利用信号分类与 MIMO 雷达的多目标被动定位

为何发现隐蔽无线电很重要

现代军事与安保行动高度依赖在不暴露自身位置的前提下，识别谁在发射无线电信号、他们在何处以及在做什么。传统雷达发射脉冲并监听回波，这会暴露雷达的位置。被动雷达则相反：它悄然监听目标已在发出的信号。本文探讨了一种新的方法，使两架协同飞机能够同时更可靠、错误更少地定位多个无线电发射目标，即便在信号微弱且拥挤的情况下也能如此。

倾听而非喧哗

被动系统不向天空发射能量，而是监听船只、车辆或通信设备已在发出的电波。每架飞机携带一个环形天线，能够判断信号来自的方向，就像我们的双耳帮助定位声音一样。通过比较两架飞机测得的方向角，系统可以三角测量每个信号源在地面的方位。挑战在于实战环境中常常同时存在许多发射源，它们的方位线——从每架飞机指向源的想象线——会交叉和重叠。传统方法在每架飞机上分别估计角度，然后再尝试匹配哪条来自飞机A的方位线对应飞机B的哪条，这一步很容易出错，导致目标定位错误。

让两架飞机像一体思考

作者建议将两架监听飞机视为一个更大的虚拟传感器。不是独立处理它们的测量值，而是把原始数据合并为一个数学对象——协方差矩阵。从这个联合视角，他们应用一种著名的方向辨识技术 MUSIC，它类似于一个高度选择性的定向麦克风，能够同时区分多个信号源。在这种设置下，方法直接在一个共享的“谱”图像中搜索对应于两架飞机所见同一目标的角度对。由于配对内嵌在搜索过程中，方法在很大程度上避免了困扰旧方法的脆弱事后匹配步骤。

将数学难题化繁为简

同时处理两架飞机和多个目标很快会变得计算量巨大，因为算法必须在两个平台的水平角和垂直角组合上扫描。对四个角度维度进行暴力搜索将变得不可行。为使问题可控，作者引入了逐步的“降维”策略。首先，他们利用远地地面目标通常具有较小仰角的事实，因此初步固定垂直角，仅扫描水平角以获得粗略方位。然后在更窄的范围内细化垂直角，最后用细网格同时精修两组角度。在每个阶段，他们将多维能量图投影到简单的一维曲线上，在这些曲线上识别峰值——从而确定方向——在噪声存在下更容易且更稳健。

在虚拟天空中测试该方法

为评估性能，研究者模拟了两架飞机在嘈杂环境中观测多个地面目标的情形。他们将双机联合 MUSIC 方法与若干经典方向查找方法和现代被动定位方案进行比较，同时为公平起见保持最终位置求解器一致。新方法在估计水平角和正确分离及匹配多个目标方面表现尤为出色。即使在信噪比较低或仅有有限快照（短时数据段）的情况下，它仍能保持良好精度——这些条件下标准的源计数与分离准则常常失效。虽然高度估计仍更易出错，尤其因天线位于同一平面，但在测试场景中水平位置误差通常远低于一公里。

实际意义

对非专业读者来说，关键结论是：如果两架监听飞机以合适方式共同处理数据，它们能比各自单独工作后再试图对比结果时，更可靠地定位若干独立的地面无线电发射源。所提出的技术将源计数、信号分离和跨平台匹配融合到统一框架中，同时使用数学捷径将计算保持在现实可行的范围内。通俗地说，该方法帮助被动雷达系统以更高置信度和更少混淆地断言“这些信号来自那边的一组车辆”——这项能力对监视、电子战与态势感知（且不暴露自身位置）日益重要。

引用: Wang, H., Liu, X. & Lei, Z. Multi-target passive positioning with signal classification and MIMO radar. Sci Rep 16, 7777 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36881-9

关键词: 被动雷达, 多目标定位, 到达角, 双机协同探测, 信号处理