CN102175988A - 一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法 - Google Patents

一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法 Download PDF

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CN102175988A CN 201110023635 CN201110023635A CN102175988A CN 102175988 A CN102175988 A CN 102175988A CN 201110023635 CN201110023635 CN 201110023635 CN 201110023635 A CN201110023635 A CN 201110023635A CN 102175988 A CN102175988 A CN 102175988A
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Abstract

本发明属于通信雷达技术领域，尤其涉及一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，本发明主要是通过将测角的二维搜索拆分为方位角和俯仰角两次一维搜索，利用所获得的角度粗略测量值缩小用于求相似度运算的样本库大小，并结合插值方法获得最终的方位角和俯仰角测量值。本发明公开的基于维度拆分的相关干涉仪二维测向方法与现有技术中传统的相关干涉仪算法比较，在保证两算法的测向精度相当的情况下，基于维度拆分相关干涉仪算法的搜索运行量减小，是一种高效的二维测向方法。

Description

一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法
技术领域
本发明属于通信雷达技术领域，尤其涉及一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法。
背景技术
在现有的测向体制中，相位干涉仪测向具有测向精度高、算法简单、速度快等优点，因此在军事和民用领域都得到广泛的应用。在军事领域，它可对雷达、通信、测控等辐射源进行定位，能在实施针对性电子干扰和军事打击中发挥重要作用；而在民用领域，它可用于交通管制、生命救援、无线电电频谱管理等方面。
相位干涉仪测向的简单而又经典的解决方案就是多基线相位干涉仪。它采用短基线粗略估计相位差，根据该相位差，对长基线测得的相位差进行解模糊，估计DOA。为了能够成功解模糊，短基线的阵元间距要求小于最高工作频率的半波长，而长基线的阵元间距也受到最低工作频率的约束。这一特点就限制了多基线干涉仪在宽频段(如1MHz-3GHz)测向中的应用(见文献：Novel wideband multimode hybrid interferometer system, K. M. Pasala; R. Penno; S. W. Schneider; IEEE transactions on aerospace and electronic systems, Volume: 39, Issue: 4,2003, Page(s):1396-1406)。为突破上述约束，基于圆阵的相关相位干涉仪被广泛研究。它通过实测相位差与样本库中各方向对应的相位差之间的相似性进行DOA估计(见文献：一种基于方向余弦的相位干涉仪阵列DOA估计算法，魏合文，王军，叶尚福；电子与信息学报,2007,29(11): Pages(s): 2665-2668)。
目前大多数基于圆阵的相关干涉仪测向算法都仅考虑了方位角的估计。这些算法通过在方位角的变化范围内搜索相似性函数的极值，获得方位角估计值(见文献：基于方向向量空间距离的干涉仪测向处理方法，刘建华，彭应宁，田立生；无线电工程，1999，29(1),Page(s): 14-19；The fast correlative interferometer direction finder using I/Q demodulator , Cheol Sun Park,Dae Yong Kim；Asia-Pacific conference on communications，2006，Page(s):1-5)。为了在保证算法精度的同时降低搜索运算量，这类算法通常采用两个步骤：首先采用大搜索步长对方位角进行搜索，粗略估计方位角，然后采用抛物线插值获得方位角的精确估计(见文献：对相关干涉仪测向算法的改进，董传刚，赵国庆；电子科技，2008，21(3)，Page(s):56-58；Angle of Arrival estimation based on interferometer principle, Laszlo Balogh, Istvan Kollar；IEEE international symposium on intelligent signal processing, 2003, Page(s): 219 -223)。然而在实际许多应用中，如正交跳频网台分选(见文献：跳频信号的侦察技术研究，陈利虎；国防科技大学博士学位论文，2009)，短波辐射源定位等,都需要同时获得方位角和俯仰角的信息。因此，必须研究相关干涉仪的二维测向算法。作为一维测向算法的一个自然推广，相关干涉仪的二维测向算法通过在方位角和俯仰角的变化范围内搜索相似性函数的极值，获得方位角和俯仰角估计值(见文献：改进的相关干涉仪测向处理方法，李淳，廖桂生，李艳斌；西安电子科技大学学报(自然科学版)，2006，33(3): Page(s):400-403；相关处理在干涉仪测向中的应用，刘芬，明望，陶松；电子科学技术评论，2005，3，Page(s): 31-37)。
