时钟自同步的分布式雷达运动目标定位方法

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31365

电子电气工程与控制

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时钟自同步的分布式雷达运动目标定位方法

宋海波¹(), 王杰¹, 吴国福¹, 范才智¹, 文贡坚²

^1.国防科技大学空天科学学院，长沙 410073
^2.国防科技大学电子科学学院，长沙 410073

收稿日期:2024-10-09 修回日期:2024-11-15 接受日期:2025-01-03 出版日期:2025-01-21 发布日期:2025-01-21
通讯作者: 宋海波 E-mail:songhaibo10@163.com
基金资助:
湖南省自然科学基金(2023JJ40680)

A clock self-synchronized moving target localization method in distributed radar system

Haibo SONG¹(), Jie WANG¹, Guofu WU¹, Caizhi FAN¹, Gongjian WEN²

^1.College of Aerospace Science and Engineering，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China
^2.College of Electronic Science，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China

Received:2024-10-09 Revised:2024-11-15 Accepted:2025-01-03 Online:2025-01-21 Published:2025-01-21
Contact: Haibo SONG E-mail:songhaibo10@163.com
Supported by:
Natural Science Foundation of Hunan Province(2023JJ40680)

摘要/Abstract

摘要：

对于布设在分布式移动平台上的雷达节点，当前技术手段无法实现雷达节点间精准的时钟同步，非理想时钟同步将导致信号时延、多普勒频率测量不准确，现有方法无法有效定位目标。针对分布式雷达授时同步后雷达节点间存在时钟同步误差下的运动目标定位问题，提出了一种时钟自同步的运动目标定位方法，即在估计出目标位置速度的同时校正雷达节点间时钟同步误差，优化时钟同步参数。具体的，基于最大似然-最大后验概率估计理论提出了一种运动目标定位与时钟同步算法，算法首先给出了先运动目标位置速度后时钟同步误差的估计流程；然后针对运动目标位置速度估计，提出了一种解析初始值求解和参数估计迭代优化的目标定位方法，并在运动目标参数估计值的基础上实现了对雷达节点间时钟同步误差的校正估计。实验结果表明：提出的时钟自同步运动目标定位方法能够以低运算复杂度有效地估计出目标位置速度以及雷达节点间时钟同步误差。

关键词: 时钟同步误差, 分布式雷达, 目标定位, 时延, 多普勒频率

Abstract:

Current technological methods cannot achieve precise clock synchronization among radar nodes when they are deployed on distributed mobile platforms. Besides， non-ideal clock synchronization among the radar nodes will result in inaccurate time delay and Doppler shift measurements of the signal， making existing methods effective in target localization. For the moving target localization problem in presence of clock synchronization errors among radar nodes after distributed radar time synchronization， this paper proposes a clock self-synchronized target localization method，which estimates the position and velocity of the moving target while correcting the clock synchronization errors among the radar nodes and optimizing the clock synchronization parameters. Specifically， based on the hybrid maximum likelihood and maximum a posteriori probability estimation theory， a moving target localization and clock synchronization algorithm is recommended. This algorithm first lists the estimation process of estimating the moving target position and velocity； then， estimates the clock synchronization errors. To estimate the moving target position and velocity， a localization method based on analytical initial value solving and parameter estimation iterative optimization is proposed.Based on the estimate of the moving target， the clock synchronization errors among the radar nodes are figured out.The experimental results show that the proposed clock self-synchronized target localization method can effectively estimate the position and velocity of the moving target and the clock synchronization errors among the radar nodes with low computational complexity.

Key words: clock synchronization error, distributed radar, target localization, time delay, Doppler shift

中图分类号:

V247

宋海波, 王杰, 吴国福, 范才智, 文贡坚. 时钟自同步的分布式雷达运动目标定位方法[J]. 航空学报, 2025, 46(12): 331365.

Haibo SONG, Jie WANG, Guofu WU, Caizhi FAN, Gongjian WEN. A clock self-synchronized moving target localization method in distributed radar system[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(12): 331365.

图/表 10

图 1

图 2

表 1

雷达发射和接收节点的位置与速度

$i$	$x t i$ /m	$y t i$ /m	$z t i$ /m	$x ˙ t i$ /（m·s^-1）	$y ˙ t i$ /（m·s^-1）	$z ˙ t i$ /（m·s^-1）
1	200	800	400	30	10	5
2	800	650	450	-10	-20	20
3	-950	400	350	20	5	-10
4	-250	50	0	-20	-10	-5
5	300	-600	100	15	-5	15
6	-450	450	350	25	-15	25
$j$	$x s j$ /m	$y s j$ /m	$z s j$ /m	$x ˙ s j$ /（m·s^-1）	$y ˙ s j$ /（m·s^-1）	$z ˙ s j$ /（m·s^-1）
1	100	400	500	-10	10	-10
2	-250	350	100	30	-15	15
3	650	-50	150	15	10	10
4	900	600	400	5	-20	25
5	1 000	-650	450	-5	-10	15
6	50	900	350	20	10	-5
7	300	750	200	15	-15	5

