一种分布式雷达高精度角度测量方法及系统

摘要

本发明公开了一种分布式雷达高精度角度测量方法及系统，获取双阵面宽带信号的群延迟相位和频谱图；将群延迟相位和频谱图进行特征联合，提取联合特征图；将联合特征图输入到预先训练好的卷积神经网络模型，通过预先训练好的卷积神经网络模型进行识别分类，得到该信号的入射角度。优点：本发明将角度测量与卷积神经网络相结合，发射信号的入射角度不同，则接收阵列中接收的信号的频谱会产生不同的零点分布，同时群延迟相位也会有不同的斜率大小分布，将谱图零点和群延迟相位特征进行特征联合，采用卷积神经网络深度学习算法对联合特征进行特征提取并进行训练，利用训练好的神经网络即可实现对未知入射角度的识别分类，从而实现角度的无模糊分辨。