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提出了一种毫米波干涉仪二维测向解模糊算法.通过对圆形阵列阵元与参考阵元之间的测量相位差进行一次或多次虚拟变换运算,获得虚拟阵元与参考阵元之间的无模糊相位差.无模糊相位差被用来得到粗略无模糊的波达方向估计,此粗略无模糊的波达方向估计被用来解原阵列阵元和参考阵元的周期性相位模糊.进而获得高精度波达方向估计.仿真实验表明,所提算法在毫米波频率范围内能获得高精度的二维测向结果. 相似文献
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多基线干涉仪测向的基线设计 总被引:6,自引:0,他引:6
文章介绍了一种多基线干涉仪测向系统的基线数量和间距设计方法,该方法主要是根据测向误差和测向模糊数量来约束基线设计,并结合实例介绍了设计过程。研究还表明,如允许较小概率的测向模糊,将使基线数量减少并便于工程实现。 相似文献
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针对多阵元相位干涉仪测向过程中的解模糊概率问题,在相位差误差条件下建立了解模糊概率与基线长度比之间的关系,给出一种相关干涉仪基线设计方法,并研究了相关干涉仪的解模糊条件;提出一种改进的相关干涉仪算法,缩小了相关干涉仪的取值范围,优化了相关函数,该方法最大程度地利用了干涉仪孔径尺寸,保证了测向精度,提升了运算速度,同时具有更强的解模糊稳定性.仿真试验表明,改进的相关干涉仪算法有效可行. 相似文献
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基于虚拟基线的干涉仪测向改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂电磁环境下对复杂电磁信号进行测向是电子信息侦测的必要手段。并针对传统数字相位干涉仪解模糊和天线布设等技术问题,根据干涉仪测向基本原理,提出了一种基于虚拟基线的相位干涉仪方法,并利用大数判决准则对干涉仪测向估计方法进行了改进,改善和提升了测向性能。通过理论分析与仿真验证了该干涉仪设计与改进方法的有效性、可行的,同时该方法有利于工程实时实现,对实际工程应用有重要的参考意义,尤其是多长基线和多种天线阵形式的干涉仪系统。 相似文献
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针对基于凸优化模型的相关干涉仪测向算法计算量过大的问题,提出了一种基于稀疏度自适应匹配追踪算法的相关干涉仪测向算法。该算法首先根据压缩感知原理利用传统相关干涉仪算法的测向数据库作为基底将入射信号稀疏表示;接着,根据贪婪算法对信号进行重构,估计入射信号的方位。该算法的优点在于在迭代过程中引入回溯思想,自动调整估计步长,实现计算复杂度和估计精度的平衡。仿真结果表明,相比基于凸优化模型的相关算法,该算法的计算量大大降低,测向速度提升24.6%,特别在多入射信号情况下具有明显优势。 相似文献
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《红外与毫米波学报》2015,(2)
提出了一种毫米波干涉仪二维测向解模糊算法.通过对圆形阵列阵元与参考阵元之间的测量相位差进行一次或多次虚拟变换运算,获得虚拟阵元与参考阵元之间的无模糊相位差.无模糊相位差被用来得到粗略无模糊的波达方向估计,此粗略无模糊的波达方向估计被用来解原阵列阵元和参考阵元的周期性相位模糊.进而获得高精度波达方向估计.仿真实验表明,所提算法在毫米波频率范围内能获得高精度的二维测向结果. 相似文献
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干涉仪测向中相关处理算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了干涉仪测向体制的基本原理,分析了消除相位差模糊与提高测向精度之间矛盾形成的原因,为了解决此矛盾采用了相关处理算法,并给出了基线尺寸对测向精度影响的仿真结果,仿真结果表明了此算法的正确性。 相似文献
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现代军事雷达对抗中,快速准确获取辐射源方向角度信息至关重要,针对传统测向法精度较低的问题,本文提出长短基线相结合的方法建立测向算法模型,通过MATLAB对相位差进行测量求解,可以广泛应用于电子战情报处理领域。研究表明:与传统测向方法的精度相比,测向精度可达到1.2%。 相似文献
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相关干涉仪测向是测量信号到达方向的一种重要方法,因其实现简单且测向精度较高得到了广泛应用,但是运算量较大使得测向处理较慢。利用现场可编程门阵列(FPGA)的高速并行计算特点,对算法流程进行了改进,设计了一种资源占用少、处理速度快的实现方案,对算法的关键模块实现进行了分析,最后通过实际应用验证了该方法的正确性和可行性。 相似文献
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对相关干涉仪测向算法的改进 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了一种相关干涉仪测向的改进算法.与在全方位范围内进行相关运算的常规相关干涉仪不同,它只在相位角的有限区间内进行相关运算并搜索最大相关系数值,可以极大的缩短相关干涉仪测向所需的时间;在该方法中引入曲线拟合算法对相关运算后的数据进行处理,可以使相关干涉仪测向系统获得更高的测向精度. 相似文献
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相关干涉仪测向技术在工程中应用很广泛,但是庞大的计算量严重影响了测向响应时间。利用数字信号处理器(DSP)的并行流水编程技术和同步接口的直接存储器访问技术(DMA)可以较好的解决处理速度问题。介绍了基于汇编语言的并行流水编程和同步接口DMA两种关键技术,从相关度计算的并行流水编程和DMA方式导入样本相位差两方面论述了快速实现方法的步骤,对该方案的处理速度进行了分析。 相似文献
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针对干涉仪测向系统中采用传统算法难以克服系统误差的问题,提出了一种基于神经网络的干涉仪测向方法。通过对干涉仪测向系统进行建模,分析了测向误差来源和解相位模糊算法,建立了基于相位干涉仪测向系统的BP神经网络模型,并采用了Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络进行改进。以微波暗室的试验数据为训练数据,利用Matlab工具箱对神经网络进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:与传统的测向算法相比,该算法能克服系统误差,进一步提高干涉仪测向精度,改进后的神经网络的收敛速度得到大大提高。 相似文献