号-比对主体监测站位置坐标，挖掘/建立不同类型模型标量间的映射关系。
2).信号时延特征时空分布模型构建
地面基准网络以监测基准站为观测节点，根据源端信号传播信道质量、信号质量、估算精度等因素，对初始观测量-相对时延估计进行筛选，基于筛选后相对时延估计进行双曲面构型，推算所用信号对应信号源位置坐标，建立基于观测信号源与地面基准网络节点的信号时延时空分布模型。
具体为：时空分布模型的初始观测量为监测基准站间相对时延估计，见图2，结合具体监测基准站精确地理坐标信息、所侦听随机/机会信号源端粗略位置坐标等信息，构建以监测基准站为焦点的双曲面物理观测模型，即：时延特征时空分布模型，双曲线模型表示为：
其中，表示编号分别为i、j的监测基准站位置坐标，为监测基准站所侦听到的编号为i的信号源端位置坐标，为信号源Si下行信号到达编号为i的监测基准站与信号到达编号为j的监测基准站的相对时延差。
式(1)两个监测基准站位置精确已知，基准站间相对时延差可通过信号处理进行估算，故，仅存三个未知数，至少需要三组方程才能完成卫星位置求解，可选择设置4个基准站，其中，1个作为主基准站(差分基准)，3个从基准站。
信源位置可以根据信源类型、信源历史位置信息等进行粗略估计提供初始值，加快迭代求解速度。
3).时空分布模型校验/修正
根据热点服务区域内服务精度性能需求偏重，筛选授权用户热点集中区，取区域内或者周边暂未参与时空分布模型构建的地面基准网络监测节点为校验点，进行校验比对，校验/修正时空分布模型，确保模型精确度在可容忍范围内。也可用特殊基准网络监测节点，校验时空模型在地形遮挡/物理阻隔情况下的模型构建精确度。所述特殊基准网络监测节点，例如为存在地形遮挡/物理阻隔的监测节点。
地面基准网络校验节点侦听随机/机会信号，选择监测基准站主站做信号比对，筛选同一信号源端发出的同一信号，结合基准站和自身位置坐标信息，进行双曲线模型构建，对应表达式为：
其中，为地面基准网络时空模型校验节点坐标，为信号源Si下行信号到达地面基准网络校验节点与信号到达编号为j的监测基准站的相对时延差。
将步骤(2)解算出的信号源坐标代入公式(2)，方程退化为球面方程式：
公式(3)存在3个未知数，欲求解方程组，至少需要3组信号源地理位置坐标信息，可根据校验点具体地理位置，依据DOP值优选构型优良的信号源组合，利用最小二乘进行迭代求解。
将求解得到的校验点坐标与校验点量测所得真实坐标进行比对，差值反映所求解信号源端位置坐标信息存在误差、信号相对时延估计存在误差等，基于差值反馈/修正该校验点周围用户定位结果。
4).用户终端匹配/解算定位
授权用户在热点服务区，侦听随机/机会信号，经信号处理比对获取信号源端信息、参与比对运算的监测基准站编号及对应用户-基准站相对时延估计等信息。
授权用户终端量测侦听到信号源Si下行随机/机会信号相对时延根据参与比对运算的监测基准站编号及对应用户-基准站相对时延估计，在模型库进行信息匹配搜索，筛选准则为：
利用上述筛选准则优选出距离用户终端周边距离较近的比对监测基准站(≥4个)，框算授权用户终端所在区域具体范围，具体见图3。根据筛选出的比对基准站所构建的时空分布模型，依据DOP值优选构型最优的信号源，结合位置精确已知的监测基准站位置信息，构建位置解算方程组(≥3个)：
通过最小二乘迭代解算授权用户终端位置信息，实现定位导航功能。
该方法，颠覆传统卫星导航***的信号收发时间差测距原理和“多球交汇”定位模型，依托地基基准网络，量测信号到达网络各监测基准站(终端)时延差，以有限空间坐标节点探知信号空间分布规律性差异，基于数学建模方法构建相对时延差-空间的时空分布模型，为用户提供时空参考系，进而实现热点区域定位导航功能。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于信号时延特征的时空分布定位方法，该方法所适用的***包括由多个监测基准站组成的地面基准网络，其特征在于，具体过程为：
(一)建模变量预处理及分类映射存储
收集地面基准网络各监测基准站所接收信号中频数据，利用匹配滤波器对中频信号进行比对处理，获取信号到达各基准站的相对时延估计；
提取时空分布模型建模变量，所述变量包括：监测基准站编号、监测基准站精确位置坐标、信号到达各监测基准站的相对时延估计及所接收信号的对应信号源端，对提取出的变量进行分类映射存储；
(二)信号时延特征时空分布模型构建
构建信号时延特征时空分布模型，如式(1)所示：
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其中，表示编号分别为i、j的监测基准站位置坐标，为监测基准站所侦听到的编号为i的信号源端位置坐标，为信号源Si下行信号到达编号为i的监测基准站与信号到达编号为j的监测基准站的相对时延差；
选取4个基准站，1个作为主基准站，3个作为从基准站，根据从基准站相对于主基准站之间的相对时延估计，利用信号时延特征时空分布模型计算出信号源的精确位置；
(三)用户终端匹配/解算定位
授权用户终端在热点服务区内侦听信号源Si下行随机/机会信号，获取信号到达用户终端与监测基准站j之间的时间延时筛选出与用户终端周边距离较近的多个监测基准站，筛选准则为：
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根据所筛选出的监测基准站框算授权用户终端所在区域具体范围；
选取信号源至少3个，利用所选信号源的精确位置信息，结合筛选出的多个监测基准站的位置信息，根据时空分布模型计算用户终端的位置。
2.根据权利要求1所述基于信号时延特征的时空分布定位方法，其特征在于，在获得时空分布模型后，还对其进行校验/修正，具体过程为：
301、选取未被步骤(二)所选的监测基准站作为校验节点，获取校验节点侦听到信号源Si下行的信号与主基准站所侦听到的同一信号的时间差，建立校验模型如式(2)所示：
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其中，为地面基准网络时空模型校验节点坐标，为信号源Si下行信号到达地面基准网络校验节点与信号到达编号为j的监测基准站即主站的相对时延差；
302、将信号源Si坐标代入公式(2)，式(2)退化为球面方程式：
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303、在校验节点不变的情况下，利用另外两个信号源的位置坐标，共得到3个球面方程；根据所述3个球面方程计算校验节点的位置坐标将计算出的校验节点的位置坐标和校验节点的实际坐标进行比对，得到坐标信息误差；
步骤(三)利用所述误差对终端用户的位置进行修正。
3.根据权利要求1所述基于信号时延特征的时空分布定位方法，其特征在于，根据DOP值选取构型最优的信号源至少3个。
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