CN102323489B - 对接收机天线的相位中心进行校准的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种对接收机天线的相位中心进行校准的方法和装置，该方法主要包括：测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据；利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。本发明实施例可获得接收机天线的PCO和PCV的绝对定位(相位)，可以比较精确地修正因天线相位中心改变带来的测量误差，进而提高GNSS接收机的测量精度。

Description

对接收机天线的相位中心进行校准的方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种对接收机天线的相位中心有严格要求的应用场合。本发明提供了一种对天线相位中心进行准确校准的微波测量和数据处理方法和装置。

背景技术

目前GPS(Global Positioning System，全球定位系统)、GNSS(GlobalNavigation Satellite System，全球导航卫星系统)，GALILEO(伽利略)和我国的‘北斗’导航卫星系列等卫星导航系统都具备导航定位功能，逐步形成多元化的空间资源环境。

定位与测量是卫星导航系统的两大功能，定位是以伪码相位为观测量确定伪距，测量是根据载波相位观测值确定伪距。载波相位观测值是以接收机天线的相位中心位置为准的，而接收机天线的相位中心和接收机天线的几何中心一般是不重合的，因此造成了GNSS接收机天线相位中心误差。接收机天线的相位中心随信号输入强度和方向而有所变化，相位中心的观测值与PCO(PhaseCenter Offset，相位中心与几何参考点的平均偏离，常称为平均相位中心)之间存在差别，这个差别叫PCV(Phase Center Variation，天线相位中心离散度)。这是高精度卫星测距接收机的重要误差源。

利用载波相位测量的卫星导航精密测量技术已经广泛于国民经济、科学技术和国防建设各个领域。其技术基础就是对GNSS接收信号的高精度载波相位测量。从载波相位观测方程来看，控制载波相位观测误差是高精度测量十分必须的。在卫星导航定位测量中的观测值是以天线的相位中心位置为基准的，在此假设导航星发射天线的相心固定，接收天线的相位中心变化是高精度卫星导航测量系统一个重要的误差源。如何设计具有高稳定相位中心的接收天线，如何标校相位中心及其变化是新一代高精度测量型GNSS接收机天线必须解决的问题。

现有技术中对接收机天线的相位中心的变化量进行校准的方法为：直接利用导航星座信号(的相位中心)对接收机天线的相位中心的变化量进行标校，可以获得接收机天线的PCO和PCV的相对定位。也可利用远场微波测试方法，采用多次重复调试的方法获得其PCO和PCV。

上述现有技术中的对接收机天线的相位中心的变化量进行校准的方法的缺点为：1)直接接收导航星信号，通过与参考天线的基线矢量变化，获得接收机天线的PCO和PCV的相对定位，不能获得绝对定位；3)在开区间测量，外界随机因素引入各种误差，会限制校准精度的进一步提高；2)直接远场的微波测试，受测试方法和实际限制不可能象微波近场测量方法那样可以获得任意多的校准信息(数据)。

发明内容

本发明的实施例提供了一种对接收机天线的相位中心进行校准的方法和装置，以得到比较精确的PCO和PCV的校准数据。

一种对接收机天线的相位中心进行精确校准的方法，其特征在于，包括：

测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据；

利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；

利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。

一种对接收机天线的相位中心进行校准的装置，包括：

输入测试数据获取模块，用于测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据；

数学模型建立模块，用于利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；

数学模型求解模块，用于利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过利用接收机天线的远场相位方向图数据建立接收机天线的PCO、PCV的数学(计算)模型，利用最小二乘法导出并求解所述PCO和PCV的数值计算模型，从而可以得到比较精确的PCO和PCV的校准值，获得(接收机)天线PCO的绝对定位，可以比较精确地修正因天线相位中心改变带来的测量误差。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种对(接收机)天线的相位中心及其变化量进行校准的方法的处理流程图；

图2为本发明实施例一提供的一种PCO和PCV的描述示意图；

图3为本发明实施例二提供的一种对(接收机)天线的相位中心及其变化量进行校准的装置的具体结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

对接收机天线的相位中心的变化量进行校准包含两部分的工作：相对天线参考点ARP(转台转心)的PCO的标定和校准、相对于PCO的PCV的标定和校准。

该实施例提供的一种对接收机天线的相位中心的变化量进行校准的方法的处理流程如图1所示，包括如下的处理过程：

步骤11、测量得到接收机天线的远场相位方向图的Excel表格数据，并转换成data 1.txt输入测试数据文件。

采用远场测试方法或者近场测试方法，测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，上述远场测试方法可直接得到远场相位方向图数据，而近场测试方法则通过测试数据的近-远场变换软件计算得到。将该远场相位方向图数据作为本方法的输入测试数据；

上述远场相位方向图数据是完成PCO和PCV计算的基础。上述远场相位方向图数据仅在(0～π)范围内给出，从物理层面分析，把上述远场相位方向图数据中的个别异点和阶跃剔除，形成规定角域内连续分布的有关相位方向图的Excel表格数据。

