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卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法_蒋伊琳.pdf
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1、 第 卷 第 期 年 月:卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法蒋伊琳,张 伟,陈 涛,张玉欣(哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,哈尔滨;中国航空工业集团 洛阳电光设备研究所,河南 洛阳)摘 要:为提高被动测向的准确度,学者们提出多种相位补偿方法,并将其应用于各种接收机中,提出一种更实用的通道失配模型和一种基于卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法()。它可充分利用先验信息,实现射频信号通道的全相位和频率校正。为提高实际应用,使用通用软件无线电外设()接收的实验数据进行进一步验证。仿真结果表明,该方法可很好地应用于实践中。关键词:卷积神经网络;相位误差;通道校正;通道失配;无线电外设中图分类
2、号:文献标志码:文章编号:(),(,;,):,(),(),:;收稿日期:基金项目:哈尔滨工程大学本科教学改革研究项目()作者简介:蒋伊琳(),男,辽宁葫芦岛人,博士,副教授,主要研究方向为宽带信号检测、处理和识别以及机器学习。:;:引 言电子侦察是利用被动接收和处理技术监测周围电磁环境并分析接收到的辐射源信号的过程。在实际应用中,对于接收到的信号,通道引起的误差是不可忽视的,通道的相位失配将严重降低一系列阵列信号处理方法的性能。此外,它还会降低波达方向(,)估计的性能,严重影响波束形成方法。通道失配导致多信号分类(,)方法的角谱峰急剧衰减和偏离。通道特性是衡量接收机性能的一个重要指标。通道间相
3、位一致性是近年来的一个研究热点。人们提出一些改进方法来改善通道特性的校正效果。文献 中在目标距离与近场场景中多输入、多输出(,)天线阵列的尺寸相比不大时,提出一种新的校正通道频率响应函数。文献中讨论使用位移相位中心天线(第 期蒋伊琳,等:卷积神经网络的被动测向通道相位校正方法 ,)消除移动平台无源雷达系统的直接信号干扰和杂波消除。文献中为解决卫星通信接收机的通道失配,提出一种正交网络和相位补偿技术,该方法从硬件方面进行了改进。文献中讨论多通道无源雷达机载移动平台中慢运动目标检测和定位的杂波消除问题。文献中提出一种基于卷积神经网络(,)的 系统多通道校正方法,并采用深度卷积神经网络对毫米波大规模
4、 系统进行宽带通道估计。从理论上讲,采用统计信号分析的方法来解决通道特性的不一致性、适应性和校正效果将非常好。该方法可以应用于具有一定数据量的接收机校正,与传统方法相比,可降低算法复杂度,提高灵活性。进一步使用 通 用 软 件 无 线 外 设(,)接收实验数据并进行网络验证。结果表明,该方法在理论和实践上都取得了良好的效果。接收机接收处理考虑接收机接收到的信号为单频点正弦信号()()()()|()式中:为通道数;(),(),()为每通道的信号;为信号的频率;,为每通道信号的初始相位。()与()两个通道的相位差()()射频信号和通道函数的频域形式()()()()()()()()接收机接收到的信号
5、频域数据()()()()()()则接收机接收到的时域数据()()()接收机的通道误差主要来自:由非线性器件引起的非线性误差;混频引起的频率差异和 采样引起的时间误差。本文将分别对这 部分进行建模,使用模拟失配模型来拟合实际通道模型。如图 所示为 总体流程。以两个通道为例。图中显示了从接收信号到校正相位的整个过程。在每一部分中,均将高斯变量引入到模型中,可更好地应用于实际中的不同情况,并增加数据的复杂性。下面出现的所有高斯分布的均值为,方差为。.非线性误差对于非线性模型,使用有限长单位冲激响应(,)滤 波 器 权 重 扰 动 模图 架构的示意图型。对于失配通道的仿真,该模型结构简单,易于实现,并
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