在实际的宽带测向系统中，经常会同时接收多个信号，此时单纯地采用上述相关相位干涉仪进行测向将导致测向错误。这一问题的解决方案就是采用基于信道化的宽频段测向方法。该方法首先利用快速傅里叶变换(FFT)或多相滤波器组(见文献：Filter bank spectrum sensing for cognitive radios, F. B. Behrouz; IEEE Trans. on signal processing,  Volume: 56, Issue: 5, 2008, Page(s): 1801-1811)将待测频段划分为许多子频带，然后在子频带采用相关干涉仪测向方法进行测向(见文献：Direction of arrival estimation via extended phase interferometry, Y.W. Wu;S. Rhodes;E.H.Satorius; IEEE transactions on aerospace and electronic systems, Volume: 31, Issue: 1, 1995, Page(s): 375-381)。为了提高频率分辨率，测向系统往往要求划分许多子频带，此时如果继续采用同时对方位角和俯仰角进行搜索的二维测向算法，将极大地增加系统的运算量。如何降低二维测向算法的运算量是提高宽频段测向速度的关键。
发明内容
针对现有技术中存在的同时对方位角和俯仰角进行搜索时二维测向算法的运算量大的技术问题，有必要提供一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法。
本发明提供一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其包括以下步骤：
步骤1：选取固定的俯仰角值，在样本库中选出俯仰角为该角度、方位角不同时的所有相位差向量样本；
步骤2：将实测相位差向量与步骤1所有选出的相位差向量样本求相似度；
步骤3：选出步骤2中相似度最大的相位差向量样本所对应的方位角作为方位角粗略估计值，记为 
Figure 783280DEST_PATH_IMAGE001
；步骤4 ：在样本库中选取方位角为步骤3所测出角度、俯仰角不同时的所有相位差向量样本；
步骤5 将实测相位差向量与步骤4所有选出的相位差向量样本求相似度；
步骤6选出步骤5中相似度最大的相位差向量样本所对应的俯仰角作为俯仰角粗略估计值，记为；
步骤7根据所获得的方位角、俯仰角粗略估计值，构成新的样本库；
步骤8 将实测相位差向量与新样本库中的样本分别求相似度，并选取最大相似度对应的入射角作为方位角和俯仰角的估计值值
Figure 826509DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤9 根据步骤8所获得的方位角和俯仰角估计值，采用插值法，获得最终的方位角和俯仰角估计值
Figure 223992DEST_PATH_IMAGE004
。
优选地，上述步所述步骤2中求相似度的函数为：
Figure 15230DEST_PATH_IMAGE005
其中，为实测相位差向量，为样本库中的第个相位差向量样本，
Figure 504188DEST_PATH_IMAGE009
为按照一定间隔
Figure 449010DEST_PATH_IMAGE010
划分方位角测量范围所获得的离散方位角点数，
Figure 863811DEST_PATH_IMAGE011
代表转置运算。
优选地，上述步骤5中求相似度的函数为
Figure 868676DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 368928DEST_PATH_IMAGE013
代表向量的第
Figure 851862DEST_PATH_IMAGE014
个元素，
Figure 386748DEST_PATH_IMAGE015
为相位差向量的维数，
Figure 500198DEST_PATH_IMAGE016
为按照一定间隔
Figure 487745DEST_PATH_IMAGE017
划分俯仰角测量范围所获得的离散俯仰角点数。
优选地，上述步骤7构成新的样本库具体包括以下步骤：选取由方位角为
Figure 771441DEST_PATH_IMAGE018
，俯仰角为
Figure 895254DEST_PATH_IMAGE019
时，
Figure 241922DEST_PATH_IMAGE020
种组合入射方向下的相位差向量样本，构成新的样本库，其中
Figure 716766DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 807081DEST_PATH_IMAGE022
