【测向定位】多基线干涉仪测向虚拟Matlab仿真

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🔥 内容介绍

基于 MATLAB GUIDE 开发的多基线干涉仪测向虚拟仿真实验平台，核心功能是通过 GUI 交互实现干涉仪测向全流程仿真，支持一维 / 二维干涉仪配置、单 / 双目标源模拟、信号生成 - 传输 - 接收 - 处理 - 测向全链路验证，最终输出测向结果与误差分析。以下从核心功能、存在问题、优化方案三方面展开解析：

一、核心功能解析（分模块）

1. GUI 交互控制模块

• 干涉仪类型选择

  ：通过popupmenu1选择一维 / 二维干涉仪，自动控制对应参数编辑框的启用 / 禁用（如二维干涉仪启用 Z 轴坐标编辑）。

• 目标源配置

  ：通过checkbox2（目标源 1）、checkbox1（目标源 2）勾选启用，支持设置信号参数（带宽、脉宽、载频等）和空间坐标（X/Y/Z 轴）。

• 天线阵配置

  ：通过edit1/edit2/edit38设置阵元比例关系，edit37设置天线基准，点击pushbutton3调用antGen函数生成布阵并在axes1展示。

• 仿真触发

  ：点击pushbutton5启动全流程仿真（信号生成→传输→接收→处理→测向→结果展示）。

2. 信号生成与接收模块

• 信号生成

  ：调用in_transmitter函数，根据目标源参数（功率、带宽、脉宽等）生成脉冲信号，支持单 / 双目标源信号叠加。

• 信道与接收

  ：调用receiver函数，模拟信号从目标源到天线阵的传输（考虑空间距离），叠加接收机噪声（receiverNoise函数），生成多阵元接收信号。

• 参数校验

  ：检查脉冲重复周期（PRT）与脉宽的合理性（PRT 需大于脉宽），否则弹出错误提示。

3. 信号处理与测向模块

• 信号预处理

  ：通过signalProcessing函数提取接收信号的相位信息（含门限筛选，剔除噪声干扰）。

• 测向解算

  ：调用angleSolveAmb函数，基于多基线干涉仪的相位差数据，结合天线阵坐标，解算目标的方位角 / 俯仰角（一维仅方位角，二维含俯仰角）。

• 误差统计

  ：对比测向结果与目标真实角度，统计错误个数并弹出消息框提示。

4. 结果可视化模块

• 天线阵示意图（axes1）：2D 展示天线阵元分布。

• 信号时域图（axes2/axes3/axes5）：分别展示目标源 1、目标源 2、接收回波的时域波形。

• 信号频域图（axes6）：展示回波信号的频域幅度谱。

• 目标 - 天线相对位置图（axes4）：3D 展示天线与目标源的空间位置关系，支持旋转查看。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%噪声叠加

Te = 290; %温度

K0=1.3806505e-23;%玻尔兹曼常数checkbox3_Callback

noisePower = K0*Te*reBand; %噪声功率

[row, col] = size(s1);

sout = sqrt(noisePower)*randn(row, col); %噪声信号

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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