一种基于深度强化学习的测向基线布阵技术

针对现在工程项目中测向阵列基线的布阵方法存在耗时耗力、严重依赖于技术人员测向经验且复杂测向阵列难以设计等问题,提出了一种利用深度强化学习方法实现测向阵列基线自动生成技术。基于相关干涉仪测向机制,采用深度强化学习方法构建测向布阵智能体,重点突破多场景多实体仿真建模、布阵智能体构建、测向效能评估等关键技术;利用强化学习反复试错机理,迭代优化得到符合指标的最优测向阵列,大大提高布阵效率和测向质量,并通过实验证明了该方法的有效性。采用该技术设计的阵列基线已在实际项目中进行测向试验验证,各项指标均满足实际工程应用要求。

不同基线的干涉仪测向误差分析

针对传统多基线干涉仪测向系统,对其测向误差进行理论分析,给出能够正确解模糊的判定依据。对不同干涉仪天线阵基线布阵的解模糊概率进行仿真分析,分析正确解模糊概率对测向精度的影响,并与测向精度的理论结果进行对比。最后,给出了判定干涉仪基线布阵好坏的评价标准。