《表3 有效点数占比(%)》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于多帧相位增强的米波雷达低仰角目标DOA估计方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本节以某阵地环境下某型号米波雷达采集的数据论证本文所提的两种增强方法的可靠性。阵地雷达是21阵元均匀线阵，阵地地形属于斜坡阵地，3 dB波束宽度约5°。以DBF算法和解相干的空间平滑MUSIC（SSMUSIC）算法脱机处理某条航线数据，目标航迹和测角结果如图23所示。可以看出，DBF算法和SSMUSIC算法均已失效。经过DNN和CNN增强后，测角误差结果如图24和图25所示。可以看出，测角误差几乎均匀分布在±0.5°范围内，测量性能明显提高。以测角误差为0.3°作为有效点迹的评价标准，表3给出了DNN和CNN增强前后有效点百分比。从统计结果可以看出，增强前物理驱动算法几乎无法有效估计，而经过网络增强后有效点迹提高到95.6%，性能提升得非常显著。因此，本文所提的两种深度神经网络的相位增强方法是可靠的，能够有效解决实际情况下米波雷达低仰角目标DOA估计问题。