辐射源定位方法简述

文章目录

前言

一、按照信息建模分类

1.1.时间参数

[1.1.1.到达时间（TOA, Time of Arrival）定位](#1.1.1.到达时间（TOA, Time of Arrival）定位)

[1.1.2.到达时间差（TDOA, Time Difference of Arrival）定位](#1.1.2.到达时间差（TDOA, Time Difference of Arrival）定位)

1.2.角度参数

[1.2.1.到达角度（AOA, Angle of Arrival）定位](#1.2.1.到达角度（AOA, Angle of Arrival）定位)

[1.2.1.来波方向（DOA, Direction of Arrival）阵列定位](#1.2.1.来波方向（DOA, Direction of Arrival）阵列定位)

1.3.能量参数

[1.3.1.接收信号强度（RSS, Received Signal Strength）定位](#1.3.1.接收信号强度（RSS, Received Signal Strength）定位)

[1.3.1.差分接收信号强度（DRSS, Differential Received Signal Strength）定位](#1.3.1.差分接收信号强度（DRSS, Differential Received Signal Strength）定位)

1.4.频率参数

[1.4.1.多普勒频移（Doppler Shift）定位/到达频率（Frequency of Arrival，FoA）](#1.4.1.多普勒频移（Doppler Shift）定位/到达频率（Frequency of Arrival，FoA）)

[1.4.2.到达频率差（Frequency Difference of Arrival，FDOA）定位](#1.4.2.到达频率差（Frequency Difference of Arrival，FDOA）定位)

2.2.3.机器学习（ML）与深度学习（DL）方法

总结

前言

辐射源定位是通过测量辐射信号（如电磁辐射、核辐射等）的特征参数（时间、角度、强度、频率等），反推辐射源空间位置的技术，广泛应用于核安全监测、电磁频谱管理、军事侦察、环境辐射监测等领域。根据测量参数和技术原理的不同，辐射源定位方法可分为以下几类。

一、按照信息建模分类

1.1.时间参数

这类方法通过测量辐射信号到达不同传感器的时间或时间差，结合信号传播速度（如光速、声波速等）计算距离，进而通过几何关系定位。

1.1.1.到达时间（TOA, Time of Arrival）定位

原理：多个传感器同步记录信号到达的绝对时间，根据 "距离 = 传播速度 × 时间" 计算每个传感器到辐射源的距离，再通过多圆（二维）或多球（三维）相交确定位置。

关键要求：传感器与辐射源需严格时间同步（误差需小于信号传播时间的 1%，否则严重影响精度）；需已知信号传播速度（如电磁波在空气中约为 3×10⁸m/s）。

优点：理论精度高（厘米级至米级，取决于时间测量精度）；适用于主动辐射源（需发射可被同步检测的信号）。

缺点：对时间同步要求极高（需高精度时钟，如原子钟或 GPS 同步）；易受非视距（NLOS）传播（如障碍物遮挡导致信号延迟）影响。

典型应用：雷达定位、GPS / 北斗等卫星导航系统、室内 UWB（超宽带）定位。

1.1.2.到达时间差（TDOA, Time Difference of Arrival）定位

原理：无需绝对时间同步，通过测量信号到达两个传感器的时间差，计算距离差，再通过双曲线（二维）或双曲面（三维）相交定位（类似 "三角定位" 的变种）。

关键要求：传感器间需相对时间同步（误差小于时间差的 1%）；至少需要 3 个传感器（二维）或 4 个传感器（三维）。

优点：降低了绝对时间同步的难度；对辐射源是否主动发射信号无严格要求（被动辐射也可检测）。

缺点：仍受非视距传播影响；时间差测量精度（需纳秒级甚至皮秒级）直接决定定位精度。

典型应用：蜂窝网络基站定位（如手机定位）、声呐定位、被动雷达对隐身目标的探测。

1.2.角度参数

这类方法通过测量辐射信号相对于传感器的到达角度，利用几何交叉确定辐射源位置。

1.2.1.到达角度（AOA, Angle of Arrival）定位

原理：单个传感器（或传感器阵列）通过定向天线、相控阵或机械旋转装置测量信号的入射角度（方位角、俯仰角），多个传感器的角度线交叉点即为辐射源位置。

关键要求：传感器需具备角度测量能力（如天线阵列的相位差计算、红外探测器的视场角等）；角度测量精度需高于 0.1°（否则定位误差随距离急剧增大）。

优点：无需时间同步；硬件结构简单（如单站旋转雷达）；适合近距离定位。

缺点：角度测量精度受传感器性能（如阵列尺寸、信噪比）限制；远距离定位误差大（"角度误差 × 距离" 直接决定位置误差）；易受多径效应（信号经反射后角度失真）影响。

