基于相关比幅测向的圆阵干涉仪解模糊算法

针对比幅测向精度较低而干涉仪测向相位易模糊这一问题,提出了一种基于多波束比幅测向的圆阵相关干涉仪解模糊改进算法,实现对小型无人机方位的快速估计。首先,根据目标无人机的图传信号特征值建立离线数据库,利用改进的多波束相关比幅法对无人机来波方向进行粗略测量,通过二次插值法对“栅栏效应”造成的估计偏差进行一定修正;然后,将修正后的角度测量值对干涉仪实测相位差进行解模糊;最后,利用无模糊的相位差通过相关运算实现来波方向的精确估计。该算法将相关运算运用在比幅测向中,有效提高了干涉仪解模糊概率。与传统的比幅测向法和干涉仪测向法相比,该算法只需3组天线就能完成测向功能,其测向精度提高至2°以内,并且该算法对天线一致性要求低,实时性高,可实际应用于圆形阵列测向体制,实现对无人机的快速测向。     

对一些无线电测向技术问题的研讨

讨论了无线电测向的某些技术问题．特别指出经典的”相关算法”不适用于相关干涉仪的测向运算。     

基于CORDIC算法的干涉仪测向的FPGA实现方法

本文通过介绍干涉仪测向的基本原理、CORDIC算法用于平方根和反正切运算,综合实现了干涉仪测向中反正弦的运算,避免了除法运算。在Xilinx FPGA平台和MATLAB平台对运算过程进行仿真实现和分析,结果表明,该运算过程易于实现,运算速率快、精度高且能实现对较大的入射角的测量,适用于干涉仪测向的工程应用。     

高速宽带通信信号测向处理模块的设计与实现

针对紧凑型的宽带高速通信信号侦察测向应用需求,对相关干涉仪测向处理模块进行合理的采样率设计和算法优化,利用FPGA运算能力强的特点,在有限的硬件资源中实现了60MHz带宽的准实时测向处理,对提高侦察跳频等低截获概率信号的效能有重要意义.     

低信噪比下相关干涉仪测向处理方法

针对在低信噪比条件下相关干涉仪测向来波方位角估计误差较大甚至有时失效的问题,提出一种基于相位差矢量累积的相关干涉仪测向处理方法。与直接使用相位差的常规相关干涉仪测向不同,该方法首先利用多次测量的相位差和信号幅度构造复数矢量,然后对这些矢量进行累积运算,再与天线的阵列流形进行拟合。此方法通过提高相位差的测量精度和稳定度从而达到即使在低信噪比条件下也可以得到较高测向准确度,具有算法简单、性能稳健的特点。最后通过仿真分析,对文中提出的方法给予验证。     

基于压缩感知的相关干涉仪测向算法

针对相关干涉仪测向系统,提出了一种基于压缩感知的测向算法.该算法将相关干涉仪的测量矢量分解为以测向数据库为基底的含有噪声的稀疏表示,采用再加权的l₁范数凸优化算法,迭代更新加权矢量,以逼近最优的l₀范数.所提算法和传统的计算相关系数最大值方法相比,额外利用了辐射源信号在空域上的稀疏性,可以对同频多信号进行测向.采用计算机仿真对所提算法的性能进行了验证.     

相关干涉仪测向算法的FPGA设计实现

相关干涉仪算法是一种设计实现非常简便的测向方法,使用FPGA设计技术可以解决处理速度比较慢的问题。介绍了相关干涉仪测向算法的原理和技术特点,对设计中采用的5阵元圆形天线阵相关干涉仪测向系统的硬件平台组成结构和处理过程进行了简述,并且详细说明了使用FPGA所实现的主要功能和FPGA设计所采用的设计工具。对设计中采用的关键技术和采用FPGA实现相关干涉仪测向处理后测向处理速度的提高进行了分析比较。     

一种快速二维相关干涉仪测向算法

针对宽带信道化测向处理中传统二维相关干涉仪测向算法计算量过大的缺点,提出了一种基于引导基线的快速相关干涉仪算法.在阵列中选定引导基线,由引导基线的相位差信息计算出一组可能的来波角度信息;在测向处理时,仅对引导基线确定的角度进行相关度计算.快速算法将传统相关干涉仪中的二维相关峰搜索减小为仅对一个由模糊角度组成的点集进行搜索,计算量不到传统方法的百分之一,且测向性能与传统方法相当.试验验证了该算法的有效性.     

