【摘 要】
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阵列通道幅相校准是高频地波雷达方位估计必不可少的环节。本文提出一种基于自动识别系统 （Automatic Identification System ， AIS）和Canopy+Kmeans的聚类算法对阵列的幅相误差进行校准。AIS直接用于阵列幅相校准将会出现许多虚假和错误的校准值信息，因此还需要对AIS得到的校准值进一步的筛选。该方法结合机器学习中的Canopy算法和Kmeans算法利用AIS船
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阵列通道幅相校准是高频地波雷达方位估计必不可少的环节。本文提出一种基于自动识别系统 （Automatic Identification System ， AIS）和Canopy+Kmeans的聚类算法对阵列的幅相误差进行校准。AIS直接用于阵列幅相校准将会出现许多虚假和错误的校准值信息，因此还需要对AIS得到的校准值进一步的筛选。该方法结合机器学习中的Canopy算法和Kmeans算法利用AIS船只信号得到的幅度和相位校准值进行自动聚类，从而得到正确幅度和相位校准值。校准之后的雷达数据用多重信号分类（Multiple Signal Classification ， MUSIC）算法进行到达角（Direction Of Arrival ，DOA）估计，DOA估计的准确度有了大幅的提高。
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