被动单脉冲导引头干扰源角度分辨

讨论了被动单脉冲导引头对窄带高斯噪声干扰源的角度分辨.在导引头主波束内只有一个干扰源情况下,导引头给出的平均到达角指向干扰源真实到达角方向.在导引头主波束内同时存在两个相互独立干扰源情况下,通过平均到达角理论分析和计算机仿真,导引头给出的平均到达角指向两干扰源功率重心方向.利用复角技术,可判断导引头主波束内是单目标还是多目标.并提出一种利用复角技术和聚类分析相结合的两干扰源角度分辨方法,计算机仿真证实了方法的有效性和正确性.

被动雷达导引头多脉冲辐射源的角度分辨与跟踪

讨论了被动雷达导引头主波束内存在多脉冲辐射源时对多辐射源进行角度分辨并跟踪某一辐射源的方法。首先利用聚类分析法实现多辐射源角度分辨 ,然后利用主波束角度压缩方法实现单一辐射源跟踪。计算机仿真结果表明 :在中等密度脉冲辐射源环境下 。

高角度分辨率的信源分离算法

传统的波束形成算法在期望信号和干扰信号来向相近的情况下性能下降,不能很好地完成信源分离,针对此问题提出了一种高角度分辨率的信源分离算法。首先选取一种适合任意阵型的AR模型预测方法进行阵列扩展,然后利用基于独立分量分析的鲁棒性分离算法完成信号分离,通过结合阵列扩展和盲源分离的优点,本文提出的分离算法在不增加实际阵元数目的前提下具备比原阵列更高的角度分辨率。实际数据测试表明提出的算法能够在9元均匀圆阵上分离方位角来向间隔为0.5度的信号。

一种高角度分辨率算法的稳定性分析

就软、硬件技术相结合的小型相控阵天线的角度分辨率问题，利用数值分析理论，从理论和实际应用两方面讨论了该天线实现高角度分辨率算法的稳定性。理论结果表明，该算法是可行的，但考虑实际测量误差特性时，在实际应用中需作一定预处理。

一种提高声呐波束角度分辨率的方法

为了提高声呐波束的角度分辨率,本文提出了接收换能器阵元域数据在角域中对消波动性再做常规波束形成的方法。仿真了该高分辨率形成波束的指向性和角度分辨能力,结果表明形成的波束比常规形成波束具有更高的角度分辨率。用高分辨率波束形成的多波束对湖试数据进行水声成像,得到了比用常规波束形成进行水声成像更高分辨率的声图。阵元域数据在角域中对消减弱了有限孔径对波动传播的衍射,从而提高了波束的角度分辨率。

一种光场图像空间和角度分辨率重建方法

光场相机能够通过一次拍摄获取包含空间和角度的四维信息。然而,光场图像空间分辨率较低,角度分辨率也无法满足应用需求。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的光场图像超分辨率重建方法,同时提高光场图像的空间分辨率和角度分辨率。首先通过空间分辨率重建网络恢复子孔径图像的高频细节,然后根据子孔径图像位置,设计三种不同的角度分辨率重建网络在子孔径图像间插入新的视角。实验结果表明,该文方法与其他先进方法相比,在定性和定量评价方面均取得较好的重建效果。

一种提高激光告警角度分辨力的技术实现方法

本文通过分析激光脉冲宽度与角度分辨能力的关系,在传统脉宽识别技术的基础上,以多通道接收机为原型,介绍了一种新型提高角度分辨力的改进型脉宽识别技术,通过数学建模的方式,给出函数原型并进行仿真,给出了其硬件实现平台和软件实现流程,经过统计分析和实验比对,验证了改进型脉宽识别技术可在不改变物理窗口的基础上进一步提高激光告警设备的角度分辨能力。

提高激光告警角度分辨力的光学设计思路

文章探讨了提高激光告警角度分辨力的光学设计方法，文中提出了具体的光学接收系统的结构，并通过光学软件对该光学系统进行了仿真设计，得到了比较理想的结果。

毫米波雷达角度分辨力测试方法研究

车载毫米波雷达以其低成本及良好的环境适应性已成为智能驾驶车辆的主流零部件,且随着毫米波雷达技术的逐渐成熟,毫米波雷达被大量安装在车上,因此亟需研究出一套毫米波雷达产品的测试评价方法。作为毫米波雷达性能和功能的最重要的评价指标之一,角度分辨力的影响因素复杂多变,并且国际上还没有确定的测试方案。因此本文通过定位多个因素对毫米波雷达角度分辨力的影响,提出毫米波雷达推荐性测试方案。

雷达角度分辨率

雷达角度分辨率(radar angular resolution)雷达在角度上，从毗邻目标的回波中．区分出各个目标信号的能力。通常以能区分出在相同距离、同样回波信号强度的二目标．所需的目标间最小方位角或仰角问题，来表示雷达的角度分辨率。雷达角度分辨率的数字度量的近似值为雷达天线波束的半功率点波束宽度。实际上由于二毗邻目标间相对相位关系不同，可获得的雷达角度分辨率的范围为1～2倍的天线波束半功率点间的宽度．典型值为1．5倍天线波束半功率点间的宽度。