表 1

图 3

图 4

图 5

表 2

雷达发射接收节点以及目标的位置与速度取值范围

取值范围		位置/m		速度/（m·s^-1）
取值范围		$x, y$	$z$	$x ˙, y ˙, z ˙$
雷达节点	上边界	1 000	500	10
雷达节点	下边界	-1 000	0	-10
目标	上边界	2 000	6 000	20
目标	下边界	-2 000	3 000	-20

表 2

图 6

图 7

表 3

参考文献 31

[1]	何子述，李军，刘红明，等. MIMO雷达［M］. 北京：国防工业出版社， 2017.
	HE Z S， LI J， LIU H M， et al. MIMO radar［M］. Beijing： National Defense Industry Press， 2017 （in Chinese）.
[2]	鲁耀兵，高红卫. 分布孔径雷达［M］. 北京：国防工业出版社， 2017.
	LU Y B， GAO H W. Distributed aperture radar［M］. Beijing： National Defense Industry Press， 2017 （in Chinese）.
[3]	LI J， STOICA P. MIMO radar with colocated antennas［J］. IEEE Signal Processing Magazine， 2007， 24（5）： 106-114.
[4]	HAIMOVICH A M， BLUM R S， CIMINI L J. MIMO radar with widely separated antennas‍［J］. IEEE Signal Processing Magazine， 2007， 25（1）： 116-129.
[5]	FISHLER E， HAIMOVICH A， BLUM R， et al. MIMO radar： An idea whose time has come［C］‍∥Proceedings of the 2004 IEEE Radar Conference. Piscataway： IEEE Press， 2004： 71-78.
[6]	GODRICH H. Target localization in MIMO radar systems［D］. New Jersey： New Jersey Institute of Technology， 2010.
[7]	WEISS A J. Direct geolocation of wideband emitters based on delay and Doppler［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2011， 59（6）： 2513-2521.
[8]	YI W， ZHOU T， AI Y， et al. Suboptimal low complexity joint multi-target detection and localization for non-coherent MIMO radar with widely separated antennas［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2020， 68： 901-916.
[9]	周涛. 分布式多站雷达直接定位技术研究［D］. 成都：电子科技大学， 2021.
	ZHOU T. Research on direct positioning technology of distributed multi-station radar［D］. Chengdu： University of Electronic Science and Technology of China， 2021 （in Chinese）.
[10]	GODRICH H， HAIMOVICH A M， BLUM R S. Target localization accuracy gain in MIMO radar-based systems‍［J］. IEEE Transactions on Information Theory， 2010， 56（6）： 2783-2803.
[11]	LIANG J L， LEUNG C S， SO H C. Lagrange programming neural network approach for target localization in distributed MIMO radar［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2016， 64（6）： 1574-1585.
[12]	AMIRI R， BEHNIA F， NOROOZI A. Efficient joint moving target and antenna localization in distributed MIMO radars［J］. IEEE Transactions on Wireless Communications， 2019， 18（9）： 4425-4435.
[13]	HO K C， XU W W. An accurate algebraic solution for moving source location using TDOA and FDOA measurements［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2004， 52（9）： 2453-2463.
[14]	孙霆，董春曦，董阳阳，等. 一种基于观测站数目最小化的TDOA/FDOA无源定位算法［J］. 航空学报， 2019， 40（9）： 322902.
	SUN T， DONG C X， DONG Y Y， et al. A TDOA/FDOA passive location algorithm with the minimum number of stations［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2019， 40（9）： 322902 （in Chinese）.
[15]	DU Y S， WEI P. An explicit solution for target localization in noncoherent distributed MIMO radar systems［J］. IEEE Signal Processing Letters， 2014， 21（9）： 1093-1097.
[16]	NOROOZI A， SEBT M ALI， OVEIS A H. Efficient weighted least squares estimator for moving target localization in distributed MIMO radar with location uncertainties［J］. IEEE Systems Journal， 2019， 13（4）： 4454-4463.
[17]	AMIRI R， BEHNIA F， MALEKI SADR M A. Efficient positioning in MIMO radars with widely separated antennas［J］. IEEE Communications Letters， 2017， 21（7）： 1569-1572.
[18]	SONG H B， WEN G J， ZHU L X， et al. A novel TSWLS method for moving target localization in distributed MIMO radar systems‍［J］. IEEE Communications Letters， 2019， 23（12）： 2210-2214.
[19]	HO K C， LU X N， KOVAVISARUCH L. Source localization using TDOA and FDOA measurements in the presence of receiver location errors： Analysis and solution［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2007， 55（2）： 684-696.
[20]	SUN M， HO K C. An asymptotically efficient estimator for TDOA and FDOA positioning of multiple disjoint sources in the presence of sensor location uncertainties［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2011， 59（7）： 3434-3440.
[21]	孙霆，董春曦. 传感器参数误差下的运动目标TDOA/FDOA无源定位算法［J］. 航空学报， 2020， 41（2）： 323317.
	SUN T， DONG C X. TDOA/FDOA passive localization algorithm for moving target with sensor parameter errors［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（2）： 323317 （in Chinese）.
[22]	SUN T， WANG W. Efficient multistatic radar localization algorithms for a uniformly accelerated moving object with sensor parameter errors［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2023， 59（6）： 7559-7574.
[23]	ZHAO Y S， HU D X， ZHAO Y J， et al. Moving target localization in distributed MIMO radar with transmitter and receiver location uncertainties［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2019， 32（7）： 1705-1715.
[24]	SONG H B， WEN G J， ZHU L X. An approximately efficient estimator for moving target localization in distributed MIMO radar systems in presence of sensor location errors［J］. IEEE Sensors Journal， 2020， 20（2）： 931-938.
[25]	RUI L Y， HO K C. Elliptic localization： Performance study and optimum receiver placement［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2014， 62（18）： 4673-4688.
[26]	ZHANG Y， HO K C. Multistatic moving object localization by a moving transmitter of unknown location and offset［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2020， 68： 4438-4453.
[27]	WEN G J， SONG H B， GAO F， et al. Target localization in asynchronous distributed MIMO radar systems with a cooperative target［J］. IEEE Transactions on Wireless Communications， 2022， 21（6）： 4098-4113.
[28]	AMIRI R， KAZEMI S A R， BEHNIA F， et al. Efficient elliptic localization in the presence of antenna position uncertainties and clock parameter imperfections［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2019， 68（10）： 9797-9805.
[29]	SONG H B， WEN G J， LIANG Y Y， et al. Target localization and clock refinement in distributed MIMO radar systems with time synchronization errors［J］. IEEE Transactions on Signal Processing， 2021， 69： 3088-3103.
[30]	KAY S M. Fundamentals of statistical signal processing［M］. Englewood Cliffs： Prentice-Hall PTR， 1993： 139-141.
[31]	NIELSEN H B. Damping parameter in Marquardt’‍s method［M］. IMM： Technical University of Denmark， Lyngby-Denmark， 1999： 7-11.

