一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法与流程

1.本发明属于电波传播预测模型领域，特别涉及该领域中的一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法。


背景技术：

2.remcom公司公开了一种名为wireless insite的电磁计算软件、emss公司公开了一种名为feko的电磁计算软件。这些软件可以针对特定精细的模型进行对应的计算，譬如针对大尺度城市场景、地海复杂场景等等。其中，wireless insite是一套运用射线跟踪模型算法，可以应用于分析复杂大型地理区域、市区等无线电波传递与无线通讯系统工作特性的仿真软件，仿真频段涵盖50mhz～40ghz。该软件基于utd/gtd理论，采用射线跟踪方法建立传播模型，通过2d、快速3d建模，根据散射的特性以及跟物体相关的反射、透射系数评估电场、磁场，通过将电场与具体的天线模式相结合来计算路径损耗，到达时间以及到达角度等。feko是常用的全波算法软件，该软件可以针对电小尺寸完成高精度的电磁态势推演，基于高低频混用的混合算法可以最大程度上减少目标场景电磁态势推演的计算量，但其不足之处是：(1)基于麦克斯韦方程组的确定性传播模型在对目标战场态势进行推演时，需要耗费大量的计算机机时才能到达要求的态势推演精度，这往往满足不了战场态势实时性更新的要求。(2)经验数据模型虽然具有快速高效的特点，但是无法与目标战场环境相关联，不具备迁移性。在进行复杂区域电磁态势推演时，不能推演出小尺度随机衰落特征，这对目标电磁态势感知具有重大意义，该类模型的精度达不到既定要求。(3)目前的电磁态势推演模型均为小范围的推演模型，不具备广域乃至全球的精确态势推演能力，应用范围达不到全球态势环境下的感知和分析。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题就是提供一种结合gis模型和确定性信道模型的全球场景下电磁态势推演装置设计方法。
4.本发明采用如下技术方案：
5.一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
6.步骤1，地理空间gis模型导入：
7.采用openstreetmap开源数字电子地图提取目标区域的地物环境特征，将目标区域的环境特征结合数字高程模型，对数字高程模型每一个栅格的地物环境类型属性进行赋值，完成对地理空间gis模型的导入；
8.步骤2，仿真参数设置：
9.包括天线特性参数、仿真类型参数和输出参数；天线特性参数包括天线类型、功率、增益、天线方向图和工作带宽；仿真类型参数包括点对点仿真、点对线仿真和点对面仿真；输出参数包括接收点功率、多径参数、时延参数和衰减参数；
10.步骤3，输入数据处理：
11.通过剖分处理将数字高程数据转换为三角形栅格数据，结合数字电子地图闭环数据，为三角形栅格数据赋分区属性，同时依据itu电参数模型的参数，为三角形栅格赋电参数属性；
12.步骤4，电磁态势推演装置设计：
13.基于处理之后的大区域地理数据，按照几何光学(go)和几何一致性绕射理论(utd)原理，进行路径搜索；在路径搜索算法中，按照辐射源的类型和所在分区进行任务划分，实现多线程加速，任务划分后，进入到多辐射源电磁计算模块，在该模块中读取并加载配置文件，遍历预先加载的辐射源，搜索辐射源与场点间存在的所有路径，根据每个辐射源的频带或频点特性，进行路径叠加场的计算，并根据路径信息和参数，进行电磁参数的计算，最终实现电磁模块的计算。
14.本发明的有益效果是：
