基于图信号处理的大口径阵面测量数据恢复

针对热载荷和器件老化等因素造成空间大口径阵列上的测量传感器失效问题,提出大口径阵面测量数据恢复方法。根据图信号模型得到测量数据的图拉普拉斯矩阵,并基于矩阵填充理论建立了数据恢复模型,采用交替迭代方法求解对应的正则化优化问题。利用阵列的图结构特性,能够在存在单元失效和非均匀误差情况下高精度恢复测量数据。仿真验证了所提方法的有效性以及在失效率较大情况下的稳健性。     

基于形变模型的空间阵列位置误差估计方法

大型空间阵列在轨工作时,受热载荷等因素影响发生形变,导致阵元位置误差严重影响雷达系统性能。基于联合迭代的传统阵元位置误差自校正算法没有考虑天线形变特点,在实际应用中精度较差。提出基于形变模型的高精度误差估计算法,在建立天线形变模型的基础上,对每一次迭代估计位置采用总体最小二乘法进行曲面拟合,获得形变模型参数,根据模型参数修正阵元位置估计值,进而逐步迭代得到高精度的角度和位置误差估计。仿真结果验证了该方法的有效性及在低信噪比情况下的稳健性。