。
优选地，上述步骤8中求相似度的函数为
Figure 50981DEST_PATH_IMAGE023
。
优选地，上述步骤9中的插值法为9元插值法。
本发明的有益效果为：本发明公开的基于维度拆分的相关干涉仪二维测向方法与现有技术中传统的相关干涉仪算法比较，在保证两算法的测向精度相当的情况下，基于维度拆分相关干涉仪算法的搜索运算量减少，是一种高效的二维测向方法。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2(A) 9元插值处理中9个方位、俯仰角对位置及其相应的相似度值示意图；
图2(B) 图2(A)坐标变换结果；
图3 
Figure 302971DEST_PATH_IMAGE024
元均匀圆阵模型；
图4 某仿真场景下方位角-俯仰角-相关系数关系图；
图5 传统相关干涉仪算法与基于维度拆分的相关干涉仪算法的方位角测角精度比较；
图6传统相关干涉仪算法与基于维度拆分的相关干涉仪算法的俯仰角测角精度比较。
具体实施方式
下面结合说明书附图，说明本发明的具体实施方式。
一种基于维度拆分的相关干涉仪二维测向的方法，通过本发明可以在保证相关干涉仪二维测向精度的同时减少测向过程的计算量，提高宽带测向系统的测向速度。本发明主要是通过将测角的二维搜索拆分为方位角和俯仰角两次一维搜索，利用所获得的角度粗略测量值缩小用于求相似度运算的样本库大小，并结合插值方法获得最终的方位角和俯仰角测量值。
为描述方便，首先进行如下定义：
相关干涉仪：干涉仪测向是指根据所测得的电磁波到达各阵元间的空间相位差，计算信号到达方向的方法。相关干涉仪是通过将实测相位差向量与已有的样本库中的相位差向量样本进行求相似度运算，选择出样本库中相似度最高的样本所对应的信号到达方向作为入射方向的估计值。
样本库：样本库是在进行实际入射角度测量前，对各离散入射频率、入射方位角、入射俯仰角下系统所测得的相位差向量进行有序排列，所获得的一个相位差向量库。
相似度函数：相似度函数是用于定量地描述两个向量之间类似程度的映射关系。该映射的输入为待求相似度的两个向量，输出为相似程度。
插值处理：通过对已获得的若干自变量与函数值对，进行适当的函数拟合，并根据所拟合的函数获得任意函数值所对应的自变量取值的过程称为插值处理。
如图1所示的本发明的方法流程图，本发明技术方案为：
步骤1：选取固定的俯仰角值，在样本库中选出俯仰角为该角度、方位角不同时的所有相位差向量样本；
步骤2：将实测相位差向量与步骤1所有选出的相位差向量样本求相似度；
步骤3：选出步骤2中相似度最大的相位差向量样本所对应的方位角作为方位角粗略估计值，记为
Figure 265111DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤4 ：在样本库中选取方位角为步骤3所测出角度、俯仰角不同时的所有相位差向量样本；
步骤5 将实测相位差向量与步骤4所有选出的相位差向量样本求相似度；
步骤6选出步骤5中相似度最大的相位差向量样本所对应的俯仰角作为俯仰角粗略估计值，记为；
步骤7根据所获得的方位角、俯仰角粗略估计值，构成新的样本库；
步骤8 将实测相位差向量与新样本库中的样本分别求相似度，并选取最大相似度对应的入射角作为方位角和俯仰角的估计值值
Figure 260453DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤9 根据步骤8所获得的方位角和俯仰角估计值，采用插值法，获得最终的方位角和俯仰角估计值
Figure 683344DEST_PATH_IMAGE004
。
优选地，上述步所述步骤2中求相似度的函数为：
Figure 132780DEST_PATH_IMAGE005
      （1）
其中，为实测相位差向量，为样本库中的第个相位差向量样本，
Figure 232356DEST_PATH_IMAGE009
为按照一定间隔
Figure 468165DEST_PATH_IMAGE010
划分方位角测量范围所获得的离散方位角点数，
Figure 541164DEST_PATH_IMAGE011
代表转置运算。
优选地，上述步骤5中求相似度的函数为
Figure 571437DEST_PATH_IMAGE012
    （2）
其中，
Figure 729885DEST_PATH_IMAGE013
代表向量的第
Figure 503806DEST_PATH_IMAGE014
个元素，为相位差向量的维数，
Figure 635415DEST_PATH_IMAGE016
为按照一定间隔
Figure 343477DEST_PATH_IMAGE017
划分俯仰角测量范围所获得的离散俯仰角点数。
优选地，上述步骤7构成新的样本库具体包括以下步骤：选取由方位角为
Figure 655509DEST_PATH_IMAGE018
，俯仰角为时，
Figure 75175DEST_PATH_IMAGE020
种组合入射方向下的相位差向量样本，构成新的样本库，其中
Figure 208216DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 344448DEST_PATH_IMAGE022
