辐射源空中智能搜索定位研究

作     者：王凌宇 

作者单位：南京航空航天大学 

学位级别：硕士

导师姓名：吴启晖

授予年度：2022年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：无人机 辐射源搜索定位 DOA估计 图像处理 强化学习 

摘      要：覆盖空域、天域、陆域的天地一体化信息网络迅猛发展,电磁频谱空间的安全保障面临新的挑战和机遇。与此同时,现代战争中的电子战正在发展成为“电磁频谱战这一更高阶战争形式,旨在通过战场控制和电子战与频谱管理的整合来增加频谱设备或平台的对抗。而辐射源定位技术是保障电磁频谱空间安全、军事战场中掌握制电磁权所需要的至关重要的一项技术。而传统地面搜索定位辐射源面临多径效应、阴影衰落和复杂地面环境的影响,效率较低。因此,本文主要研究了以无人机为监测平台的辐射源空中搜索定位方法,工作和创新点包括:针对传统阵列天线测向方法对于短波频段和甚高频频段辐射源的接收阵列天线尺寸较大难以安装到无人机上的问题,提出以无人机搭载可旋转方向性天线进行辐射源测向的方法,其次将旋转方向性天线测得的接受信号功率值放入一个矩阵再将其图谱化,提出一种基于图像处理的辐射源空中测向算法。仿真结果显示,所提出的基于图像处理的辐射源空中测向算法对比传统基于块坐标下降迭代求解的方法能实现更高的估计精度和更低的复杂度。针对目标辐射源接收信噪比降低时单次测向的精度大大降低以及现有方法针对非合作目标辐射源定位性能降低的问题,将无人机飞行搜索和方向性天线旋转扫描两个过程建模为一对互相耦合的马尔可夫决策过程,提出了一种基于互相耦合的强化学习的辐射源空中搜索算法。仿真结果显示,所提出的基于互相耦合强化学习的辐射源空中搜索算法提高了针对非合作低信噪比的目标辐射源的搜索效率并提升了可搜索的初始距离。进行辐射源空中智能搜索原型系统设计与调试。具体地,以无人机为空中平台,对可搭载在无人机上的小型轻量化频谱监测模块、空地实时通信的数据传输模块、清晰人机交互的地面站模块进行设计、调试与测试。