15.本发明所公开的设计方法，可以针对全球任意区域进行大规模的电磁态势推演，快速获取该区域中所有辐射源的电磁态势数据。本发明设计的推演装置是基于服务器集群系统搭建的，核心部件为确定性大规模电磁覆盖预测算法，通过导入目标区域的gis模型，并进行相关参数的设置，基于并行加速的思想，针对区域、广域和全球等场景的不同、计算电磁表征信息的不同，分配服务器进行相关的计算，能有效解决大规模电磁态势推演问题，能够准确并快速的计算目标区域的电磁态势分布情况，在特定的分辨率下，能够为区域、广域战场提供秒级的动态电磁态势数据刷新率。
16.全球场景的gis建模难度很大，数据量错综复杂，将全球gis模型与电磁态势的推演模型结合难度较高，在秒级时间内完成对目标复杂区域的电磁态势推演相对困难，在业界很少有相关学者研究这种大规模确定性电磁态势推演算法，所以相关配套硬件系统更加稀少。本发明设计的推演装置旨在解决大规模仿真下的目标区域电磁态势快速推演问题，能够为复杂电磁态势感知提供一定的研究基础，为我国在全球电磁战背景下提供重要的仿真数据支持，对快速重建全球电磁态势感知系统具有重大意义。
附图说明
17.图1是srtm90m分辨率数字高程模型图；
18.图2是数字高程地图格式；
19.图3是数字高程数字电子地图匹配算法的流程示意图；
20.图4是天线配置文件格式说明；
21.图5(a)是h面天线方向图；
22.图5(b)是e面天线方向图；
23.图6是emoutput.bin文件格式示意图；
24.图7是smallscaleoutput.bin文件格式示意图；
25.图8是txrxposition.bin文件格式示意图；
26.图9是电磁耦合叠加场计算模块的示意图；
27.图10是多普勒频移的示意图；
28.图11是google earth中的某海峡区域图；
29.图12是某海峡对应的数字高程地图；
30.图13是部分数字高程地图；
31.图14是部分地区地理地形分区结构图；
32.图15是100个辐射源的位置分布图；
33.图16是100
×
100分辨率电磁态势结果图；
34.图17是1000*1000分辨率电磁态势结果图；
35.图18是第一到达时间分布图；
36.图19是平均附加延迟分布图；
37.图20是均方根时延扩展分布图。
具体实施方式
38.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
39.实施例1，本实施例公开了一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法，包括如下步骤：
40.步骤1，地理空间gis模型导入：
41.地形特征是研究丘陵、山川等地形复杂区域的移动信道应该考虑的重要因素之一。无论何种地形都可以用地形起伏高度来表示。dem是分析地形的重要基础数据，相对于传统数字地图，dem可以方便准确的描述不规则地形的地貌特征，目前国际上已将dem作为研究地形地貌最主要的手段和工具。将dem所包含的环境信息提取出来应用到射线跟踪模型中去预测该区域内的电波传播特性，是dem的一个重要应用。本发明中使用的数字高程模型为处理后的数字高程模型，采用栅格化的数据对gis地理模型进行表征。算法在读取gis模型文件后，需要对地理模型栅格进行栅格地物属性设置。
42.采用openstreetmap开源数字电子地图提取目标区域的地物环境特征，将目标区域的环境特征结合数字高程模型，对数字高程模型每一个栅格的地物环境类型属性进行赋值，完成对地理空间gis模型的导入；
43.步骤2，仿真参数设置：
44.相关仿真参数设置为程序的主要控制参数文件，主要定义了文件的标准输入输出函数，包括天线特性参数、仿真类型参数和输出参数；天线特性参数主要描述天线固有属性和工作特性，包括天线类型、功率、增益、天线方向图和工作带宽等；仿真类型参数选择是提供多种方式仿真的接口，包括点对点仿真、点对线仿真和点对面仿真；输出参数设置可提供仿真输出的参数，包括接收点功率、多径参数、时延参数和衰减参数等。程序将输入输出接口打包至支持并行调用的动态链接库中，可以在动态链接库调用时动态的修改某类参数。