MUSIC算法在交叉干涉仪测向中的应用

分析了美国NAVSPASUR系统交叉干涉仪测向所采用的逐次解模糊算法及其性能,提出了另一种用于交叉干涉仪测向的MUSIC算法.该算法充分利用了MUSIC算法测向精度高的特点,使交叉干涉仪具有更好的测向性能.仿真结果验证了MUSIC算法在交叉干涉仪测向中的有效性.     

一种稳健的平行基线相关干涉仪测向方法

针对传统平行基线相关干涉仪在实际测向中精度易受系统误差影响的问题,提出了一种稳健的平行基线相关干涉仪测向方法.该方法通过增加平行基线组合数和引入索引扩展,减小系统误差对测向精度的不利影响,并采用实测样本进行相关来弱化互耦、多径效应等因素的影响.仿真结果验证了改进算法能有效提高实际测向系统的测向精度;同时,相对于标准干涉仪具有运算量上的优势,从而更加适合具有实时测向要求的测向系统使用.     

基于神经网络的干涉仪测向方法

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。     

单信道相关干涉仪测向技术研究

单信道相关干涉仪测向技术运用多阵元天线接收电磁波信号，基于相位干涉原理形成多个相位差，与标准数据库中的样本数据进行相关，以确定来波方向。这种测向技术的精度较高，可以覆盖全方位，且只需一个信道即可完成测向。     

基线引导式快速相关干涉仪测向性能分析及提升方法

基线引导式快速相关干涉仪算法计算复杂度低,能较好解决宽带信道化二维测向处理时的计算复杂度高的问题。为了对该算法的性能进行评估,推导了该算法在任意形式引导基线情况时的方位角与仰角估计的误差方差表达式,并与测向误差的克拉美-罗界(CRB)进行了对比。以均匀圆阵为模型,改进了取向方式,提高了测向准确度,并给出了一种解模糊基线的选择方法。与相关干涉仪算法、伪线性最小二乘算法进行了仿真对比,仿真结果说明选择合理的引导基线与解模糊基线,快速相关干涉仪算法不仅具有计算复杂度低的优势,还能较好的兼顾测向准确度与解模糊稳健性。      

基于盲信号分离的同频多信号测向技术

介绍了一种基于快速定点的盲分离算法,该算法可以对来自不同方向上的统计独立信号进行有效的分离,并且不需要预先知道信号的方向和阵列的结构流形。常规的干涉仪算法只能够对非同频信号测向,当多个信号频谱重叠时,无法准确获得单个信号的相位,因此采用干涉仪算法不能够实现对同频多信号测向。提出了一种基于盲信号分离结果的干涉仪测向算法,可以解决同频多信号的测向,进一步提高了干涉仪算法的应用前景。     

噪扰条件下多基线相位干涉仪解模糊算法

针对多基线相位干涉仪在宽带测向时存在的问题,该文提出了一种基于中国余数定理的相位差解模糊算法,研究了噪扰条件下正确解模糊的条件。该方法选择基线长度满足一定的参差关系,从而解决了测向精度与最大不模糊角度之间的矛盾。计算机仿真证明了该方法的有效性。     

基于大潜深耐压天线罩模型的四面阵干涉仪测向算法

基于大潜深耐压实心厚壁柱状天线罩模型，提出一种四面阵干涉仪测向算法，推导了该模型下干涉仪相位差及信号入射角度的相关计算公式。该算法可以解决天线罩插入相位移不均匀性引入的相位误差问题。最后通过计算机仿真验证了所提算法的有效性，能够很好地解决经典干涉仪算法在实心壁天线罩模型下带来的阵元相位差严重失真以及测向误差大的问题。     

基于线性误差模型的干涉仪系统标校方法

干涉仪系统利用多个天线构成测向基线,通过测量目标相位信息完成入射角度估计,能实现瞬时高精度测向.针对系统误差影响测向性能这一问题,分析了系统误差来源(包括天线安装误差和系统固定相位误差),建立了干涉仪系统误差线性模型,利用线性最小二乘算法对干涉仪系统中的天线相位误差与基线安装误差进行估计.仿真分析验证了该方法的有效性.