。
优选地，上述步骤8中求相似度的函数为
Figure 246545DEST_PATH_IMAGE023
。
优选地，上述步骤9中的插值法为9元插值法。
其中9元插值方法具体还包括以下步骤：
步骤9-1 假设
Figure DEST_PATH_381027DEST_PATH_IMAGE003
在离散的方位角和俯仰角序列中的序号为
Figure DEST_PATH_383618DEST_PATH_IMAGE025
，将实测相位差向量与该序号对以及与之邻近的8个序号对所对应的样本之间的相似度记为
Figure DEST_PATH_969320DEST_PATH_IMAGE026
，如图2(A)所示，并对各点的序号进行坐标变换，将
Figure DEST_PATH_133585DEST_PATH_IMAGE025
变换至
Figure DEST_PATH_437528DEST_PATH_IMAGE027
处，其余8个点的序号也相应调整，如图2(B)所示。
步骤9-2 利用图2(B)所示的9个点进行二次曲面的最小二乘拟合，获得其中的系数
Figure DEST_PATH_418439DEST_PATH_IMAGE029
           （3）
步骤9-3 根据式（3）所获得的系数，计算拟合曲面的驻点
Figure DEST_PATH_19185DEST_PATH_IMAGE030
                    （4）
步骤9-4 根据式（4）所获得曲面驻点及获得最终方位角和俯仰角估计值
                      （5）
其中，
Figure DEST_PATH_183953DEST_PATH_IMAGE010
和分别为方位角和俯仰角的划分间隔。
本发明的工作原理是：
考虑如图3所示的
Figure 241177DEST_PATH_IMAGE024
元均匀圆阵，圆阵半径为
Figure 57823DEST_PATH_IMAGE032
，以圆心作为参考点。对于入射方向为
Figure 854222DEST_PATH_IMAGE033
的远场信号，载波频率为
Figure 439924DEST_PATH_IMAGE034
，波长为
Figure 932085DEST_PATH_IMAGE035
，其中，
Figure 970449DEST_PATH_IMAGE036
为光速，则第个阵元相对于参考点的相位为
Figure 279256DEST_PATH_IMAGE038
                      （6）
于是,第
Figure 676739DEST_PATH_IMAGE039
个阵元与第
Figure 467978DEST_PATH_IMAGE040
个阵元之间的相位差可表示为
          （7）
假设相位差向量由
Figure 110016DEST_PATH_IMAGE015
个相位差构成，即
Figure 678401DEST_PATH_IMAGE042
，其中
Figure 19252DEST_PATH_IMAGE008
代表第
Figure 901758DEST_PATH_IMAGE008
种两阵元序号组合方式，记为
Figure 316559DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 321424DEST_PATH_IMAGE044
于是代表第
Figure 821675DEST_PATH_IMAGE045
个阵元与第
Figure 304609DEST_PATH_IMAGE046
个阵元之间的相位差。现考虑两个入射信号，入射角度为
Figure 777179DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 684436DEST_PATH_IMAGE048
，即两者方位角相同但俯仰角不同。当实测相位差向量与样本
Figure 671984DEST_PATH_IMAGE049
的相似度采用相关系数时，则
Figure 958609DEST_PATH_IMAGE050
                   （8）
Figure 348002DEST_PATH_IMAGE051
                   （9）
观察式（7），可见
Figure 694669DEST_PATH_IMAGE052
                         （10）
将式（10）代入式（9），从而可得
Figure 169513DEST_PATH_IMAGE053
              （11）
由于俯仰角取值范围为0~90度，因此，，从而
Figure 175832DEST_PATH_IMAGE055
                          （12）
即入射角度为
Figure 693401DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 658471DEST_PATH_IMAGE048
时，实测相位差向量和样本的相关系数是相同的，该相关系数的取值仅与方位角有关。这种关系也说明了同一个实测相位差向量与样本库中同一方位角所对应的样本之间的相关系数是相同的。图3给出了半径为1米、入射信号频率为70MHz、入射角度为
