本发明涉及布站构型领域，具体涉及一种非合作目标测角定位下的布站优化及系统。
背景技术：
1、随着现代信息科学技术的不断升级，战争环境逐渐呈现信息化的新趋势，电子对抗在现代化战争中逐渐崭露头角。采用有源定位的方式对目标定位容易暴露自身位置，容易受到针对性打击。而无源定位有着位置隐蔽性好、通信宽带要求低、作用距离远等方面的优势。随着测量技术的不断完善，对信号的截获能力和与处理能力也在同步上升，无源定位技术在电子对抗领域的应用愈加广泛。
2、在无源定位系统中，一般认为有直接与间接两种目标定位方法。直接定位法在复杂环境中较难直接获取目标信号，因此无源定位系统普遍使用间接定位法对目标定位。间接定位方法是通过测量一系列与目标位置相关的参数，利用这些参数定位目标的方法。根据传感器测量值类型的不同，无源定位中的间接定位方法可分为基于到达角测量的单站/多站定位技术(angle of arrival,aoa)、基于到达时间(time of arrival,toa)的多站定位技术、基于到达时间差(time difference of arrival,tdoa)的多站时差定位技术等。与其他间接定位方法相比，aoa对测量设备数量要求较少，且时间对齐预处理较为简单，因此对aoa的研究与aoa的应用场景都在不断增多。
3、aoa的关键技术主要包括目标定位技术与站址选择方法(以下简称布站方法)，其中定位技术研究较多且已较为成熟，但对布站问题，特别是非合作目标定位下的布站问题研究较少。布站优化就是在一定的约束条件下，建立合理布站几何和拓补结构，提高测量体系的效能。在设备误差和目标轨迹基本确定的情况下，布站几何将成为影响目标定位精度的唯一因素。
4、目前，无源测角定位系统求解最优布站构型的方法有很多，这些方法可大致分为解析法与智能优化方法。解析法一般用在特殊或规则的布站方案中，通过理论推导得到几种特殊布站结构的最优布站方案。比如将定位节点选择问题转化为非凸优化问题，在矩形布站条件下使用半正定规划方法，研究了tdoa中最优定位节点的选择问题。比如研究在三角形布站下分析了交会角与圆概率误差半径的关系，通过计算不同定位精度下的最优交会角，提出一种最优布站方法。比如有八种规则布站的定位效果，说明了需要根据实际环境与目标轨迹配置不同布站。还有通过推导了克拉美罗下界(cramer-rao lower bound,crlb)的迹并得出结论，任意数量的传感器呈等角多边形包围目标可被证明是最佳的传感器布置结构。由于解析法大多仅考虑了特殊布站情况，而现实情况中布站空间环境复杂，一般无法实现理想情况下的规则布站，因此解析布站法不具有普遍性。
5、随着智能算法的发展，越来越多的研究者利用智能优化方法解决最优布站问题，其中主要包括进化算法、粒子群算法与神经网络等。例如，利用遗传算法搜寻最优布站位置，定位精度衡量指标为crlb的迹，将获取最优布站位置转化为求最优解问题，以整片目标区域定位精度作为目标函数，求解函数最优解。或者，将crlb的迹作为精度指标，使用粒子群算法，研究了定位站数不同情况下的最优布站形式。或者，使用遗传算法，定位精度衡量指标为几何精度因子(geometric dilution precision,gdop)。或者，使用gdop为指标，提出了基于模拟退火算法的布站优化方法。相比于传统的解析法，利用智能算法求解最优布站构型更具普遍适用性，原理简单，计算方便。但智能算法往往存在收敛慢、收敛效果差、组合爆炸等缺陷，需要在考虑实际问题的情况下对智能算法进行改良以取得较好的效果。
6、综上所述，评价布站构型优劣的精度指标在不断变化。从解析求布站形式最优交汇角大小，到将crlb的迹或gdop等作为指标。随着智能优化方法在布站问题中的推广，布站优化问题也从特殊布站构型，例如矩形布站、菱形布站，到大规模整片测站区域的更为广泛的布站优化问题。但无论是crlb的迹或gdop，以上这些布站评价指标对目标轨迹都有先验信息要求，因此这些指标只适用于合作目标定位的布站问题。在测角体制下的非合作目标跟踪定位中，由于非合作目标真实位置难以获取，真实轨迹未知，无法算出几何精度因子gdop等精度指标，因此无法通过几何精度因子gdop等传统方法评判布站构型的优劣。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种非合作目标测角定位下的布站优化及系统，能够解决现有技术中的“在测角体制下的非合作目标跟踪定位中，由于目标真实位置难以获取，真实轨迹未知，无法算出几何精度因子gdop等精度指标，因此无法通过几何精度因子gdop等传统方法评判布站方案的优劣”的技术问题。
