【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达，具体涉及基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法。
技术介绍
1、随着现代雷达通信技术的发展，阵列测向系统应用领域不断扩展，信号环境日趋复杂，窄带信号已不能满足实际应用需求。另外，在信号传输过程中，由于宽带信号相对带宽较大，可以携带更多的信息量，抗干扰能力较强，更有利于目标检测、参数估计、特征提取，因而宽带信号越来越多的应用于雷达及通信系统中。
2、阵列测向技术是实现目标定位重要的技术手段，宽带信号测向技术中一种典型的处理方式是频域处理法，通过离散傅里叶变换将宽带阵列接收数据分解为多个频点的窄带分量，再采用非相干子空间算法或相干子空间算法进行处理，且实验已经验证相干子空间算法的性能优于非相干子空间算法，说明对宽带信号而言，多频带联合估计具有更好的性能。
3、支持向量回归是一种机器学习方法，主要是基于小样本统计回归理论的一种回归算法，适合于构建输入信号特征与到达角度之间的函数映射关系。克服传统方法对模型的依赖性，被广泛应用于阵列测向中。而现有利用支持向量回归对宽带信号进行测向时会存在多频点数...
【技术保护点】
1.基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
5.根据权利要求4所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤4...
【技术特征摘要】
1.基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于支持向量回归的宽带信号多频带联合测向方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵永红，董述鑫，辛菁，田彦鹏，刘济菘，王俊龙，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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