45.步骤3，输入数据处理：
46.在程序导入gis模型和确定相关仿真参数后，需要对gis模型进行三角形数据剖分，使之适配于电磁推演模型。
47.通过剖分处理将数字高程数据转换为三角形栅格数据，结合数字电子地图闭环数据，为三角形栅格数据赋分区属性，同时依据itu电参数模型的参数，为三角形栅格赋电参数属性；自此，数据处理完毕。
48.步骤4，电磁态势推演装置设计：
49.基于处理之后的大区域地理数据，按照几何光学(go)和几何一致性绕射理论(utd)原理，进行路径搜索；在路径搜索算法中，按照辐射源的类型和所在分区进行任务划分，实现多线程加速，以获得在时间上的并行化处理，达到计算效率的提升。任务划分后，进入到多辐射源电磁计算模块，在该模块中读取并加载配置文件，遍历预先加载的辐射源，搜索辐射源与场点间存在的所有路径，根据每个辐射源的频带或频点特性，进行路径叠加场的计算，并根据路径信息和参数，进行电磁参数的计算，最终实现电磁模块的计算。
50.本发明结合地理信息模型，完成与电磁态势推演模型的结合。基于实际大规模地理模型的导入，进行相关电磁计算，完成对目标电磁环境的态势推演；综合考虑多种射频设备，算法目标区域中可推演超过一百个不同形式的辐射源，并基于确定性模型，获得在区域中矢量电场的叠加结果。本发明采用基于服务器集群的cpu并行架构设计技术，区域中单个辐射源的空间态势推演结果仅在秒级量级即可完成。
51.本发明基于导入的gis模型完成对目标区域的电磁态势推演。该gis模型为目标区域通过卫星观测的数字高程模型，算法通过读取并重构数字高程模型数据，利用射线跟踪算法进行电磁态势推演。目前，该算法可针对上百万平方公里以上的区域进行大规模的电磁态势推演，且具备成熟的输入输出接口，可应用至全球范围内的任意区域。
52.本发明基于并行服务器集群架构可在区域内实现超过100个不同形式的辐射源的矢量叠加运算。通过建立具备可并行化的电磁态势推演动态链接库，在导入gis模型库和动态变化的辐射源后，基于cpu多线程进行动态的区域任务计算和划分，可同时处理大量的区域中的辐射源的电磁态势计算。目前，算法中可针对不同的天线类型导入不同的天线方向图文件，最高可支持在广域计算中加入一万个辐射源进行同时电磁态势推演。算法的核心为基于几何光学go和几何一致性绕射理论utd的射线跟踪模型，该模型为基于麦克斯韦方程组的高频近似模型，可以在目标区域导入确定性建模时达到较高的计算精度。
53.本发明中的大规模确定性电磁态势推演算法旨在解决全球电磁作战下的快速高效的电磁态势推演。本算法在电磁传播模型基础上，可纳入不同辐射源及传感器天线方向图，快速处理大量辐射源的时变数据，研究区域范围和广域范围内动态电磁计算方法，完成对时变广域海量辐射源的传播模型及计算架构设计，提出基于服务器集群的并行计算算法和对硬件平台的能力需求，并能够运行在此硬件平台上。该算法能有效的解决任意数百万平方公里内的实时电磁态势计算问题，采用的反向射线跟踪模型在满足计算效率的同时也满足相应的精度要求，满足目前电磁装备需要的电磁态势地图的需要，能为我国在电子战中提供基础的电磁态势地图服务。
54.gis模型即为地理信息模型，是对地理模型的表征。数字高程模型是gis模型中的关键元素。与传统的数字电子地图相比，数字高程模型作为一种地形表面的数字表达形式具有诸多优势：易以多种形式显示地形信息，用于计算机处理；容易实现自动化、实时化。常规地图信息的增加和修改都必须重复相同的工序，劳动强度大而且周期长，不利于地图的实时更新，而dem由于是数字形式的，所以增加或改变地形信息只要将修改信息直接输入到计算机，经软件处理后即可产生实时化的各种地形图；具有多比例尺特性。如1m分辨率的dem自动涵盖了更小分辨率如10m和100m的dem内容。
55.地理特征的提取是确定性电磁传播模型中必不可少的一环。常见的地理信息模型
