基于PDOA着靶点参数估计的阵列布放结构研究.docx
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【基于PDOA着靶点参数估计的阵列布放结构研究】 在导弹靶场试验中,精确测量目标的着靶点坐标和运动方向是评估导弹性能的关键环节。这一过程涉及导弹速度矢量和矢量脱靶量这六个参数,它们决定了天线阵列中接收信号的相位差变化。通过已知的导弹运动模型,可以获取接收阵元间的相位差时间序列,进而解算出着靶点坐标和目标运动方向。 文章主要关注天线阵列的几何结构优化,因为着靶点测量的精度不仅依赖于相位差数据的提取精度,还受到阵列布放结构的影响。尽管已有文献对比分析了平面阵列的不同结构,但这些结论并不直接适用于三维空间的定位问题。因此,本研究针对三维空间的着靶点参数估计,建立相应的观测模型,并提出了一种非线性寻优处理方法来估计参数。 在定位原理部分,文章首先介绍了观测模型。假设目标以恒定速度v运动,目标的位置可以用五个参数(起始位置、着靶位置以及弹道偏角和倾角)来描述。目标在不同时间点的位置可以通过速度和初始位置推算。天线阵列由Q个接收天线组成,每个天线有其坐标。目标与靶平面的相对位置关系是分析的基础。 根据目标在特定时间点的速度和轨迹点坐标,可以计算出与各个天线的距离。这些距离与相位差相关,通过相位差可以估计着靶点的坐标。文章提出了基于相位差的着靶点坐标估计方法,利用距离公式计算导弹在不同时间点与各接收天线的距离。 接着,文章讨论了如何从灵敏度角度对比不同阵列布放结构的性能。它引入了Cramer-Rao Lower Bound (CRLB)理论,这是一种衡量估计精度的下界,通过理论推导和数值计算验证了所提方法的可靠性。 综上所述,这篇研究深入探讨了基于PDOA(Phase Difference of Arrival)的着靶点参数估计,特别关注了三维空间中的阵列布放结构优化问题。通过建立观测模型、非线性寻优算法以及CRLB理论的应用,为提高着靶点估计精度提供了理论基础和实用方法。这种方法对于导弹靶场试验的精度提升和天线阵列设计具有重要的指导意义。
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