2、为达上述目的，第一方面，本发明实施例提供一种非合作目标测角定位下的布站优化方法，包括：
3、在对非合作目标进行跟踪定位的布站构型优化之前，基于评价定位精度的指标要素构建评价布站构型定位精度的指标；其中，布站构型是指通过在已有测量设备中选择多个测量设备执行目标的测量定位任务，将选择测量设备的过程称为布站，将所选择的测量设备称为布站方案，将所选择的测量设备在空间中的几何构型称为布站构型；
4、获取历史弹道库内的每个合作目标轨迹的历史测量数据，针对每个合作目标轨迹的历史测量数据，计算评价该合作目标轨迹对应的布站构型定位精度的指标的各指标要素值，基于该合作目标轨迹对应的各指标要素构建相应的指标，通过优化所构建的指标确定该合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值；
5、在对非合作目标进行定位跟踪时，获取非合作目标轨迹的运动方向矢量，获取历史弹道库内的多个合作目标轨迹，将该非合作目标轨迹旋转偏置后得到第一偏置轨道，以及将该非合作目标轨迹平移偏置后得到第二偏置轨道，将第一偏置轨道能够落入到的起点或终点一致的合作目标轨迹作为优化所用轨道，或者将第二偏置轨道能够落入到的平行的合作目标轨迹作为优化所用轨道，将优化所用轨道的各指标要素对应的最优权值作为该非合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值，其中，非合作目标轨迹的运动方向矢量是指该非合作目标由起点指向终点的连线；
6、获取根据该非合作目标轨迹的运动方向矢量得到的实际测量数据，从已有测量设备中构建多组初选布站构型，根据优化所用轨道的各指标要素对应的权值和非合作目标的实际测量数据，计算各组初选布站构型的各指标要素构建的指标值，将指标值最小时对应的初选布站构型作为对该非合作目标进行定位的最优布站构型；
7、通过最优布站构型内的布站方案定位跟踪所述非合作目标。
8、第二方面，本发明实施例提供一种非合作目标测角定位下的布站优化系统，包括：
9、指标要素构建单元，用于在对非合作目标进行跟踪定位的布站构型优化之前，基于评价定位精度的指标要素构建评价布站构型定位精度的指标；其中，布站构型是指通过在已有测量设备中选择多个测量设备执行目标的测量定位任务，将选择测量设备的过程称为布站，将所选择的测量设备称为布站方案，将所选择的测量设备在空间中的几何构型称为布站构型；
10、合作目标的权值优化单元，用于获取历史弹道库内的每个合作目标轨迹的历史测量数据，针对每个合作目标轨迹的历史测量数据，计算评价该合作目标轨迹对应的布站构型定位精度的指标的各指标要素值，基于该合作目标轨迹对应的指标的各指标要素构建相应的指标，通过优化所述构建的指标确定该合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值；
11、非合作目标的权值优化单元，用于在对非合作目标进行定位跟踪时，获取非合作目标轨迹的运动方向矢量，获取历史弹道库内的多个合作目标轨迹，将该非合作目标轨迹旋转偏置后得到第一偏置轨道，以及将该非合作目标轨迹平移偏置后得到第二偏置轨道，将第一偏置轨道能够落入到的起点或终点一致的合作目标轨迹作为优化所用轨道，或者将第二偏置轨道能够落入到的平行的合作目标轨迹作为优化所用轨道，将优化所用轨道的各指标要素对应的最优权值作为该非合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值，其中，非合作目标轨迹的运动方向矢量是指该非合作目标由起点指向终点的连线；
12、布站优化单元，用于获取根据该非合作目标轨迹的运动方向矢量得到的实际测量数据，从已有测量设备中构建多组初选布站构型，根据优化所用轨道的各指标要素对应的权值和非合作目标的实际测量数据，计算各组初选布站构型的各指标要素构建的指标值，将指标值最小时对应的初选布站构型作为对该非合作目标进行定位的最优布站构型；
13、定位单元，用于通过最优布站构型内的布站方案定位跟踪所述非合作目标。