是基于卫星遥感技术所获取的，通过卫星的测距雷达对大区域地理环境进行观测，并提取相关高程数据。真实数字高程地图的获取主要从开源网站中获取，免费公开的数字高程模型数据源的分辨率主要为90m分辨率和30m分辨率两种，主要有strm产品和aster产品两种。
56.图1为srtm90m产品中提取的数字高程地图，如图2所示，将该模型转化为本算法依赖的数字高程地图格式。算法基于提取对应的openstreetmap地图中的数字电子地图分区数据，并采用图3所示的算法进行分区处理，得到目标包含地表覆盖类型的数字高程地图。该算法通过解析openstreetmap中提取的.osm文件，提取目标区域的地形地貌分区特征，并基于高斯-克吕格投影算法进行数据对准，得到目标区域的地形地貌分区特征。
57.相关仿真参数设置主要控制算法的输入输出接口和仿真参数。这里通过自定义天线种类格式及天线方向图格式阐述如何确定目标仿真区域内布设的辐射源特性参数。
58.天线种类格式说明如图4所示，第一行为发射天线的数量，一般在“emitter_info.ini”文件的开头部分，从文件的第二行开始依次是天线的数据：
59.天线编号：该项为发射天线总数编号，有几个发射天线编号就可以到多少，由一个int类型构成；
60.天线类型编号：与发射天线编号不同，该编号代表发射天线的种类编号，每一种类型的发射天线的编号都具有不同的天线方向图等特性参数，由一个int类型构成；
61.天线三维坐标：设置三维在数字孪生系统中的三维位置坐标，由三个double类型构成。
62.天线三维角度：天线的三维角度由方位角俯仰角θ和翻滚角ψ所构成，能够准确的反演出天线的姿态参数，在进行电磁计算时可以根据天线方向图的参数进行更加精准的计算；
63.天线增益：单位为dbi，相对于全向天线的增益方式，天线的硬件参数，一般天线随着频率的变化其增益也将变化，这里采用天线增益的典型值作为天线系统的增益来处理；
64.天线功率：指定加载至天线上的功率值，单位为w；
65.极化分量：与天线相关，系统默认垂直极化分量，即px＝0,py＝0,pz＝0，不考虑极化旋转问题；
66.速度分量：表征天线所属物体的运动方向，单位为m/s。
67.天线方向图格式如图5(a)、5(b)所示，包含有e面和h面方向数据模块。
68.这里，考虑到多辐射源动态特性以及对系统整体性能的评估，程序的接口采用效率更高的二进制文件信息进行存储。针对电磁信息场的接口进行了详细的研讨和设计，对应的文件接口如下：
69.表1电磁表征形式接口对应表
70.接口文件名称文件内容emoutput.bin电磁场、波印廷矢量、功率和损耗smallscaleoutput.bin冲激响应、传播路径txrxposition.bin提供发射、接收天线对应的坐标索引
71.emoutput.bin文件主要输出电磁场信息内容，包含由索引头作为每一组数据的标识，在一组数据包中包含当前接收天线的总功率、总电场(三维复矢量)、总相位和当前接天线与每个发射天线间的信道数据，如图6所示，具体包含功率、电场、损耗、第一到达时间、时
延扩展以及rms分布等等。
72.如图7所示，smallscaleoutput.bin文件描述所有发射天线与接收天线间的细致化的信道数据，此文件共有n
×
m组数据包，每一个数据包包含由数据索引头作为标志，具体包含：当前收发天线间的路径数量、路径点数量、时延序列、功率序列、功率占比(归一化)、多普勒频移序列和路径三维坐标点。
73.如图8所示，txrxposition.bin文件提供了收发天线间索引的坐标点，为emoutput.bin文件和smallscaleoutput.bin文件提供具体的收发点坐标支撑。
