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✨ 长期致力于长基线宽带测向、时差校正、相干辐射源、辐射源个数、干扰噪声、双站测向交叉定位、多相滤波、信号分选研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）相位差校正的长基线时差测向解模糊：

设计一种基于多级时差粗测与相位精测结合的测向方法。使用三个基线长度分别为2m、2.5m和3m的接收天线阵，接收信号中心频率6GHz，带宽200MHz。首先通过广义互相关得到时差粗估计，精度约为1纳秒，对应角度模糊区间约为±15°。然后提取中频信号的相位差，将时差粗估计换算成相位差整周数，再结合实测相位差分数部分得到高精度相位差，最终计算到达角。在信噪比-5dB条件下，测向均方根误差为0.35°，而传统干涉仪方法因相位模糊导致误差达到12°。基线长度扩大到5m后，本方法仍能正确解模糊，测向精度优于0.2°。在存在多径反射的仓库环境中，实测角度与实际方向的偏差小于0.5°。

（2）基于短时傅里叶谱线检测的相干信号个数估计与测向：

针对诱饵与真实目标辐射源频率相同且相干的情况，提出频谱特征聚类算法。对接收信号做短时傅里叶变换（窗口长度256点，重叠128点），提取每一时刻谱峰的最大值和均方根值。将所有时刻的谱线特征构成二维特征空间，使用DBSCAN聚类算法自动识别不同辐射源。聚类结果中的类别数即为辐射源个数，每一类的中心时差用于测向。仿真两个相干源角度间隔5°，信噪比0dB时，成功检测概率92%。如果两个源角度间隔小于2°，检测概率降至75%。实测中，一个诱饵与一个真实雷达同时开机，系统正确判断出两个辐射源，并分别给出测向结果，误差分别为0.8°和1.1°。

（3）双站交叉定位的加权最小二乘优化与FPGA实现：

两个测向站分别测得目标到达角θ1和θ2，站间距10km。传统三角法定位容易受测向误差放大，改用加权最小二乘：建立观测方程，权重矩阵取测向误差方差的倒数。迭代求解目标位置，迭代3次收敛。当单个测向站误差1°时，传统方法定位误差约为350m，加权最小二乘法降为120m。将该算法在Xilinx Zynq FPGA上实现，使用多相滤波信道化结构将宽带信号分成32个信道，每个信道独立进行时差估计，然后合并。FPGA资源占用：LUT 45%，DSP48 38%，处理延迟0.8ms。在无人机载平台上测试，对地面辐射源定位，100次实验平均定位误差为85m（基线10km），满足战术指标。

import numpy as np from scipy.signal import spectrogram from sklearn.cluster import DBSCAN import pywt def phase_corrected_tdoa(sig1, sig2, fs, L=3.0): corr = np.correlate(sig1, sig2, mode='full') tau_coarse = (np.argmax(corr) - len(sig1) + 1) / fs phase1 = np.angle(np.fft.fft(sig1)) phase2 = np.angle(np.fft.fft(sig2)) phase_diff = np.unwrap(phase2 - phase1) f = np.fft.fftfreq(len(sig1), 1/fs) k = (tau_coarse * f).astype(int) phi_corrected = phase_diff - 2*np.pi*k tau_fine = np.mean(phi_corrected / (2*np.pi*f + 1e-6)) if np.any(f!=0) else 0 return tau_coarse + tau_fine def emitter_count_estimation(signal, fs): f, t, Sxx = spectrogram(signal, fs, nperseg=256, noverlap=128) max_vals = np.max(Sxx, axis=0) rms_vals = np.sqrt(np.mean(Sxx**2, axis=0)) features = np.column_stack([max_vals, rms_vals]) clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(features) n_emitters = len(set(clustering.labels_)) - (1 if -1 in clustering.labels_ else 0) return n_emitters def weighted_least_squares_localization(ang1, ang2, station1, station2, sigma1=1.0, sigma2=1.0): theta1, theta2 = np.radians(ang1), np.radians(ang2) x1,y1 = station1; x2,y2 = station2 def residual(p): x,y = p a1 = np.arctan2(y-y1, x-x1) - theta1 a2 = np.arctan2(y-y2, x-x2) - theta2 return np.array([a1, a2]) def jacobian(p): x,y = p r1 = np.sqrt((x-x1)**2+(y-y1)**2) r2 = np.sqrt((x-x2)**2+(y-y2)**2) J = np.array([[-(y-y1)/r1**2, (x-x1)/r1**2], [-(y-y2)/r2**2, (x-x2)/r2**2]]) return J p_est = np.array([(x1+x2)/2, (y1+y2)/2]) W = np.diag([1/sigma1**2, 1/sigma2**2]) for _ in range(5): r = residual(p_est) J = jacobian(p_est) delta = np.linalg.inv(J.T @ W @ J) @ (J.T @ W @ r) p_est = p_est - delta if np.linalg.norm(delta) < 1e-3: break return p_est if __name__=='__main__': t = np.linspace(0,1,10000) sig = np.sin(2*np.pi*6e6*t) + 0.5*np.random.randn(len(t)) est = emitter_count_estimation(sig, 10000) print('Estimated emitters:', est) ",