Figure 286898DEST_PATH_IMAGE056
时，9元均匀圆阵的实测相位差向量与样本库中样本的相关系数随着方位和俯仰角变化的情况。
既然相关系数仅于方位角有关，而独立于俯仰角值，在二维测向时，就可以令俯仰角为某一固定值，通过寻找使得相关系数取得最大值的样本所对应的方位角，作为方位角的估计值。一旦获得方位角估计值后，就可以将实测相位差向量与样本库中方位角等于估计值的所有样本求相似度，该相似度计算函数必须对俯仰角敏感，从而寻找使得相似度最高的样本所对应的俯仰角作为俯仰角的估计值。这就是基于维度拆分的相关干涉仪二维测向方法的基本思想。
为了使得算法测向精度得到保证，将已获得的方位角和俯仰角的估计值作为粗略估计值，并以该方位、俯仰角对为中心，选择其附近的几个方位角、俯仰角对，构成一个新的小样本库。将实测相位差与该新样本库中的样本求相似度，该相似度计算函数对俯仰角敏感，通过小范围的二维搜索寻找相似度最高的样本对应的方位角和俯仰角值。最终利用该方位角、俯仰角对及其附近的8个方位角、俯仰角对进行9元插值处理，获得更加精确的方位角、俯仰角估计值。
可以看到，若样本库中方位角的测角范围以
Figure 385304DEST_PATH_IMAGE010
离散成
Figure 73774DEST_PATH_IMAGE009
个值，俯仰角的测角范围以
Figure 460893DEST_PATH_IMAGE017
离散成
Figure 627433DEST_PATH_IMAGE016
个值，那么传统的相关干涉仪二维测向方法中的二维搜索量为
Figure 845924DEST_PATH_IMAGE057
，然而经过维度拆分后主要搜索量缩小为
Figure 705296DEST_PATH_IMAGE058
，因此，算法运行时间更短。
基于本发明详细技术方案，我们可以对任意平面阵实现高效的相关干涉仪二维测向。通过将基于维度拆分的相关干涉仪二维测向算法与传统相关干涉仪算法的测角精度和运行时间进行比较，说明了提出方法能在保持测角性能的同时提高算法执行效率。
考虑一个9元均匀圆阵，阵列直径为2米。信号源为单频信号，入射频率为70MHz，入射方位角和俯仰角分别为103度和42度。生成样本库时，方位角测量范围为
Figure 376449DEST_PATH_IMAGE059
，俯仰角测量范围为
Figure 609328DEST_PATH_IMAGE060
，方位角和俯仰角的离散间隔都为5度。在信噪比从5dB变化到50dB的条件下，给出了传统相关干涉仪算法和基于维度拆分算法所获得的方位角和俯仰角测角标准差，其中每个信噪比下进行2000次蒙特卡洛实验。
在传统相关干涉仪算法中，实测相位差向量与样本库中样本的相似度也采用式（2）计算，另外，为了观察维度拆分对测向精度的影响，传统相关干涉仪算法中也进行如步骤9所示的插值处理。图5所示为传统相关干涉仪测向算法与基于维度拆分的相关干涉仪测向算法所获得的方位角测量标准差的比较，图6为两算法所获得俯仰角测量标准差比较。从这两个图中可见，两算法的测向精度相当。
下面在相同的运行环境下对两算法的运行时间进行比较，两算法的实现程序运行于Intel Celeron CPU 2.53GHz，256MB内存的环境。当方位角测量范围为
Figure 682326DEST_PATH_IMAGE059
，俯仰角测量范围为
Figure 650283DEST_PATH_IMAGE060
，方位角和俯仰角的离散间隔都为5度时，两算法的运行时间比较如表1所示。从中可见，基于维度拆分相关干涉仪算法的运行时间是传统算法的约
Figure 808731DEST_PATH_IMAGE061
。
表1 场景一下算法运行时间比较 
算法名称 平均运行时间（秒）
传统相关干涉仪算法
Figure 317073DEST_PATH_IMAGE062
基于维度拆分的相关干涉仪算法
Figure 510157DEST_PATH_IMAGE063
下面将方位角测量范围调整为
Figure 711331DEST_PATH_IMAGE064
，俯仰角测量范围调整为，方位角和俯仰角的离散间隔保持为5度。观察测向范围改变时，基于维度拆分的相关干涉仪算法较传统算法的运行时间改善程度，如表2所示，从中可见，基于维度拆分相关干涉仪算法的运行时间是传统算法的约
Figure 606792DEST_PATH_IMAGE066
。与表1相比，由于测向范围的减小，使得方位角与俯仰角范围上的离散个数减小，因此，基于维度拆分的相关干涉仪算法较传统算法的运行时间改善程度相应减小。
表2 场景二下算法运行时间比较 
算法名称 平均运行时间（秒）
传统相关干涉仪算法
Figure 654382DEST_PATH_IMAGE067
基于维度拆分的相关干涉仪算法
Figure 29388DEST_PATH_IMAGE068
在方位角测量范围为
Figure 162429DEST_PATH_IMAGE064
，俯仰角测量范围为
Figure 278152DEST_PATH_IMAGE065
的条件下，将方位角和俯仰角的离散间隔调整为2度。观察测向范围离散间隔改变时，基于维度拆分的相关干涉仪算法较传统算法的运行时间改善程度，如表3所示，从中可见，基于维度拆分相关干涉仪算法的运行时间是传统算法的约
