[发明专利]一种基于子空间聚类的双基地MIMO雷达阵列诊断方法在审

专利信息
申请号: 201910922256.0 申请日: 2019-09-27
公开(公告)号: CN110531330A 公开(公告)日: 2019-12-03
发明(设计)人: 陈金立;张廷潇;李家强 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G01S7/40 分类号: G01S7/40
代理公司: 32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 代理人: 康燕文<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 210044 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于子空间聚类的双基地MIMO雷达阵列诊断方法,首先,对虚拟阵列协方差矩阵进行特征值分解获得信号子空间,根据信号子空间中各数据点的分布特征,采用密度峰值聚类算法获取信号子空间中各个数据点的密度分布与距离特性;其次,通过计算各数据点的簇中心权值选取聚类中心,将信号子空间中各数据点无监督地划分为不同簇类,并确定异常簇类;最后,根据异常簇类中的数据点确定发射阵列与接收阵列中故障阵元的位置。采用本发明方法能同时诊断发射阵列与接收阵列中的故障阵元、且无需额外测试阵元或参考数据。
搜索关键词: 数据点 信号子空间 阵元 发射阵列 接收阵列 子空间 特征值分解 协方差矩阵 诊断 参考数据 分布特征 获取信号 聚类算法 聚类中心 距离特性 密度分布 虚拟阵列 无监督 聚类 测试 基地
【主权项】:
1.一种基于子空间聚类的双基地MIMO雷达阵列诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:/n(1)对存在故障阵元的双基地MIMO雷达接收信号进行匹配滤波,得到虚拟阵列的输出信号并计算虚拟阵列输出信号的协方差矩阵对协方差矩阵进行特征值分解获得信号子空间/n(2)根据信号子空间中各数据点的分布特征,采用密度峰值聚类算法获取信号子空间中各个数据点的密度分布与距离特性;/n(3)通过计算各数据点的簇中心权值选取聚类中心,将信号子空间中各数据点无监督地划分为不同簇类;/n(4)根据聚类结果确定异常簇类,并根据发射阵列与接收阵列中故障阵元与异常数据点的位置关系确定发射阵列与接收阵列中的故障阵元的位置。/n
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