结合地形的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法与系统

技术领域

本发明属于电磁频谱地图构建技术领域，具体涉及一种结合地形的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法与系统。

背景技术

现代无线电磁环境中存在大量辐射源设备，在其工作频点上将形成时空相关的能量差异分布。频谱地图可以从地理位置、频率、时间、能量等多维度刻画频谱数据，可整合和呈现多维电磁频谱空间数据。准确的电磁频谱地图可以为频谱资源利用率、用频行为分析与预测、用户位置空间定位等诸多应用提供支撑。在民生领域，随着城市的发展及用频密度的增加，电磁污染问题日益显著，构建频谱地图有益于电磁污染监测与防治。比如“黑广播”、“伪基站”的存在严重影响正常通讯，而频谱地图可以帮助执法人员分析电磁干扰行为规律，从而对违法用频设备进行查处，维护用频秩序。在军事应用领域，掌握制电磁权夺取频谱优势是夺取作战胜利的关键。通过构建频谱地图，可以获得区域电磁能量分布，作战分队可以利用频谱地图快速区分敌友、探察敌情，从而大幅提升小队在行动中定位敌方无线电设备、灵活保障己方通信、战场毁伤评估等能力。

频谱地图的构建通常是依托空间域上稀疏部署的传感器的观测完成的。按照是否利用传播先验相关信息，构建方法可以分为参数化方法、非参数化方法两类。对于参数化方法，现有研究集中于统计经验模型方式求解，无法将传播环境的具体地形因素纳入考虑。

发明内容

针对上述不足，本发明的目的是提供一种考虑地形要素，实现对辐射源位置、频谱地图进行联合求解并获得较高的精度的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法、设备、存储介质。

为了实现上述目的，本发明提供了如下的技术方案：

第一方面，本发明提供了一种辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法，包括以下步骤：

S1、通过区域内采集的信号功率值构建概略频谱地图，再基于概略频谱地图确定辐射源位置搜索域；

S2、基于Longley-Rice半经验传播模型，在辐射源位置搜索域内对辐射源位置、传播模型的参数进行联合迭代优化；

S3、在迭代收敛后，利用优化后的辐射源位置、传播模型的参数进行正向计算得到最终的频谱地图。

作为第一方面一种可选的实施例，S1中，所述信号功率值通过区域内稀疏部署的传感器节点测量得到。

作为第一方面一种可选的实施例，S1中，区域内采集的信号功率值通过非参数方法构建概略频谱地图。

进一步地，所述非参数方法为反距离加权法，或空间插值法，或核学习方法，或图信号处理法。

作为第一方面一种可选的实施例，S1中，确定辐射源位置搜索域的方法为：将概略频谱地图中信号功率值从大到小进行排序，然后选取排名在前的信号功率值所在的空间位置作为辐射源位置搜索域，将该潜在空间位置集合记为pos。

进一步地，S2中，在辐射源位置搜索域的空间位置集合内，基于启发式算法，以传播模型计算信号功率与真实测量位置差值最小作为目标函数，进行辐射源位置与传播模型参数的联合搜索校正。

进一步地，所述启发式算法为粒子群优化算法。

进一步地，所述传播模型的误差包括乘性参数误差和加性参数误差，分别利用系数k，以及常量Const进行修正。

Const＝P

其中，P

进一步地，概略频谱地图构建方法如下式所示：

其中，N代表大小为k×l的空间区域内布设的传感节点数量，(x

当空间内共有N个传感器节点，其对应的接收功率值记为[P

设：

则目标函数为：

τ＝Λ

待启发式算法迭代收敛后，得到使得目标函数最小的(X

第二方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面或第一方面任意一种可能的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法。

第三方面，本发明提供一种计算机存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面或第一方面任意一种可能的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法。

本发明的有益效果是：

(1)本发明通过将稀疏采集的频谱信号强度值结合了数字高程地形，利用空间域上稀疏部署的传感器节点测量得到的功率值实现频谱地图构建与辐射源位置求解，方法同时满足了辐射源位置定位、频谱地图构建两项现实需求。

(2)本发明通过利用Longley-Rice传播模型，考虑了地形环境因素的影响，使模型更加贴近实际。提出将Longley-Rice计算模型校正项概括为加性参数因子、乘性参数因子，使其能够被迭代计算。通过利用启发式算法，实现频谱地图构建、辐射源定位的联合优化迭代，最终实现辐射源定位与频谱地图构建联合求解，并利用求解结果结合构建最终空域频谱地图。本发明在完整求解流程中考虑了地形要素，满足了更高精度的频谱地图构建要求。

附图说明

图1是辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法的流程图；

图2是为Longley-Rice模型计算流程图；

图3是实验验证场地与结果呈现示意图；

图4是本发明在空旷传播场景的简化流程案例图；

图5是本发明一种实施例中辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法的流程图；

图6是频谱监测单元节点设计结构图。

具体实施方式

实施例一

如图1所示，一种辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法，包括以下步骤：

S1、通过区域内采集的信号功率值构建概略频谱地图，再基于概略频谱地图确定辐射源位置搜索域；

S2、基于Longley-Rice半经验传播模型，在辐射源位置搜索域内对辐射源位置、传播模型的参数进行联合迭代优化；

S3、在迭代收敛后，利用优化后的辐射源位置、传播模型的参数进行正向计算得到最终的频谱地图。

本发明方案较现有方法利用半经验模型考虑了地形要素，在陌生区域可以进行辐射源定位与频谱地图构建联合求解并获得具有较高精度的频谱地图与辐射源定位位置，具有较强的应用价值。