典型应用：无线电测向仪、红外成像定位、舰载雷达对空中目标的测向。

1.2.1.来波方向（DOA, Direction of Arrival）阵列定位

原理：基于传感器阵列（如均匀线阵、圆形阵）的空间分辨能力，通过信号的相位差或幅度差计算入射方向，可同时处理多个辐射源（多源定位）。

关键技术：波束形成（通过阵列加权使天线主瓣对准辐射源）、超分辨算法（如 MUSIC、ESPRIT，突破物理阵列尺寸的分辨极限）。

优点：可实现多源同时定位；角度测量精度高于传统 AOA（通过算法优化）。

缺点：阵列校准复杂（阵元误差会严重影响精度）；计算量大（超分辨算法需矩阵分解）；对阵列布局依赖性强。

典型应用：电子战中的多目标测向、无线通信中的干扰源定位。

1.3.能量参数

这类方法利用辐射信号的能量衰减特性，通过接收信号强度反推距离，进而定位。

1.3.1.接收信号强度（RSS, Received Signal Strength）定位

原理：基于信号传播的衰减模型（如自由空间损耗模型：RSS=Pt−20log10(4πd/λ)，其中Pt为发射功率，d为距离，λ为波长），通过多个传感器的 RSS 值反推距离，再通过几何方法位。

关键要求：需已知辐射源发射功率（或通过校准获取）；需预先建立环境衰减模型（因实际环境中存在障碍物、反射，衰减模型可能是非线性的）。

优点：硬件成本低（普通传感器即可测量强度）；无需时间 / 角度测量能力；适合低成本、低精度场景。

缺点：受环境影响极大（雨、雾、障碍物会导致衰减模型失效）；定位精度低（通常为米级至十米级）；不适用于远距离（信号强度可能低于噪底）。

典型应用：物联网（IoT）设备定位、室内 Wi-Fi 定位、核辐射剂量率监测（反推放射源距离）。

1.3.1.差分接收信号强度（DRSS, Differential Received Signal Strength）定位

原理：根据经典路径损耗公式的差值估算距离比，再结合已知的主基站和邻基站位置，采用牛顿迭代法等计算定位结果，将信号传输损耗值转化为用户终端与基站之间的距离变化，实现定位。

关键要求：接收设备需能精确采集信号强度值；需预先建立环境衰减模型（因实际环境中存在障碍物、反射，衰减模型可能是非线性的）。

优点：硬件成本低（普通传感器即可测量强度）；无需时间 / 角度测量能力；适合低成本、低精度场景。

缺点：受环境影响极大（雨、雾、障碍物会导致衰减模型失效）；定位精度低（通常为米级至十米级）；不适用于远距离（信号强度可能低于噪底）。

典型应用：物联网（IoT）设备定位、室内 Wi-Fi 定位、核辐射剂量率监测（反推放射源距离）。

1.4.频率参数

利用辐射源与传感器的相对运动导致的频率偏移（多普勒效应）反推位置，适用于移动辐射源。

1.4.1.多普勒频移（Doppler Shift）定位/到达频率（Frequency of Arrival，FoA）

原理：当辐射源与传感器存在相对运动时，接收信号频率会发生偏移（Δf=f0⋅vcosθ/c，其中f0为源频率，v为相对速度，θ为运动方向夹角，c为传播速度）。通过测量频移和传感器运动状态（速度、轨迹），可解算辐射源位置。

关键要求：传感器需运动（或辐射源运动）；需精确测量频移（精度达赫兹级）和自身运动参数（如 GPS 轨迹）。

优点：适合定位移动目标（如飞行器、卫星）；可单站定位（无需多传感器协作）。

缺点：对静止辐射源无效；定位精度受运动参数测量误差影响；计算复杂（需解非线性方程）。

典型应用：雷达对空中移动目标的测速与定位、卫星轨道确定。

1.4.2.到达频率差（Frequency Difference of Arrival，FDOA）定位

原理：利用三个观测站可得到 2 个等频差曲面，2 个等频差曲面相交得到一个等频差交线，辐射源就在该等频差曲线上，再结合一些先验信息，如目标所在的高程约束等，就可以确定目标的位置。

关键要求：传感器需运动（或辐射源运动）；需精确测量频移（精度达赫兹级）和自身运动参数（如 GPS 轨迹）。

优点：适合定位移动目标（如飞行器、卫星）；对时间同步的要求较低。

缺点：对静止辐射源无效；对测量噪声敏感；计算复杂（需解非线性方程）；对超低旁瓣辐射源适应性差；存在模糊问题。

典型应用：雷达对空中移动目标的测速与定位、卫星轨道确定。