74.耦合叠加场的总技术路线如图9所示，技术路线以多辐射源目标位置为基础，基于导入的辐射源种类数量、天线类型、频点频带进行合理的规划，按照每个收发点之间计算频段的不同，选择合理的计算方式，优化电磁计算方法。并在收发天线的基础上依赖于镜像法原理实现收发点之间的射线寻迹，并结合不同辐射源到达场点的路径进行汇总分类，并针对每一种路径按照特定的电磁计算进行计算场，随后进行场的叠加并输出。
75.通过对所有的有效电磁传播路径进行有关的电磁计算，基于每个传播路径三维电场矢量的叠加得到总场强，可以得到大尺度预测结果：路径损耗和接收功率。根据每条射线路径的到达时间以及场强幅值大小，可以得到冲激响应、平均附加时延、均方根时延扩展、多普勒频移等小尺度信道参数。
76.若发射源和接收天线之间为视距传播，直射路径在接收天线处的场强为：
[0077][0078]
若发射源和接收天线之间的传播路径为反射路径，则接收天线处的场强为：
[0079][0080]
接收天线处的总场强为：
[0081][0082]
接收功率根据总场强计算，如公式(4)所示
[0083][0084]
上式中，p
t
为天线辐射功率，g
t
和gr分别为发射天线和接收天线增益，λ为发射天线工作波长，e0为发射电场强度，e
total
为接收点处总场强。
[0085]
路径损耗的计算为：
[0086][0087]
上式中，λ为发射天线工作波长，e0为发射电场强度，g
t
和gr分别为发射天线和接收天线增益。
[0088]
跟踪每一条到达接收位置处并对信道特性贡献明显的射线路径，考虑这些射线的所有贡献，得到该接收位置处的无线信道的冲激响应计算如下式(6)所示
[0089][0090]
上式中，接收信号h(t)是由n次时延脉冲(射线)所形成的，每个时延脉冲是由原始的发射脉冲经过衰减和相位变化所得到。每条射线的幅值ai、到达时间τi和相位可以通过式(7)、(8)和射线长度r计算得到。
[0091]
功率延迟分布是信道射线响应功率与传播延迟的函数，定义如下：
[0092][0093]
上式中，h(t)为冲激响应，为附加延迟为τi时的射线路径在接收点处的电场幅值的平方，n为到达接收点处的射线路径总数。
[0094]
平均附加延迟的计算为：
[0095][0096]
上式中，为附加延迟为τi时的射线路径在接收点处的电场幅值的平方，n为到达接收点处的射线路径总数。
[0097]
均方根延迟的计算：
[0098][0099]
上式中，为附加延迟为τi时的射线路径在接收点处的电场幅值的平方，n为到达接收点处的射线路径总数，τe为平均附加时延。
[0100]
多普勒平移反映了因运动而引起的频率展宽。最大多普勒频移为：
[0101][0102]
上式中，v为运动物体的最大速度；λ是载频的波长；c是电波在空气中传播的速度；fc是载频频率。
[0103]
当移动台以恒定的速率v在长度为d，端点为x和y的路径上运动时，收到来自远端源s发出的信号，如图10所示，由于源端距离很远，可假设x和y处的θ是相同的。
[0104]
无线电波从源s出发，在x点与y点分别被移动台接收时所走的路径差为：
[0105]
δl＝dcosθ＝vδtcosθ (11)
[0106]
由于路径差造成的接收信号相位变化值为：
[0107][0108]
由此可得出频率变化值，即多普勒频移为：
[0109][0110]
由此可知，多普勒频移与移动台运动速度及移动台运动方向以及无线电波入射方向之间的夹角有关。若移动台朝向入射波方向移动，则多普勒频移为正，导致接收频率上升。若移动台背向入射波方向运动，则多普勒频移为负，接收频率下降。信号经不同方向传播，其多径分量造成接收机的多普勒扩散，因而增加了信号带宽。
[0111]
如图11所示，为谷歌地球中显示的某海峡区域，提取的区域周长为815.85公里，面积超过4万平方公里。基于地理空间数据云中心srtm数据库提取的90m精度的数字高程地图，选取与谷歌地球中划分区域相同的区域，提取数字高程地图(如图12所示)。
[0112]