Figure 180249DEST_PATH_IMAGE069
。与表2相比，由于测向范围离散间隔的减小，使得方位角与俯仰角范围上的离散个数增大，因此，基于维度拆分的相关干涉仪算法较传统算法的运行时间改善程度相应增大。综合对比表1-3可见，运算量的改善程度随着测向范围的增大或测向范围离散间隔的减小而更加显著。
表3 场景三下算法运行时间比较 
算法名称 平均运行时间（秒）
传统相关干涉仪算法
Figure 785543DEST_PATH_IMAGE070
基于维度拆分的相关干涉仪算法
综上可见，与传统相关干涉仪二维测向算法相比，基于维度拆分的相关干涉仪二维测向算法能在保证方位角和俯仰角测量精度的同时，有效降低算法运算量，是一种高效的二维测向算法。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (6)

1.一种基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其包括以下步骤：
步骤1：选取固定的俯仰角值，在样本库中选出俯仰角为该角度、方位角不同时的所有相位差向量样本；
步骤2：将实测相位差向量与步骤1所有选出的相位差向量样本求相似度； 
步骤3：选出步骤2中相似度最大的相位差向量样本所对应的方位角作为方位角粗略估计值，记为                                                
Figure 776224DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤4 ：在样本库中选取方位角为步骤3所测出角度、俯仰角不同时的所有相位差向量样本；
步骤5 将实测相位差向量与步骤4所有选出的相位差向量样本求相似度； 
步骤6选出步骤5中相似度最大的相位差向量样本所对应的俯仰角作为俯仰角粗略估计值，记为
Figure 251067DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤7根据所获得的方位角、俯仰角粗略估计值，构成新的样本库；
步骤8 将实测相位差向量与新样本库中的样本分别求相似度，并选取最大相似度对应的入射角作为方位角和俯仰角的估计值值；
步骤9 根据步骤8所获得的方位角和俯仰角估计值，采用插值法，获得最终的方位角和俯仰角估计值
Figure 585283DEST_PATH_IMAGE004
。
2.如权利要求1所述的基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其特征在于所述步骤2中求相似度的函数为：
其中，
Figure 300877DEST_PATH_IMAGE006
为实测相位差向量，
Figure 929305DEST_PATH_IMAGE007
为样本库中的第
Figure 230973DEST_PATH_IMAGE008
个相位差向量样本，
Figure 653864DEST_PATH_IMAGE009
为按照一定间隔
Figure 601835DEST_PATH_IMAGE010
划分方位角测量范围所获得的离散方位角点数，
Figure 33953DEST_PATH_IMAGE011
代表转置运算。
3.如权利要求2所述的基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其特征在于所述步骤5中求相似度的函数为
              
其中，
Figure 846238DEST_PATH_IMAGE013
代表向量的第
Figure 18855DEST_PATH_IMAGE014
个元素，
Figure 254664DEST_PATH_IMAGE015
为相位差向量的维数，
Figure 327663DEST_PATH_IMAGE016
为按照一定间隔
Figure 357936DEST_PATH_IMAGE017
划分俯仰角测量范围所获得的离散俯仰角点数。
4.如权利要求3所述的基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其特征在于所述步骤7构成新的样本库具体包括以下步骤：选取由方位角为
Figure 14920DEST_PATH_IMAGE018
，俯仰角为
Figure 788841DEST_PATH_IMAGE019
时，
Figure 716345DEST_PATH_IMAGE020
种组合入射方向下的相位差向量样本，构成新的样本库，其中
Figure 855203DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 500948DEST_PATH_IMAGE022
。
5.如权利要求4所述的基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其特征在于所述步骤8中求相似度的函数为
Figure 314445DEST_PATH_IMAGE023
。
6.如权利要求5所述的基于维度拆分的相关干涉仪测向方法，其特征在于所述步骤9中的插值法为9元插值法。
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