将上述Excel表格数据转换成data 1.txt输入数据文件，具体处理过程如下：

Step1：将Excel数据表另存为data 1.txt文件；

Step2：打开data1.txt文件，检查第一个数，也就是频率值，是否是以GHZ为单位的数量级？如果不是请改为GHz数量级的，否则计算结果可能差三个数量级，误差较大。

Step3：将检查修改好的文件放在与PCO和PCV的计算程序同一目录下。

该实施例提供的一种data1输入文件如下述表1所示

表1：输入数据文件表列    (例子：m＝360，n＝7)

Φ为实测的相位数据，是以空间角(θ，φ)变化的，本程序θ的最大维数n≤20(或360)；φ的最大维数m≤360(或20)。

步骤12、利用所述测试数据建立PCO、PCV的数学模型。

上述接收机天线的远场方向图数据包含了幅值和相位两部分，幅值部分一般叫幅值方向图，而相位数据通常叫相位方向图，它们都是空间角的函数。

所述接收机天线的辐射方向图可以写成：

公式1

式中，

为天线的幅值方向图，

为相位方向图，为自由空间波数，λ为波长。

是GPS/GNSS导航卫星发射天线相位中心到接收机天线的PCO的距离，

是导航卫星发射天线相位中心到测试坐标系原点的距离矢量，

是被校准接收天线平均相位中心相对于测试坐标系的偏离矢径。采用标准球坐标系，

可写成：

公式2

(Δx，Δy，Δz)是天线的相心相对于坐标原点(几何参考点)的位置。有时又称为平均相位中心；实际天线的相位中心很难是一个空间几何点，如果我们考虑到待测天线的相心变化(PCV)，天线的相位测量数据可改写为：

公式3

式中，P是波长的整数倍数，Φ(θ，φ)是待测天线在观测方向上观测到的相位数据，单位为(°)。

是观测到的待测天线相位偏移量PCV(相对于平均相位中心的变化量)，把待测天线观测到的相位数据转换成距离有

上式，D是代表了转换成距离的相位测量值，右边第一项为常数，后面模型中用Q代之，第二项与待测天线平均相位中心(PCO)有关，Δx，Δy，Δz为接收机天线的相心相对于坐标原点的位置，常称为天线平均相位中心，θ_i，φ_j为天线观测点的空间角，第三项代表了测量值与平均相位中心的偏离，与待测天线的PCV有关。由此建立了天线PCO和PCV与测量量间的数学关系。

假设沿方位和俯仰方向的测量数分别为n和m，把离散的测量值写成矩阵形式，即上式改写为：

公式4

式中，

i＝1，2，.....n，j＝1.....m

Q＝R-pλ

上述公式4就是计算天线PCO和PCV的数学模型。该式把相位测量数据和相位中心偏离的函数关系建立起来了。上述公式中的[D]是PCO的相位测量量的观测值矩阵，H为状态矩阵，dφ为与PCV有关的观测值误差矩阵，Δx，Δy，Δz为接收机天线的相心相对于坐标原点的位置，θ_i，φ_j为天线观测点的幅值方向的空间角，n和m是在方位和俯仰方向的测量点数，Q是与测量的整波长数有关的常量。

步骤13、利用最小二乘法导出所述PCO和PCV的数值计算模型。

本发明实施例采用上述最小二乘法从大量的测试远场的相位方向图测量数据中提取出PCO和PCV。

对上述公式4，采用最小二乘法回归分析方法，使估计的误差平方和

即[D+H[Δx，Δy，Δz，-Q]^T]²达到最小准则，上述公式4中，H矩阵的各列线性无关，因此得到的((Δx，Δy，Δz，-Q))^T的唯一解：

[Δx，Δy，Δz，-Q]^T＝-[H^TH]^-1H^TD    公式5

这就是PCO的数值计算模型，[D]是相位观测值矩阵，[H]为状态矩阵，Δx，Δy，Δz代表了天线平均相位中心与几何参考点的偏离，[...]^T为转置矩阵，H^T＝H′为H的转置矩阵，[...]^-1为逆矩阵

步骤14、利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值以及相关信息。

上述利用线性方程组求解的处理过程如下：直接利用矩阵求逆、矩阵转置及矩阵相乘对上述公式5进行运算，就可求出得[Δx，Δy，Δz]，这就是待测天线的PCO的空间坐标。

将(Δx，Δy，Δz，-Q)代入公式4可得到不同空间角下的观测方程，

公式6

这就是PCV随入射信号仰角和方位角的变化方程，对该变化方程采用最小二乘法或求均方根误差，得到PCV的值。仍再可采用最小二乘法对测量数据处理标定出测量角度上的PCV。其他未测量角度上的PCV可根据已有的PCV进行插值和拟合得到。同样，也可采取对PCO求均方根差的方法获得PCV(1σ)的数值。