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文献［23］方法	1.40
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[1]	刘加勋, 陈明飞, 徐晓鹏, 刘帅, 王东. 考虑通信和梯度时延的联盟博弈分布式对偶平均算法及在编队控制中的应用[J]. 航空学报, 2025, 46(11): 531322-531322.
[2]	何锋, 李二帅, 周璇, 赵露茜. 机载时间敏感组网分析综述[J]. 航空学报, 2023, 44(17): 28165-028165.
[3]	李卫华, 郭军龙, 丁亮, 高海波. 月球车地面遥操作技术发展现状与未来展望[J]. 航空学报, 2023, 44(1): 26333-026333.
[4]	张廷焜, 李铮, 温旭东, 洪逸清, 白博文. 等离子鞘套包覆目标长时间能量聚焦方法[J]. 航空学报, 2022, 43(S2): 67-75.
[5]	王峰, 杨东凯, 张国栋, 张波. 机载导航卫星反射信号海面高度测量[J]. 航空学报, 2022, 43(1): 324852-324852.
[6]	夏鹏, 杨特, 徐江, 王乐, 杨智春. 利用时延神经网络的动载荷倒序识别[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 224452-224452.
[7]	吕娜, 潘武, 陈柯帆, 张彦晖. 控制器故障下的软件定义机载网络数据平面迁移策略[J]. 航空学报, 2021, 42(3): 324228-324228.
[8]	李文皓, 张珩, 冯冠华. 复杂大时延的多主多从共享遥操作方法[J]. 航空学报, 2021, 42(1): 523896-523896.
[9]	张峰. 一种IRST双机协同被动探测机动目标定位新方法[J]. 航空学报, 2020, 41(2): 322988-322988.
[10]	陈昭男, 孙翱, 王磊, 阎肖鹏. 基于超短基线声传感器阵的高速目标轨迹估计[J]. 航空学报, 2019, 40(3): 322296-322296.
[11]	石晓航, 张庆杰, 吕俊伟. 基于自由权矩阵的时变时延线性群系统编队控制[J]. 航空学报, 2018, 39(3): 321628-321628.
[12]	王鼎, 尹洁昕, 吴志东, 刘瑞瑞. 一种基于多普勒频率的恒模信号直接定位方法[J]. 航空学报, 2017, 38(9): 321084-321084.
[13]	曾庆化, 潘鹏举, 刘建业, 王云舒, 刘昇. 惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位[J]. 航空学报, 2017, 38(8): 321171-321171.
[14]	戴沛, 黄攀峰, 鹿振宇, 刘正雄. 时延遥操作系统的非对称双通道波变量补偿法[J]. 航空学报, 2017, 38(2): 320225-320235.
[15]	范怀涛, 张志敏, 李宁, 魏云龙. 基于IMU的机载TOPSAR目标定位方法[J]. 航空学报, 2016, 37(5): 1587-1594.