2m波段最大幅度匹配测向算法研究

马尔卓　夏靖坤

摘要：在无线电测向运动中，传统的测向机是靠人耳来分辨信号源的方位。对于2 m波段测向机来说，当受到噪声影响时会导致主瓣和后瓣难以分清，从而影响测向的准确性。在此基础上，文章提出一种最大幅度匹配算法。原理是先使用嵌入式的加速度传感器（MEMS）保持天线的水平，然后在保证天线阵元数目相同的情况下，通过将实际测得的数据和理想的天线方向图在对应位置的抽样点进行互相关匹配，得到互相关曲线，从而判断出信号源的方位。实验结果表明，最大幅度匹配算法能有效的替代人耳来辨别信号源的方位。

关键词：无线电测向  最大幅度匹配  嵌入式  互相关

Research on the Maximum Amplitude Matching Direction Finding Algorithm in the 2m Band

MA Erzhuo  XIA Jingkun

（Shenyang Ligong University， Shenyang， Liaoning Province， 110159 China）

Abstract：In radio direction finding motion， the traditional direction finder relies on the human ear to distinguish the direction of signal sources. For a 2 m band direction finder， it is difficult to distinguish the main lobe from the back lobe when it is affected by noise， which affects the accuracy of direction finding. On this basis， this paper proposes a maximum amplitude matching algorithm. Its principle is to first use the embedded  accelerometer of the MEMS to keep the level of the antenna， and then obtain the cross-correlation curve by the cross-correlation matching of the actual measured data and the ideal antenna pattern at the corresponding sampling points under the condition of ensuring the same number of antenna array elements， so as to determine the orientation of signal sources. Experimental results show that the maximum amplitude matching algorithm can effectively replace the human ear to identify the orientation of signal sources.

Key Words： Radio direction finding;  Maximum amplitude matching; Embedded; Cross-correlation

無线电通信技术具有造价成本低，设备灵活度高，产品适应性强等诸多优点^[1]。在通信设备中，还可以集成微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS，MEMS）在感知能力方面为无线电通信技术提供了巨大的应用前景，使其在诸多领域中得到了快速的发展^[2]。为了增强对有限频谱资源利用的有效性、可靠性和通信时的流畅性，无线电监测以及测向是不可或缺的，其地位和影响将随着时代的发展而发展^[3]。

无线电测向技术是使用接收天线接收来自辐射源通过交变电流产生的电磁波，并根据电磁波传播时的特点来判断电磁波的准确来波方向^[4]。

传统无线电测向机依靠人耳分辨信号源方向，而当测向过程受到障碍物或环境的干扰时，会产生旁瓣或后瓣从而影响对信号源方位的判断。针对这种情况，文章提出一种最大幅度匹配算法，以算法来代替人耳，提高无线电测向的准确度。

1 传统无线电测向技术

传统无线电测向技术包括幅度比较式测向法、相位干涉仪测向法、多普勒测向法和空间谱估计测向法等。

幅度比较式测向技术的测向原理是通过利用测向阵列和天线的固定方向特征，测量来自于多个方位的信号的振幅，最终得到了来自于信号的方向^[5]。该技术能够有效地避免多径效应带来的误差，从而实现准确可靠的目标定位和测量。幅度比较式测向技术的特点是系统比较简单、体积较小、质量较轻、价格低廉、测向原理形象直观^[6]。

相位干涉仪测向法是指从同一辐射源到接收天线阵中每个单位之间的相位差值的测定，从而确定辐射源的来向^[7]。干涉仪的测向根据来自各个方位的电波经过测向天线阵后，在空间上各测向天线所接收到的相位并不相同，因此彼此之间的相位差也会有很大差别，通过确定来波的相位及相位差来判断来波方向，干涉仪测向可测仰角，具有很好的测向灵敏度、测向精度、测向速度、抗失真的能力^[8]。

在2 m波段测向技术中，有单向法和单项—双向法。单向法也叫主瓣一次测向法。当在耳机中收听到信号时，转动天线360°，依靠尖锐的主瓣方向图可以明确地辨别出信号源的方位。

单向—双向法多用于主瓣不够尖锐的二元八木天线或要求方向线很准确的近距离测向中。在2 m波段标准距离测向中，首先使用单向法确定信号源的大致方位，其次将天线垂直立起，通过调整反射器的位置使其失去反射的作用。这时，只有有源振子起作用，天线的方向图是单个有源振子的八字形方向图，这种方向图与磁性天线方向图类似，其小音点的信号强度变化率大，方向性也十分明显，这种单、双向配合使用的测向方法可以有效提高测向的准确性。

