基于智能学习的宽频段无线电测向方法研究

项目名称： 基于智能学习的宽频段无线电测向方法研究

项目编号： No.60972161

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张旻

作者单位： 中国人民解放军电子工程学院

项目金额： 30万元

中文摘要： 来波信号方位估计一直是通信、雷达、声纳等领域研究的热点问题。由于测向环境、测向目标、天线阵列等因素的复杂性，造成现有宽频段测向算法在来波方向估计的准确性、时效性以及与实际环境匹配性等方面还有待提高。本项目综合利用现代信号处理和智能信息处理技术，研究一种新的宽频段测向方法，拟通过智能学习的方式获取天线阵列测向能力以达到测向的目的。研究内容包括智能测向算法的总体框架；在提取天线各阵元相关函数的相角特征基础上，联合波达方向矩阵等多种特征，获取鲁棒性强的方位特征信息；将多粒度分层测向模型与神经网络、支持向量机等分类算法相结合，通过优化网络参数和降维处理，完成宽频段来波方位估计模型的构建；针对存在的天线阵列耦合、多信道不一致、阵列误差等情况，通过用实际测试数据增量学习的方法完成模型修正。项目研究的方法能有效提高测向精度、时效性和环境适应性，并能满足非规则阵列测向要求，促进测向新方法的研究与发展。

中文关键词： 来波方向估计；方位特征；智能模型；稀疏表示；增量校正

英文摘要：

英文关键词： DOA estimation；direction feature；intelligent model；sparse representation；incremental calibration