【技术实现步骤摘要】
一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法
本专利技术属于无线电智能测角
，具体地说是涉及一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法。
技术介绍
在低空空域“低小慢”航空器目标探测、GNSS导航信号以及民航通信频段干扰源查找等专业
，对无线电射频辐射源进行来波方向(DirectionOfArrival，DOA)估计具有重要应用价值。针对不用的应用场景，现已开发出各种无线电测角方法。截至目前，代表性的测角方法大致分为基于最大似然估计准则提出的测角技术、利用数字波束形成理论开发的测角技术、基于子空间分解理论设计的超分辨测角技术、以及从稀疏先验约束条件出发提出的测角技术等。然而，上述各种测角方法所具有的共同点是：它们均是基于模型驱动的参数化测角方法，都是从信号波达方向到阵列输出响应间的映射关系来建立测向系统模型，并假定该映射是可逆的，基于该假设实现目标辐射源的角度估计。基于模型驱动的参数化测角方法最大局限在于：测角性能取决于数据采集过程中从信号来波方向到阵列输出、以及从阵列输出到信号来波方向的映射误差程度。...
【技术保护点】
1.一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：测角系统初始化参数设置；/n步骤2：建立测角系统本地直角坐标系；/n步骤3：确定机载校正源建库轨迹点集合；/n步骤4：导入机载信号源悬停位置指令；/n步骤5：生成第一个建库频点
【技术特征摘要】
1.一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：测角系统初始化参数设置；
步骤2：建立测角系统本地直角坐标系；
步骤3：确定机载校正源建库轨迹点集合；
步骤4：导入机载信号源悬停位置指令；
步骤5：生成第一个建库频点的训练样本数据；
步骤6：获取机载信号源频点所对应的训练样本数据；
步骤7：回收机载信号源，完成整个训练样本采集任务。
2.根据权利要求1所述的一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法，其特征在于，在上述步骤1中，初始化参数设置是指根据实际测角系统的天线阵元数目初始化通道数、根据需求初始化训练样本的频率集合、根据实测天线阵列初始化天线等效孔径D和最大视场角度-、+、初始化无人机飞行速度，飞行绝对高度。
3.根据权利要求2所述的一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法，其特征在于，上述步骤2中，建立测角系统本地直角坐标系包括以下步骤：
步骤21：设定测角天线阵列位置，将测角天线阵列放置于训练样本待采集区域，天线阵列位置必须确保阵列开口方向测角视场范围与待测无人机飞行轨迹到测角阵列满足视距传播条件；测角阵列的最大视场范围为；
步骤22：设定水准仪位置，将水准仪置于天线阵列后方的中轴线上，粗调三脚架使水准仪与阵列处于目视水平状态，并保证目镜视线不被天线阵列遮挡，然后细调仪器脚螺丝手轮，使圆水准泡居中即为完全水平状态，最后通过仪器瞄准器旋转水平循环微动手轮，调整水准仪朝向以保证与阵列开口方向保持一致，旋转仪器角度盘，并读取该状态下水准仪的方位刻度值作为参考方向；
步骤23：构建测角系统本地直角坐标系，将测角天线阵列所在位置作为本地直角坐标系的参考原点，并将坐标记为，将水准仪所在位置到阵列中心所在位置连线的延长线作为本地直角坐标系的纵轴、将与纵轴垂直且与阵列端射方向重合的直线作为本地直角坐标系的横轴，以此建立本地直角坐标系，本地直角坐标系中的任意位置用坐标表示。
4.根据权利要求3所述的一种利用无人机平台的智能测角训练样本生成方法，其特征在于，上述步骤3中，确定确定机载校正源建库轨迹点集合包括以下步骤：
步骤31：确定机载校正源到天线阵列的距离R；根据校正源信号波长、测角天线阵列等效孔径、满足建库校正源到阵列的直线距离；
步骤32：确定直角坐标系中的无人机飞行水平轨迹；根据步骤21所给出的测角视场范围和步骤31中求得建库校正源到阵列的直线距离，获取直角坐标系中无人机起点的直角坐标P（-,）和终点的直角坐标Q（,），并将两个临界点以测角阵列为中心形成的圆弧轨迹作为无人机载校正源的飞行水平轨迹；
步骤33：确定无人机飞行相对高度h；在测角视场范围内，旋转水平循环微动手轮，使水准仪从指向；在此过程中，当目镜视线被遮挡时，细调仪器脚螺丝手轮使水准仪仰角增大至视线无遮挡，找出沿途最高障碍物并标定其高度为，之后设定飞行超障余度为，最终确定无人机建库信号源的恒定参考相对高度（）；
步骤34：构建本地三维直角坐标系下的集合；根据步骤32生成的直角坐标...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊荣，丁学科，郭贺松，司成可，陈庆琰，徐亚军，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：四川;51
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