[发明专利]一种稀布阵列近场无源定位幅相误差校正方法在审

专利信息
申请号: 201510770276.2 申请日: 2015-11-12
公开(公告)号: CN105445709A 公开(公告)日: 2016-03-30
发明(设计)人: 崔国龙;杨诗倩;高尚伟;余显祥;孔令讲;杨晓波;易伟;张天贤 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G01S7/40 分类号: G01S7/40
代理公司: 电子科技大学专利中心 51203 代理人: 张杨
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种稀布阵列近场无源定位幅相误差校正方法,涉及相控阵雷达技术领域。在目标位于近场的情况下,固定俯仰角将目标距离和方位角进行交替循环估计,直至两个参数都收敛至真实值,作为误差校正的初始位置;然后根据,对目标方位角进行一维搜索并用上述幅相误差自校正的方法对阵列幅相误差进行校正,估计出阵列幅相误差矩阵Γθ以及方位角的一次迭代值θ′;估计出阵列幅相误差矩阵Γr以及目标距离的一次迭代值;以此进行循环迭代,直至||Гθr||<ε2,即参数估计值收敛于真实值。本发明在一定的布阵范围内,阵元位置随机稀疏摆放,只需要较少的阵元就可达到相同的角度分辨率,在实际工程中有利于节约成本。
搜索关键词: 一种 布阵 近场 无源 定位 误差 校正 方法
【主权项】:
一种稀布阵列近场无源定位幅相误差校正方法,该方法具体包括:步骤1:获得定位场中信号接收机即定位阵元的个数及其位置信息;步骤2:以第一个阵元为参考阵元,各阵元接收P个位于定位场中的目标信号源发送的信号;步骤3:用xm(t)表示第m个阵元在第t个时刻接收信号的采样值,则天线阵列接收信号<mfenced open = '' close = ''><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup><mrow><mo>&lsqb;</mo><msub><mi>x</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>x</mi><mn>2</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msub><mi>x</mi><mi>M</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&rsqb;</mo></mrow><mi>T</mi></msup><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>p</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>P</mi></munderover><mi>a</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>r</mi><mi>p</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mi>s</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>t</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><mi>L</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced>其中,(·)T表示转置操作符,sp(t)表示第p个近场信号源,n(t)表示天线阵列接收的噪声矢量,L表示采样总数,a(rpp)表示第p个近场信号源导向矢量,rp表示第p个近场信号源到参考阵元的距离;步骤4:通过接收天线阵列数据x(t)估算协方差矩阵(·)H表示对矩阵进行共轭转置计算;再估算协方差矩阵的逆矩阵R‑1,(·)‑1表示对矩阵进行求逆运算;步骤5:采用最小方差波束形成算法估计出目标角度和距离的初始值<mrow><msup><mover><mi>&theta;</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow></msup><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msubsup><mover><mi>&theta;</mi><mo>^</mo></mover><mn>1</mn><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mover><mi>&theta;</mi><mo>^</mo></mover><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow></msubsup><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msubsup><mover><mi>&theta;</mi><mo>^</mo></mover><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>)</mo></mrow></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>令二维迭代次数N=0;步骤6:首先在角度维上进行迭代,固定目标距离为则可以在角度维上进行一维幅相误差校正,设定角度维上迭代次数变量为k,从角度维上估计出的稀布阵列雷达幅相误差对角矩阵为初始值为定义代价函数<mrow><msub><mi>J</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>p</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>P</mi></munderover><msup><mi>a</mi><mi>H</mi></msup><mrow><mo>(</mo><msup><msub><mi>r</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>,</mo><msup><msub><mi>&theta;</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><msup><mrow><mo>(</mo><msup><msub><mi>&Gamma;</mi><mi>&theta;</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow><mi>H</mi></msup><msup><mi>R</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><msup><msub><mi>&Gamma;</mi><mi>&theta;</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mi>a</mi><mrow><mo>(</mo><msup><msub><mi>r</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>,</mo><msup><msub><mi>&theta;</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></msup><mo>)</mo></mrow></mrow>其中a(rp(k)p(k))表示第p个近场信号源的导向矢量,(·)H表示对矩阵进行共轭转置计算;增加迭代次数,直到Jk‑1‑Jk≤ε1结束迭代,获得角度估计值和幅相误差估计值为步骤7:在距离维上进行迭代,固定目标角度为则可以在距离维上进行一维幅相误差校正;设定从距离维上估计出的稀布阵列雷达幅相误差对角矩阵初始值为进行与步骤7相同的一维迭代过程,可求得距离估计值和幅相误差估计值步骤8:比较两个维度上估计出的幅相误差对角矩阵,若满足则停止迭代,其中ε2为根据实际情况预设的门限,即得到幅相误差的估计值否则,令N=N+1,转到步骤6,继续迭代,其中N为角度维和距离维共同迭代次数的变量。
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