基于二维稀疏阵列的相控阵雷达超分辨角度估计方法研究——二维稀疏阵列结构分析

随着时代不断发展,基于均匀阵列的传统DOA估计算法已经落后于时代,稀疏阵列作为新型阵列能提高阵列自由度、降低阵元互耦效应。其中二维稀疏线阵相比于一维稀疏线阵性能更好、使用更广泛。本文总结了前人关于二维稀疏阵列的研究成果,主要研究内容如下:介绍了稀疏阵列。稀疏阵列的阵元间距不必再是信号半波长,降低了阵元间互耦效应,并通过构造虚拟阵列提高阵列自由度,扩展了阵列孔径。本文首先介绍了稀疏阵列是如何构造虚拟阵列并如何扩展阵列孔径这一核心理论,接着介绍了最小冗余阵列、嵌套阵列和互质阵列三种基础的阵列模型,并拓展介绍了L型互质阵列和精简型互质阵列模型,以及基于它们的DOA估计。

角度分辨光谱技术及其应用

光谱是物质的光学指纹信息,是研究光与物质相互作用的重要手段。角度分辨光谱技术是对光谱在角度维度的进一步解析,能够分辨光的强度、偏振态和相位等信息,从而在生物医学、材料科学和微纳光子学等研究领域得到广泛应用。为了实现角度分辨光谱,目前已经开发了多种实验系统,并涌现出了大量数据处理算法。本文将介绍角度分辨光谱的生成方法、数据处理技术及其在不同研究领域中的应用。

点云角度分辨率精度评定

角度分辨率是决定点云目标细节提取能力的主导因素,角度分辨率模型是由平均调制传递函数AMTF模型推导而来,AMTF模型受采样间隔AMTFS模型、光斑大小AMTFb模型和量化精度AMTFq模型共同影响,通过分析采样间隔和光斑大小的误差因子,推导采样间隔和光斑大小精度评定公式。根据AMTF模型与采样间隔和光斑大小的关系式,对AMTF模型进行线性化;依据误差传播规律详细推导了截止频率的中误差,并利用截止频率与角度分辨率的关系,实现了角度分辨率的精度评定。

地面三维激光扫描点云角度分辨率研究

给出了点云角度分辨率近似等于扫描间隔和光斑直径大小的两种取值条件,以及该条件与测角精度的关系、理论最小角度分辨率与测角精度的关系,在此基础上推导出了它们的简化关系式,并利用推导的公式计算分析了29款扫描仪角度分辨率二种取值的条件及其理论最小角度分辨率大小,验证了公式的实用性。

三维激光扫描仪的任意方向角度分辨率模型研究

提出了截止频率曲线的概念,给出了点云任意方向的瞬时视场角计算模型和点云平均有效瞬时视场角评价模型,并利用平均有效瞬时视场角模型对9款三维激光扫描仪进行分类,结论对如何求解点云任意方向的角度分辨率和整体角度分辨率具有指导意义。

水声信号稀疏重构高分辨角度-多普勒成像

对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度多普勒平面的混响干扰。对运动声吶前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。

利用频谱相位信息进行角度超分辨的研究与实验

本文介绍了一种利用雷达回波幅度信号频谱相位信息进行角度超分辨的方法 .文中进行了理论分析 ,并对其分辨原理作了仿真 ,证明该方法是可行的 .仿真表明在信噪比为 10dB时仍有效地分辨是否为多目标 .文中还对天线主瓣的时间函数与雷达回波幅度时间函数失配情况进行了仿真 ,表明在一定的条件下 ,仍可有效的分辨目标 .文章的最后还给出了实际雷达实验数据处理的结果 ,表明该方法在实际中也是可行的 .

一种均匀线阵雷达的角度超分辨新算法

分析了反滤波(去卷积)及相关阵处理实现角度高分辨原理和各自优缺点,并在此基础上提出反滤波结合相关阵处理实现角度超分辨的算法。仿真结果表明,该算法性能在两者之上,且更加实用化。

一种用于雷达多目标角度超分辨的新方法

在现代脉冲雷达中，加性噪声不一定是高斯噪声，如果利用二阶统计量进行估计，将会带来较大误差，从阵列信号处理的角度出发，采用基于子空间的Root-MUSIC算法，提出了一种新估计量以分辨多个独立目标。通过对等幅调相信号的仿真，验证了该新估计量有较好的性能。

一种基于稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计算法

本文提出一种基于稀疏贝叶斯学习的改进离网DOA估计算法,以提升非理想测向环境下在低信噪比、低快拍数时的DOA估计性能,称之为MOGSBL算法。本算法将信号源方位区间进行离散化,得到方位离散网格。为阵列接收信号建立稀疏贝叶斯模型,将网格节点修正量设为模型超参数。采用期望最大化算法迭代更新网格节点修正量,使更新后的网格节点更接近真实源信号方位。为了检验MOGSBL算法的性能,本文进行了大量的数值实验,并将MOGSBL算法的DOA估计结果与RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法进行对比。在不同信噪比和不同快拍数时,MOGSBL算法均能清晰分辨方位很接近的两个信号源,角度分辨率明显高于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法。随着信噪比和快拍数的增加,4种算法的RMSE均逐渐减小。但MOGSBL算法的RMSE明显低于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法,且RSBL算法、OGSBL算法优于L1-SVD算法。实验还分析了方向测试范围的离散网格节点数对DOA估计的影响,发现细密的离散网格可以提高DOA估计精度,但DOA估计的计算量会增加。且在任意网格节点数时,相比于RSBL算法、OGSBL算法和L1-SVD算法,本文的MOGSBL算法均具有最低的RMSE和最短的计算时间。