[发明专利]一种基于共形天线阵和贝叶斯网络的角度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于共形天线阵和贝叶斯网络角度的估计方法包括：利用贝叶斯网络刻画共形天线阵接收到的目标辐射源幅度和相位信息与到达角之间的对应关系，用贝叶斯网络的观测节点X＝{X_i:i＝1,...,K}表示任意时刻t共形天线阵的扫描频率f(t)、各通道接收到的目标辐射源幅度A(t)和相位用贝叶斯网络的估计节点Y表示极化方式P(t)、目标辐射源的方位角α(t)以及俯仰角β(t)。

技术领域

本发明涉及角度估计方法，尤其涉及基于共形天线阵和贝叶斯网络的角度估计方法。

背景技术

由于目标的空间位置不会发生突变，因此信号的到达方向也不会发生突变，目标到达角是最有效、稳定和可靠的多目标分选参数。

目前，测量目标辐射源信号到达角的方法主要有幅度比较法、相位比较法等。随着数字接收技术的成熟，可以采用更高精度和更加灵活的超分辨测向技术来估计目标辐射源的到达角。

采用超分辨测向体制的测向系统主要由多元天线阵、多通道接收机、模数转换、高性能数字信号处理器以及高精度的空间谱估计测向算法组成。

多元天线阵测量来波信号，经过多通道接收机变频、放大，得到矢量信号，在合适的频段将其采样量化为数字信号，送给数字信号处理器，利用MUSIC算法进行二维到达方向(DOA)估计，从而确定目标空间方向。MUSIC算法的输入即为多路接收机的输出矢量信号，该矢量信号包括辐射源的幅度和相位信息。

对于共形天线阵，如果利用MUSIC算法进行到达角估计，须计算对应于共形天线阵的导向矢量。但是计算共形天线阵的导向矢量不像线阵或面阵那样容易。如何能够不计算对应于共形天线阵的导向矢量而又能较准确地估计目标辐射源的到达角，是需要解决的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明目的在于提供一种基于共形天线阵和贝叶斯网络的角度估计方法，避开计算对应于共形天线阵的导向矢量和使用MUSIC算法，实现目标辐射源到达角的估计。

一种基于共形天线阵和贝叶斯网络角度的估计方法包括：

利用贝叶斯网络刻画共形天线阵接收到的目标辐射源幅度和相位信息与到达角之间的对应关系，用贝叶斯网络的观测节点X＝{X_i:i＝1,...,K}表示任意时刻t共形天线阵的扫描频率f(t)、各通道接收到的目标辐射源幅度A(t)和相位用贝叶斯网络的估计节点Y表示极化方式P(t)、目标辐射源的方位角α(t)以及俯仰角β(t)。

进一步地，根据装订参数：极化方式的个数N_P，将极化方式P(t)的估计转化为一个类标签个数为N_P的分类问题。

进一步地，根据装订参数：方位角的最小值α_L、最大值α_U和估计精度R_α，将方位角α(t)的估计转化为一个类标签个数为的分类问题。

进一步地，根据装订参数：俯仰角的最小值β_L、最大值β_U和估计精度R_β，将俯仰角β(t)的估计转化为一个类标签个数为的分类问题。

进一步地，包括极化方式估计的朴素贝叶斯网络，设计基于朴素贝叶斯网络NB_P的分类器C_P；NB并对其训练，通过C_P；NB的测试得到极化方式的估计

进一步地，包括方位角估计的朴素贝叶斯网络，设计基于朴素贝叶斯网络NB_α的分类器C_α；NB并对其训练，通过C_α；NB的测试得到方位角的估计