辐射源定位中的阵列及电离层误差校正

发布时间：2021-10-25 03:35

　　辐射源定位是一种较为常见的通过接收并处理辐射源目标发射的信号获取目标位置的手段。近年来随着相关研究进展,取得了许多的成果,但还有着许多问题等待探索。比如实际定位过程中,可能会存在许多不确定的环境因素,使得我们接收数据的阵列流型相对于理想条件下的阵列流型存在偏差。此外还有阵列各通道幅度和相位误差、阵元的位置误差和阵列方位依赖的方向图误差等。这种偏差会使得空间谱估计的性能大大下降,所以需要对阵列误差进行校正来获取较高的空间谱估计精度。随着时代发展,人们对雷达的研究不断深入,雷达已经从早期的预警发展到可以对运动目标进行跟踪和定位,并广泛应用于对地面目标、海面目标和空中目标的探测中。短波辐射源定位利用的是经电离层反射的短波信号,信号经过电离层反射传播后被雷达阵列接收。由于电离层中自由电子和离子存在不均匀性,信号在传播过程中会受到电离层的影响,而电离层的等效高度和倾角也都会发生变化,产生电离层误差,实际中也需要对这种影响进行校正处理。本文首先研究了常见的信号处理算法如MUSIC算法及其改进算法的基本原理和处理流程,并对其进行了仿真验证。其次,研究了阵列误差中的各通道幅度相位误差和与方位无关的阵元... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

MUSIC算法流程图

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-10-图2-2求根MUSIC算法流程图2.3.3最小范数MUSIC算法由MUSIC以及根植MUSIC算法可知，在算法对目标方位计算和估计过程中都要用到实测的样本快拍数据对其中的协方差矩阵进行计算和搜索，那么实测样本快拍数据量越大，目标方位结果的估计准确性也就越好。而在实际的实践和工程中，要想获取很多的统计快拍数据是很困难的，这就会导致估计的效果不够理想，而随着实测快拍数据量的增大，相应的矩阵计算量也会相应变大。在这种背景下，有学者提出采用最小范数法，在小的数据快拍样本下，依靠最优化的约束条件对目标方位进行计算和估计，同时还能使计算量下降。其估计谱归一化表达式如下：211()MNHHNNPaEEu(2-16)其中1u为笛卡尔基向量。相应的算法流程图如下：

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文-11-图2-3最小范数MUSIC算法流程图2.3.4根值最小范数MUSIC算法根值最小范数MUSIC法将根值MUSIC法和最小范数MUSIC法相结合，利用了根值MUSIC算法将目标方位的计算估计过程转换成求解多项式的根值过程的特点，可以通过根值分布的情况进行目标方位的预测，而不仅仅像MUSIC算法那样依赖对伪谱图中峰值的搜索来获得目标方位。同样考虑到了最小范数MUSIC法的运算特点，将进行归一化后的伪谱最小范数表达式通过修改，获得根值最小范数法估计谱表达式如下：211()RMNHPaCu(2-17)相应的算法流程图如下：图2-4根值最小范数MUSIC算法流程图

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]天波超视距雷达信号处理技术研究[D]. 郭欣.南京理工大学 2004
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本文编号：3456568