基于广义随机共振的WSN电磁监测识别与定位关键技术研究

Project research is monitoring identification and location the weak magnetic signal by wireless sensor network based on the generalized stochastic resonance theory. In the monitoring process the project research first can detect weak electromagnetic signals and output SNR which meet the set requirements, then can correctly identify signals to determine whether a need positioning, finally realizes the positioning of the monitored signal. Project research content mainly includes the energy detection algorithm based on generalized stochastic resonance system (including noise of the optimal stochastic resonance and the selection of optimal detection threshold), combination modulation identify algorithm of multiple sensor nodes work together with neural network and passive localization algorithm based on arrival difference of time, range difference of arrival and gain ratio of arrival respectively. Especially the estimation method research in the wireless sensor network node array receiving different noise intensity, or when there is a shadow slowly fade effect wireless transmission channel correlation measurement positioning information of the target signal reaching distance than estimation method into the research, so as to realize the recognition of system detection of electromagnetic signals or wireless communication for precise positioning. It is easy to be achieved so that it has broad application prospect in the military application and civilian application.such as car alarm, radio monitoring and management, wireless communication important department security.

项目研究基于广义随机共振理论基础上，采用无线传感网络对微弱电磁信号进行监测、识别与定位。项目研究首先是在监测过程中能检测微弱电磁信号并且输出信噪比达到设定要求，然后能正确识别信号以判断是否属于需要定位的信号，最终实现对被监测信号的定位。项目研究内容主要包括基于广义随机共振系统的能量检测算法（包括最优随机共振噪声及最优检测门限的选择）、多传感器节点共同协作与神经网络的联合调制算法以及基于到达时间差、到达距离差、到达增益比的信号被动定位算法，尤其是在无线传感网络阵列节点接收噪声强度不同，或无线传输信道存在阴影慢衰效应时，对目标信号到达距离差、到达增益比等定位关联度量信息的估计方法进研究，以实现对系统所检测识别出的电磁信号或无线通信信号进行精确定位。系统易于实现，在军事及汽车防盗、无线电监测与管理、要害部门无线通信保障等民用方面中具有广泛的应用前景。

（1）项目的背景、主要研究内容.本项目研究基于广义随机共振理论基础上，采用无线传感网络对微弱电磁信号进行监测、识别与定位。项目研究首先是在监测过程中能检测微弱电磁信号并且输出信噪比达到设定要求，然后能正确识别信号以判断是否属于需要定位的信号，最终实现对被监测信号的定位。项目研究内容主要包括基于广义随机共振系统的能量检测算法（包括最优随机共振噪声及最优检测门限的选择）、多传感器节点共同协作与神经网络的联合调制算法以及基于到达时间差、到达距离差、到达增益比的信号被动定位算法，尤其是在无线传感网络阵列节点接收噪声强度不同，或无线传输信道存在阴影慢衰效应时，对目标信号到达距离差、到达增益比等定位关联度量信息的估计方法进研究，以实现对系统所检测识别出的电磁信号或无线通信信号进行精确定位。.（2）重要结果、关键数据.本项目研究表明，基于广义随机共振理论，通过研究最优随机共振噪声及最优检测门限等，仿真结果可以输出最佳信噪比的微弱电磁信号；通过多传感器节点共同协作与神经网络的联合调制算法，尤其在低信噪比情况下对系统检测到的电磁信号或无线通信信号的调制方式、载波中心频率、带宽等参数进行识别；对所监测识别出的电磁信号或无线通信信号进行定位研究，包括分别基于到达时间差、到达增益比的信号被动定位算法研究等，并实现对系统所检测识别出的电磁信号或无线通信信号进行仿真定位。以上研究成果累计申报发明专利10项，申报实用新型专利15项，授权发明专利2项，授权实用新型专利12项；发表SCI论文2篇，EI论文8篇，培养硕士研究生6 名，毕业2名。.（3）科学意义.本项目系统易于实现，在军事民用包括无线电监测管理、汽车防盗及铁路、机场、导弹发射中心等要害部门无线通信保障以及台风、海啸、洪水、地震等重大自然灾害救援、恐怖袭击中敌对分子通信设备定位与无线电遥控设备定位等方面中具有广泛的应用前景。