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2024年4月10日发(作者：)

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计算机与网络

一种基于GPU模型优化的外辐射源直接

定位技术

郭海召，母诗源，刘启凡

（中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄050081）

摘要：分布式作战已经成为当前技术侦察领域的重要发展方向。针对外辐射源无源探测场景，采用一种基于图形处理器

（GraphicsProcessingUnit，GPU）模型优化的外辐射源微弱信号分布式直接定位技术，通用平台天线采用相控阵体制，实现对重

点凝视空域的波束覆盖侦收，通过对原始直达波信号与目标散射信号的直接融合处理，搭建GPU并行优化模型，匹配搜索得到

目标位置信息。模拟内场数据和外场试验数据验证了所提方案的合理有效性。

关键词：分布式；GPU优化；外辐射源；直接定位

中图分类号：TN975文献标志码：A文章编号：1008-1739（2023）11-44-5

GUOHaizhao,MUShiyuan,LIUQifan

渊The54thResearchInstituteofCETC,Shijiazhuang050000,China冤

Distributedoperationhasbecomeanimpo

passivedetectionscenarioofexternalradiationsources,adistributeddirectionpositioningtechnologyofweaksignalsofexternal

,theantennaplatformisarrangedinphasedarray,inorderto

,theoptimizedGPUmodelisdevelopedtoutilizeboththeoriginal

directwavesignalandthetargetscatteringsignal,an

simulationdataoftheinternalfieldandtheexperimentdataoftheexternalfieldbothverifytheeffectivenessoftheproposedmethod.

distributed;GPUoptimized;externalradiationsource;directpositioning

0引言

外辐射源探测定位技术目前普遍采用参数测量的方式，

[1-2]

通过波达方向（DirectionofArrival，DOA）、到达时间差

易被摧毁，反打击效果较弱。Weiss等

[6-7]

首先提出了目标直接

定位方法，该方法通过建立包含目标位置、速度的信号模型，

直接对原始信号进行融合处理得到目标位置信息。较为遗憾

的是，直接定位方法中关于位置的目标函数不是凸函数，使用

传统的凸优化方法较难获得全局最优值，因此网格遍历搜索

成为较多文献中常用的方法

[7-8]

，而遍历搜索的效率较低难以

满足实际应用。针对该难题，文献[9]通过分布式计算的思路提

升网格遍历搜索的效率，但其思路仍是利用网格遍历搜索，因

此计算效率没有到较大提升。文献[10]提出利用期望最大值方

法迭代求解目标位置的思路，但该方法局限性于TOA体制且

需已知发射信号。文献[11]根据矩阵扰动理论，利用牛顿迭代

方法对目标位置进行估计，但牛顿迭代难以保证全局最优且

（TimeDifferenceofArrival，TDOA）

[3]

或者到达频率差

[4-5]

（FrequencyDifferenceofArrival，FDOA）等参数实现目标位

置信息解算。

然而，传统的通过测量参数的方式进行目标定位往往由

于存在较大参数测量误差导致定位精度较差，尤其利用外辐

射源进行目标探测存在散射信号极其微弱的情形，并且为了

满足高增益侦收，实际作战过程中侦察设备复杂度极高，较容

收稿日期：2023-02-10

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波方向。

专用直达波侦收站波束对准外辐射源信号方向，散射信

号侦收站分别在波束控守方向进行空间能量合成，并进行离

散傅里叶变换，给出以下结果：

，

式中：=1,2,…,。进一步地，根据不同的侦收站位置，对直达参

考信号进行时域对准，即令：

。

令

变换成向量形式得到：

，

式中：，

，

。

表示时延因子，

，，将信号模型进行

存在Hessian矩阵不可逆的问题。还有学者采用遗传优化等智

能优化算法对目标函数进行全局搜索

[12]