14、第三方面，本发明实施例一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被计算机设备执行时，使得所述计算机设备执行前述的非合作目标测角定位下的布站优化方法。
15、第四方面，本发明实施例一种计算机设备，包括：
16、处理器；以及，被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述的非合作目标测角定位下的布站优化方法。
17、上述技术方案具有如下有益效果：构建定位非合作目标的布站优化方法的定位精度评价指标及对应的要素，并基于该定位精度评价指标提出了新的布站优化仿真方法，仅使用目标起点终点连成的方向矢量，不依赖理论弹道，可以完成布站优化。
1.一种非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，所述指标要素包括：角度差分、观目线距离、基线交会角、目标的弹道段数据与相遇段数据的符合性、目标发射时载机数据与导弹数据的符合性，目标是指合作目标或者非合作目标其中，目标的弹道段数据与相遇段数据的符合性、目标发射时载机数据与导弹数据的符合性属于数据符合性；
3.根据权利要求2所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，所述获取历史弹道库内的每个合作目标轨迹的历史测量数据，针对每个合作目标轨迹的历史测量数据，计算评价该合作目标轨迹对应的布站构型定位精度的指标的各指标要素值，基于该合作目标轨迹对应的各指标要素构建相应的指标，通过优化所构建的指标确定该合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值，包括：
4.根据权利要求3所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，将所述指标值最小时布站构型的历史测量数据与该合作目标的理论弹道进行对比，得到合作目标测量精度，包括：
5.根据权利要求3所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，在对非合作目标进行定位跟踪时，获取非合作目标轨迹的运动方向矢量，获取历史弹道库内的多个合作目标轨迹，将该非合作目标轨迹旋转偏置后得到第一偏置轨道，以及将该非合作目标轨迹平移偏置后得到第二偏置轨道，将第一偏置轨道能够落入到的起点或终点一致的合作目标轨迹作为优化所用轨道，或者第二偏置轨道能够落入到的平行的合作目标轨迹作为优化所用轨道，将优化所用轨道的各指标要素对应的最优权值作为该非合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值，包括：
6.根据权利要求5所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，获取根据该非合作目标轨迹的运动方向矢量得到的实际测量数据，从已有测量设备中构建多组初选布站构型，根据优化所用轨道的各指标要素对应的权值和非合作目标的实际测量数据，计算各组初选布站构型的各指标要素构建的指标值，将指标值最小时对应的初选布站构型作为对该非合作目标进行定位的最优布站构型，包括：
7.根据权利要求5所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法，其特征在于，在对非合作目标进行定位跟踪时，获取非合作目标轨迹的运动方向矢量，获取历史弹道库内的多个合作目标轨迹，将该非合作目标轨迹旋转偏置后得到第一偏置轨道，以及将该非合作目标轨迹平移偏置后得到第二偏置轨道，将第一偏置轨道能够落入到的起点或终点一致的合作目标轨迹作为优化所用轨道，或者第二偏置轨道能够落入到的平行的合作目标轨迹作为优化所用轨道，将优化所用轨道的各指标要素对应的最优权值作为该非合作目标轨迹的各指标要素对应的最优权值，包括：
8.一种非合作目标测角定位下的布站优化系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被计算机设备执行时，使得所述计算机设备执行权利要求1-7中任意一项所述的非合作目标测角定位下的布站优化方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：