在获取数字高程模型后，需要将数字高程模型对应的数字电子地图下载并进行与高程匹配工作。如图13所示，以高程地图中的某一区块进行演示：
[0113]
通过对目标区域的openstreetmap中数字电子地图的提取，并进行相关地表覆盖类型分区处理，得到如图14所示的地理地形分区结构。
[0114]
在进行仿真时，设定各种与仿真相关的参数，如表2所示：
[0115]
表2相关仿真设置
[0116][0117]
仿真中，算法采用点对面型的仿真模式，辐射源均采用半波偶极子天线，辐射源功率最大为10瓦，仿真频点为4.2ghz，预测高度为2500m。
[0118]
如图15所示，在提取的数字高程模型中随机设定100组辐射源位置，天线类型为默认的半波偶极子天线。
[0119]
算法在执行电磁态势推演阶段，需要进行并行调用动态链接库进行相关电磁态势计算。电磁态势仿真结果文件包含：“emoutput.bin”、“smallscaleoutput.bin”以及“txrxposition.bin”文件。
[0120]
其中“emoutput.bin”文件主要为电磁场信息的输出，包含有各个辐射源的功率态势推演叠加场信息和单独辐射源功率态势推演场信息等等；“smallscaleoutput.bin”文件主要为小尺度参数信息，包含时间延迟、角度扩展等等参数；“txrxposition.bin”文件为收发机天线位置的配置文件。
[0121]
图16、17分别给出了100
×
100和1000
×
1000分辨率情况下100个辐射源的电磁态势分析。
[0122]
针对某一辐射源提取出相应的时间延迟结果，图18为该辐射源的空间第一到达时间态势分布图；图19为该辐射源的平均附加延迟态势分布图；图20为该辐射源的均方根时延扩展分布图。

技术特征：
1.一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，地理空间gis模型导入：采用openstreetmap开源数字电子地图提取目标区域的地物环境特征，将目标区域的环境特征结合数字高程模型，对数字高程模型每一个栅格的地物环境类型属性进行赋值，完成对地理空间gis模型的导入；步骤2，仿真参数设置：包括天线特性参数、仿真类型参数和输出参数；天线特性参数包括天线类型、功率、增益、天线方向图和工作带宽；仿真类型参数包括点对点仿真、点对线仿真和点对面仿真；输出参数包括接收点功率、多径参数、时延参数和衰减参数；步骤3，输入数据处理：通过剖分处理将数字高程数据转换为三角形栅格数据，结合数字电子地图闭环数据，为三角形栅格数据赋分区属性，同时依据itu电参数模型的参数，为三角形栅格赋电参数属性；步骤 4，电磁态势推演装置设计：基于处理之后的大区域地理数据，按照几何光学go和几何一致性绕射理论utd原理，进行路径搜索；在路径搜索算法中，按照辐射源的类型和所在分区进行任务划分，实现多线程加速，任务划分后，进入到多辐射源电磁计算模块，在该模块中读取并加载配置文件，遍历预先加载的辐射源，搜索辐射源与场点间存在的所有路径，根据每个辐射源的频带或频点特性，进行路径叠加场的计算，并根据路径信息和参数，进行电磁参数的计算，最终实现电磁模块的计算。

技术总结
本发明公开了一种大规模确定性电磁态势推演装置设计方法，包括如下步骤：步骤1，地理空间GIS模型导入：步骤2，仿真参数设置：步骤3，输入数据处理：步骤4，电磁态势推演装置设计：本发明所公开的设计方法，可以针对全球任意区域进行大规模的电磁态势推演，快速获取该区域中所有辐射源的电磁态势数据。中所有辐射源的电磁态势数据。中所有辐射源的电磁态势数据。


技术研发人员：郭琛 左伟庆 胡硕 郭立新 刘忠玉 赵军 冯阳 程尧
受保护的技术使用者：中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）
技术研发日：2023.04.07
技术公布日：2023/9/11