传统无线电测向的缺点是依赖人耳来辨别方向。当测向机受环境和障碍物干扰时，导致主瓣和后瓣難以分清，即两个方向上的声音大小相似。此时依靠人耳难以辨别方向，可以通过最大幅度匹配算法来解决这个问题。

2 最大幅度匹配测向的具体实现

2.1 天线的倾斜角度与测向影响

在测向过程中，影响测向结果的因素有很多，例如障碍物干扰、天线放置不水平等。其中天线放置不水平，会直接影响测向机的测向精度。为了确保天线水平，需要使用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）加速度传感器^[9]。MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。与传统的传感器相比，它具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化的特点。

在以Arduino开发板为核心的电路板上集成MPU6050传感器。MPU6050是6轴运动处理传感器，它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器DMP。使用它就是为了得到待测物体（如四轴飞行器、平衡小车）x、y、z轴的倾角（俯仰角Pitch、翻滚角Roll、偏航角Yaw）。通过I2C读取到MPU6050的6个数据（三轴加速度AD值、三轴角速度AD值）经过姿态融合后就可以得到 Pitch、Roll、Yaw角。MPU6050采用压电效应的工作原理，在三维空间中获取天线当前三维位置的值，通过读取这些数据，可以确定天线在三维空间中的姿态。图1为MPU6050的引脚图。

2.2 最大幅度匹配算法

最大幅度匹配算法的基本思想是将所有实际测量得到的数据与理想天线方向图在各个位置的抽样点通过互相关匹配，从而能够由匹配所得的结果估测来波方向。图3为最大幅度匹配的流程示意图。

3 实验测试

本次实验通过MATLAB对2 m波段天线方向图进行仿真，实验所用的天线是八木天线，是由一个有源振子、一个无源反射器和若干个无源引向器平行排列而成的端射式天线。在理想的条件下，八木天线的方向图接近椭圆形。在进行测向时，八木天线具有良好的单方向性，在其方向图最大幅度出音面很大。在2 m波段的测向过程中，理想的方向图形状是一个正椭圆，而在实验中，理想状况下方向图并不是正椭圆，在没有噪声干扰时是一个主瓣较尖锐的椭圆，后面可能有两个或多个平滑的旁瓣。

首先绘制出2 m波段的理想方向图。然后结合在实际测向中可能遇到的干扰对理想方向图加噪声，如图4所示。

在实际测量过程中，实测方向图与理想的方向图一定会存在偏差。并且在实际测量时，由于受到外界电磁信号的干扰和自用空间传播衰耗的影响，信号源所发射的信号与到达天线口面处的信号强度是不同的。同时外界由手机发射的电磁波信号也会对测向造成干扰。所以在真实的无线电测向运动过程中实测方向图叠会加噪声干扰并与正北方向成一定角度。

先设定一个理想的来波方向，其初始相位为。在真实的测向运动中，会受到多种因素的干扰，可以根据实际测出的方向图来假设一个可能的来波方向范围。假设来波方向在0°～120°之间。从0°开始逆时针旋转，每隔20°将理想的方向图与实际测得的方向图求互相关。根据实验数据，将每个角度的互相关曲线进行对可以发现，互相关曲线中峰值的幅度越大，实际方向图的相位就越靠近理想方向图，当两者相位恰好相同时，互相关曲线在横坐标为0处取得峰值。

旁瓣的数量的变化也会导致互相关曲线的变化，通过改变天线阵元的数目来控制旁瓣的数量，并观察旁瓣数量不同时互相关曲线的变化。若方向图旁瓣数量为M，天线阵元数目为N，则M=N-2。图6为阵元数目分别为4、6、8、10时对应的方向图。

图7为比较阵元数目分别为4、6、8、10时，对应的方向图旁瓣数量、理想方向图与实际方向图的互相关曲线。可以看出，旁瓣越多，相关曲线在最大值处越尖锐。对于实际测得的天线方向图，旁瓣越少，后瓣越小，天线方向图才越理想。因此可以根据图7的互相关曲线的结果来判断天线方向图的旁瓣数量，最大幅度匹配的结果也有助于天线的选择。

4 结语

实验结果表明，在保证天线水平的前提下，在实测方向图与理想方向图的互相关函数中，当峰值的横坐标为零时，实测方向图与理想方向图的指向角相同，这样可以通过理想方向图判断出来波方向。面对噪声干扰严重的测向环境，当人耳难以分辨出主瓣和旁瓣时，应用最大幅度匹配算法能有效的解决这个问题。

参考文献

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