，但该类算法仍然面临

高维搜索问题。

针对外辐射源场景下的直接定位技术，文献[13]建立了散

射信号侦收模型，提出利用求解全局最小值的方法进一步简

化搜索计算量。但是，该方法容易出现真实目标丢失的情况。

本文采用外辐射源探测模式下的分布式检测定位方法，

通过各侦收站波束控守的方式实现凝视区域目标信号侦收，

分布式检测处理方法可以降低设备复杂度和被打击概率。通

过设计基于GPU模型优化框架，直接采用原始信号多侦收站

匹配融合的模式，提高目标检测概率，促进该分布式检测定位

方法的工程化落地。

1信号模型

针对固定目标或者慢速运动目标，外辐射源探测场景如

图1所示，通过专用直达波侦收站和散射信号侦收站侦收第

三方辐射源直达波信号和目标散射信号。

2技术原理

2.1分布式外辐射源定位算法原理

基于上述扩展信号列矢量，给出直达信号与散射信号联

合的似然函数如下：

式中：

图1外辐射源探测场景

假设第三方外辐射源位置为

，，

表示位置参数矢量。blkdiag表示块对角矩阵，

目标位置的最大对数似然估计为：

、目标位置表示为

、直达

表示，其信号侦收站位置用表示

，散射信号侦收站位置用

，

式中：为目标可能出现的位置区域，对似然函数中位置参数

中=1,2,…,，表示侦收站数目。每个侦收站均为阵元数目为

的均匀线性阵列。对于窄带信号，直达通道与散射通道信号

模型表示如下：

，

式中：分别表示直达信号与散射信号路径的复衰减系数，

和

进行最大似然估计，得到

。进一步推导得到目标位置的估计值为：

，

。

根据瑞利商公式可知，当

max

分别表示直达信号与散射信号时延，具体表达式为：

。

表示噪声分布，分别服从均值为零、方差为

，

和

为式中求和项的最大特征值

对应的特征值向量时，式中的目标函数取得最大值，此时

，

。

，，

有：

式中：

表示阵列导向矢量，表示射频频率

，表示阵元间距，表示相对于阵面的目标来

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目标矩阵()既包含直达波与回波之间的匹配滤波也包

含回波与回波之间的互相关部分，均与目标位置相关，表明目

标函数充分利用了直达波和回波信息。

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2.2分布式外辐射源定位优化方法

在三站观测情形下，外辐射源直接定位法与两步定位法计

算量大小约为/2，为划分搜索网格数。

为了提高算法处理的时效性，需要设计分布式外辐射源直

接定位并行优化流程，可以考虑使用GPU等具有多核并行计

算功能的硬件来实现。

对于直接定位算法而言，每个网格点都会进行相似的阵列

运算和似然函数运算，且每个网格点之间的运算相互独立，互

不影响，使用并行GPU计算会大大提高定位速度。并行计算主

要采用CUDA/C进行编程，基于VS软件平台进行实现。算法

的编程逻辑示意如图2所示。

图3并行优化处理流程

进行外辐射源直接定位时，将重点区域进行网格划分后，

网格点与网格点之间并没有任何关联性，也就是说网格点1的

时延响应和网格点2的时延响应之间相互独立，采用并行方式

同时计算各个网格点到个侦收节点的时延因子，再并行计

()），最后在所有网格点算每个网格点的匹配目标矩阵（即

之间进行并行特征值分解，寻找峰值、计算定位结果，从而较好

地加快了定位速度。

2.3处理流程

根据无源探测任务区域和侦收站资源下发侦收站编号（假

图2逻辑编程示意

算法执行步骤如下：

（1）初始化搜索空域，输入各侦收站时域数据、节点位置、

时同信息等；

（2）将原始信号数据及参数信息从CPU端传送到GPU

端；

（3）搭建GPU并行优化模型，优化算法流程，具体如下：

①并行进行傅里叶变换计算；

②并行计算每个网格点的时延响应因子并进行相位补

偿；

③进行并行目标矩阵计算、特征值分解、峰值检测等过程

计算。

（4）将定位结果传送回CPU端显示目标轨迹。

GPU并行框架执行流程如图3所示。

图4算法处理流程

设天线平放），选择编号对应读入原始阵元侦收数据，各阵元数

据分别完成时域/空域直达波抑制处理，设计阵列权值实现任

务区域波束覆盖。

基于GPU模型优化的外辐射源直接定算法流程如图4

所示。

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采用基于GPU模型优化的外辐射源微弱信号检测定位方

法，/轴搜索范围均为0~1000m，单次定位结果如图6所示。

可根据定位目标区域和实际侦收站分布情况选择合适

定位站。基于已有的高速数据传输网络实现直达信号与散射

信号实时传输，在数据处理中心，搭建GPU优化框架，实现直

达信号与散射信号直接融合匹配处理，并行处理过程可参照

图3。

3外场试验验证

3.1模拟数据验证

对方案的有效性进行仿真验证，外辐射源、侦收系统及目

标信息参数设置如表1所示。

表1仿真环境设置

图6单次外辐射源直接定位结果

在处理时长内对目标定位精度统计，采用均方根误差

（RootMeanSquareError，RMSE）统计方式，即：

。

在处理时长内对定位精度进行统计，结果如表2所示。

表2目标定位精度测试结果

3.2外场试验验证

外场试验过程中外辐射源采用脉冲信号体制，信号参数

外辐射源采用模拟信号源外接功率放大器与喇叭天线实

现，侦收系统采用通用侦收站，采用专门侦收站对准发射信号