实施例二

本实施例中，对于步骤S1，信号功率值通过区域内稀疏部署的传感器节点测量得到，也可以通过其他可采集信号功率值的设备进行采集。

实施例三

本实施例中，对于步骤S1，区域内采集的信号功率值通过非参数方法构建概略频谱地图。非参数方法可以选用反距离加权法、空间插值法、核学习方法、图信号处理法中的任意一种方法。

实施例四

在本实施例中，对于步骤S1，确定辐射源位置搜索域的方法为：将概略频谱地图中信号功率值从大到小进行排序，然后选取排名在前的信号功率值所在的空间位置作为辐射源位置搜索域。

假设在一个大小为k×l的空间区域内布设传感节点N个，对应的空间位置为(x

根据信号功率越高，则越有可能称为潜在辐射源所在位置这一准则，对REMcoarse中所有的信号功率值按从大到小进行排序，然后选取其中功率相对较高的前c％强度值所在的空间位置作为辐射源位置搜索域，c的取值可以根据实际情况自主决定。当确定辐射源位置搜索域之后，将该潜在空间位置集合记为pos。

对于步骤S2，利用Longley-Rice模型作为传播模型刻画空间信号传播，在辐射源位置搜索域的空间位置集合pos内，基于启发式算法，以传播模型计算信号功率与真实测量位置差值最小作为目标函数，进行辐射源位置与传播模型参数的联合搜索校正。

Longley-Rice模型是一类半经验性质模型，其应用频率范围为20MHz～40GHz，使用地形地貌的路径几何学和对流层的绕射、散射特性，预测中值传输损耗。该模型计算总路径损耗可表示为A

传播模型的作用在于从结合地形，从统计角度刻画空间功率衰减趋势，而由于实际传播环境的复杂性，传播模型与真实环境是存在差异的。因此，传播模型的误差包括乘性参数误差和加性参数误差，分别利用系数k以及常量Const进行修正。

常量Const的计算公式为：

Const＝P

其中，P

假设空间内存在单一辐射源基站，共有N个传感器节点，将其对应的接收功率值记为[P

为更加清晰地表示计算过程，设：

则目标函数为：

τ＝Λ

由于结合地形的Longley-Rice模型是一种计算流程而不是一种解析解计算式，本发明利用启发式算法，在位置搜索域pos内，以模型与观测值的差距最小为目标函数，求解辐射源位置，并通过求解得到的辐射源位置计算得到模型校准变量τ。

待启发式算法迭代收敛后，得到使得目标函数最小的(X

如图5所示，步骤101中，构建方法的输入量为空间上的稀疏测量点，区域的数字高程图DEM；步骤102中，利用空间传感器观测得到的功率值，通过非参数构建方法，可以获得概略频谱地图REMcoarse。将概略频谱地图的功率值按照由大到小排序，选取前c％功率较高区域、将该区域定义为潜在空间位置集合，记录为pos；步骤103中，利用启发式算法，在pos集合中，以观测与模型计算功率值差最小为目标函数，进行辐射源位置与传播模型相关参数的迭代优化，最终使得目标函数值最小；步骤104中，待算法收敛后，将最终辐射源位置与传播模型校正参数带入正向计算，获得最终频谱地图REM。

在一个具体的实验中，图3展示了2022年12月在长沙市岳麓区山地环境开展实验验证的实际地形与频谱地图重构结果。在L波段真实地形环境，设置单一辐射源并部署22个L波段频谱监测传感器，传感器的系统设置如图6所示，利用传感器的无线数传模块将频谱监测数据汇总至数据中心。在区域内利用频谱仪作为标校仪器，以满足无线电测量准李氏准则的速度要求，以低于10m/s的速度沿主干道的多条路径运行一段距离用作测试。利用IDW非参数方法与粒子群优化启发式优化算法，可以有效构建区域的频谱地图。

首先利用一种常用的反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)非参数方法构建空间频谱地图。如下式所示：

其中，待预测节点功率为

利用一种粒子群优化启发式方法，迭代计算辐射源位置[X,Y]与模型修正参数[Const,k]。粒子群优化算法的例子如算法1所示(本实例中为单辐射源场景)。其中粒子数记为ψ，这里将优化粒子初始集合设置为搜索域pos。f(·)代表式中的目标函数，w(·)代表惯性权重，c

x

式中，v

最后，待迭代收敛，得到了估计的辐射源位置[X,Y]，修正参数集合[Const,k]。利用Longley-Rice模型结合区域数字高程地形图计算区域频谱地图REMcal。同时，利用Longley-Rice模型计算各传感器节点的理论接收信号强度值与真实接收信号强度值的差异，记为[Shad

为了量化本发明的性能，采用RMSE指标用于分析频谱地图构建精度：

其中，L代表评估点总数量，

在本实例中，本方法重构的频谱地图利用共22个传感节点在测试评估数据上的RMSE精度为4.4dB，利用克里金插值方法重构的RMSE精度为6.5dB。在本实例中，本方法的辐射源二维平面定位精度为70m，利用基于发射机位置估计法(LIvE)、接收信号差分定位方法(RSSD)作为对比方法，其二维定位精度分别为146m、150m。

为直观展示算法，图4展示了本发明在空旷传播场景的简化流程案例，图中星号代表部署传感器节点，示意图中仅对[X,Y,Const,k]进行优化，计算过程不涉及地形。

在本实例描述中选取的非参数构建方法IDW、启发式算法粒子群优化可以根据计算效率、重构精度等需求进行同等类型算法的替换。

本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法。

本发明还提出一种计算机存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的辐射源定位与频谱地图构建联合求解方法。，

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。