【摘 要】
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近年来,随着无人机技术的迅猛发展,无人机设备在众多领域被广泛使用,但随之而来的黑飞等问题也给社会安全带来了威胁,因此无人机反制技术的研究成为一个科研热点,对非法无人机进行快速准确的测向定位是待解决的核心问题。针对传统测向法精确度较低的现状,本文提出了一种智能优化的多重信号分类测向算法,角度分辨力高且计算复杂度较低,最终基于算法设计搭建了一套高效的无线测向平台,可对非法信源进行实时准确测向。本文的贡
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近年来,随着无人机技术的迅猛发展,无人机设备在众多领域被广泛使用,但随之而来的黑飞等问题也给社会安全带来了威胁,因此无人机反制技术的研究成为一个科研热点,对非法无人机进行快速准确的测向定位是待解决的核心问题。针对传统测向法精确度较低的现状,本文提出了一种智能优化的多重信号分类测向算法,角度分辨力高且计算复杂度较低,最终基于算法设计搭建了一套高效的无线测向平台,可对非法信源进行实时准确测向。本文的贡献和工作如下:首先,本文以无人机的图像回传信号作为测向信源,对其原理和信道协议进行了研究;并对DOA算法的发展及现状进行研讨,选择多重信号分类算法作为研究的方向,分析验证其在实际应用上存在的不足。然后,针对阵列信号采集存在的幅相误差问题,设计了小波去噪处理和线性相位拟合的误差校正方法,实验表明误差校正结果良好;针对常规MUSIC算法计算复杂度高的问题,引入了智能优化领域的人工鱼群算法来加速优化耗时的谱峰搜索过程,并提出自适应参数更新方法,提高寻优效率。实验仿真对比验证:本文提出的SAFSA-MUSIC算法具有优秀的全局寻优能力,估计结果稳定性强精确度高,且极大的降低了传统算法耗时,验证了本文算法的性能优势。最后,基于USRP和GNURadio软件无线电平台搭载实现了本文提出的SAFSAMUSIC测向方法,将理论算法与硬件平台相结合应用于实际工程之中,对模拟的无人机信号源进行了测向实验。实验结果表明:在存在噪声干扰、多径效应、路径衰弱等情况的复杂室内外环境中,本文搭建的无线电测向系统均可以对目标源进行实时精确的波达方向估计,测向效果良好,进一步证明了本文算法的有效性,也为无线测向领域提供了一种可行有效的工程应用方案。
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