方向，每个侦收天线均为4×4均匀平面阵列，对每个散射信号

侦收站单独进行直达信号时域与空域抑制。目标假设采用无

人机悬挂角反射器的方式，等效散射面积为0.5m

。假设天线

阵面平放，对准指定控守空域。侦收系统、发射站、目标相对位

置关系如图5所示。

设置如表3所示。

使用六旋翼无人机挂载反射体升空的方式，散射信号侦

收站数目为3。

表3外辐射源信号参数

图5基于外辐射源的目标定位态势

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实际外场试验采用A区站点发射，使用A区专用站点作

为直达波侦收站，A、B、C区各选取一个站点作为散射信号侦

收站。辐射源位置、直达波侦收站、散射信号侦收站分布态势

如图7所示。

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[3]STOIEAP,LocalizationfromRange-differenee

Measurements[J].IEEESignalProcessingMagazine,2006,63

(11):63-65.

[4]SUBEDIS,ZHANGYD,AMINMG,parsity

BasedMulti-targetTrackinginPassiveMulti-staticRadar

SystemsUsingDoppler-onlyMeasurements[J].IEEE

TransactionsonSignalProcessing,2016,64(14):3619-3634.

[5]HOKC,rateAlgebraicSolutionfor

MovingSourceLocationUsingTDOAandFDOA

Measurements[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,

图7基于外辐射源的节点分布态势

基于网络化无源侦收架构，采用图7中布设方式进行直

达波及散射信号采集处理，使用直达波作为参考信号，对散射

通道进行直达波抑制后进行分布式检测、定位处理。基于通用

数字处理平台给出有效定位轨迹。以六旋翼无人机作为探测

目标，采用文中检测定位方法对实测数据进行分析验证，连续

处理多帧数据，汇总结果如表4所示。

表4目标定位精度测试记录表

2004,52(9):2453-2463.

[6]PositionDeterminationofNarrowband

RadioFrequencyTransmitters[J].IEEESignalProcessing

Letters,2004,11(5):513-516.

[7]GeolocationofWidebandEmitters[J].IEEE

TransactiononSignalProcessing,2011,59(6):2513-2521.

[8]邓丽娟，张展，魏平，等.分布式MIMO雷达中仅使用多普

勒频移的直接定位技术[J].信号处理，2018，34(11):

1377-1384.

[9]butedComputationforDirect

PositionDeterminationEmitterLocation[J].IEEETransaction

onAerospaceandElectronicSystems,2014,50(4):2878-2889.

4结束语

本文采用一种基于GPU模型优化的外辐射源直接定位

方法，在外场试验环境下，设计分布式定位优化算法流程，通

过直达和散射原始信号的有效融合处理，实现目标位置快速

匹配搜索和精确提取，所采用方法有效可行，具有较强的工程

实用效果。相比已有的直接定位优化搜索方法，该方法在不

损失算法性能的前提下具备实时处理能力，工程应用示范效

果较好，具有一定的应用推广价值。

[10]TZOREFFE,ation-maximization

AlgorithmforDirectPositionDetermination[J].Signal

Processing,2017,133:32-39.

[11]王鼎,张刚.一种基于窄带信号多普勒频率测量的运动目

标直接定位方法[J].电子学报,2017,45(3):591-598.

[12]任衍青,逯志宇,巴斌,等.锐化遗传直接定位快速估计算

法[J].西安电子科技大学学报,2017,44(4):144-150.

[13]宋科康,冯文涛.采用DIRECT算法的外辐射源雷达高效

直接定位方法[J].信号处理,2020,36(1):149-154.

参考文献

[1]YASSINA,NASSERY,AWADM,Advancesin

IndoorLocalization:ASurveyonTheoreticalApproachesand

Applications[J].IEEECommunicationsSurveysandTutorials,

2017,19(2):1327-1346.

[2]LAOUDIASC,MOREIRAA,KIMS,yof

EnablingTechnologiesforNetworkLocalization,Tracking,

andNavigation[J].IEEECommunicationsSurveysand

Tutorials,2018,20(4):3607-3644.

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