单星多波束天线下基于压缩感知的多目标干扰定位

针对卫星干扰处理中的多目标定位问题,该文提出基于压缩感知的定位方法。该方法利用目标的空间稀疏性,以及多波束天线在不同信号源方向上的增益不同,仅需要测量接收信号强度便可实现多个干扰的位置识别。研究结果表明,定位性能与节点分布、目标个数、波束覆盖半径、判决门限有关。在给定参数及原对偶内点算法下,该方法可实现1～4个干扰源的空域定位,在信噪比为20 dB时定位精度达到7.7 km,优于经典的旋转干涉仪和空间谱估计测向方法。     

单星多波束天线下基于压缩感知的多目标干扰定位

针对卫星干扰处理中的多目标定位问题,该文提出基于压缩感知的定位方法.该方法利用目标的空间稀疏性,以及多波束天线在不同信号源方向上的增益不同,仅需要测量接收信号强度便可实现多个干扰的位置识别.研究结果表明,定位性能与节点分布、目标个数、波束覆盖半径、判决门限有关.在给定参数及原对偶内点算法下,该方法可实现1～4个干扰源的空域定位,在信噪比为20 dB时定位精度达到7.7 km,优于经典的旋转干涉仪和空间谱估计测向方法.     

雨衰时间序列的混沌识别与预测

针对传统模型在高频段雨衰预测时存在参数计算复杂、实时性差的问题，设计了一种新的非线性动态预测模型.通过混沌识别证明了雨衰时序具备混沌的动力学特性及采用混沌预测方法的可行性.该方法以雨衰前导数据为训练样本建立非线性自适应滤波器，可忽略不同地理区域降雨分布差异性的影响.仿真结果表明，嵌入维数是影响预测精度的最主要因素，在满足嵌入维数为8、重构时延为3 s、采样间隔为1 s条件时预测相对误差可达0.05以下.同时预测的雨衰时间概率分布与ITU-R模型相比有较好的一致性，验证了所提方法具备参数配置简单、可用度高的优点.