该实施例提供的一种PCO的描述示意图如图2所示，PCO是指天线指定波束区内远场的等相位面用一个理想球面来拟合，拟合残差的平方和最小，这个拟合球面的球心就定义为天线的PCO，在图2中用E点表示。PCO与参考点(测量转台之转心)的偏移定义为相位中心的偏移量。天线实际等相位面与拟合球面的偏移为相位中心的离散度(PCV)。PCO、PCV和参考点(ARP)的关系都表示在图2中。图2中的矢量r0代表指定方向的单位矢量

矢量a表示相位中心偏移PCO，

也可表示为横偏和纵偏，a_x，a_z。

表示指定方向相位中心变化量，将测量频率的一个周期内的相位转换为距离，r₀代表方向相对于参考点的径向距离

公式7

上式左边是观测测量量，右边第一项代表PCO的坐标取值；右边第二项代表了相对PCO的测量偏离值，与PCV有关，当PCO确定后，通过对实测的相位方向图拟合求出PCV。

观测测量量的变化包括两方面内容，一部分是由于天线PCO和PCV的特性引起的变化，另一部分是测量过程中，测试系统、测试方法、测试环境等因素引起的变化。后者误差包括：

(1)、测试区内与无反射自由空间条件在幅度和相位方面的偏差引起的误差；

(2)、转台转动角误差；

(3)、相位测量仪器误差(幅相接收机系统读数误差)；

(4)、射频(RF)连接电缆和插头等误差。

本软件计算前提是测试数据不包括因测量因素带来的偏差，所以对相位标校的测试条件要求是十分严格的。这个问题不在此阐述。如果要减少测量系统误差可采用多次测量的平均。

3)测量与计算精度：

步骤15、输出携带PCO、PCV的值的数据文件和图形

在窗口上直接显示PCO、PCV的值，输出携带PCO、PCV的值的数据文件和图形。

实施例二

该实施例与实施例一的区别是：对实施例一中的步骤14的处理过程进行了修改，其他处理步骤和实施例一相同。

对实施例一中的步骤14的处理过程的修改如下：在利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型之后，利用多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，也可得到所述天线的PCO和PCV的值。

利用多项式拟合实现最小二乘法拟合的过程如下：以一次线性拟合为例；假设：

x₁＝sinθ_icosφ_j；x₂＝sinθ_isinφ_j；x₃＝cosθ_i；

i＝1，2，.....n，j＝1.....m

其中，x₁，x₂，x₃为输入变量，y为输出变量，则得到线性拟和关系，即：

y＝β₀x₁+β₁x₂+β₂x₃+β₃            公式8

如果数据用矩阵表示，则：

$X=H=\left[\begin{array}{c}\sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\φ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\φ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_{1}1\\ \sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\φ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\φ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_{1}1\\ \sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\φ}}_m\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\φ}}_m\cos {\mathrm{\θ}}_{1}1\\ \sin {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\φ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\φ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_{2}1\\ \sin {\mathrm{\θ}}_i\cos {\mathrm{\φ}}_j\sin {\mathrm{\θ}}_i\sin {\mathrm{\φ}}_j\cos {\mathrm{\θ}}_{j}1\\ \sin {\mathrm{\θ}}_n\cos {\mathrm{\φ}}_m\sin {\mathrm{\θ}}_n\sin {\mathrm{\φ}}_m\cos {\mathrm{\θ}}_{n}1\end{array}\right];$ $y=D=\left[\begin{array}{c}D({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\φ}}_1)\\ D({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\φ}}_2)\\ D({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\φ}}_m)\\ D({\mathrm{\θ}}_2,{\mathrm{\φ}}_1)\\ D({\mathrm{\θ}}_i,{\mathrm{\φ}}_j)\\ D({\mathrm{\θ}}_n,{\mathrm{\φ}}_m)\end{array}\right];$ $\hat{a}=\left[\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\β}}}_0\\ {\widehat{\mathrm{\β}}}_1\\ {\widehat{\mathrm{\β}}}_2\\ {\widehat{\mathrm{\β}}}_3\end{array}\right]$

$y=X\·\hat{a}$ 公式9

β_k的估计值用

表示，其中k＝0，1，2，3，应用最小二乘法可以求得回归系数阵：

$\hat{a}={\left(X^{T}X\right)}^{-1}{X}^{T}y={\left(H^{T}H\right)}^{-1}{H}^{T}D$ 公式10

求得回归系数阵后可以求得y_i，j估计值

如下：

${\hat{y}}_{i,j}={\widehat{\mathrm{\β}}}_0{x}_{1i,j}+{\widehat{\mathrm{\β}}}_1{x}_{2i,j}+{\widehat{\mathrm{\β}}}_2{x}_{3i,j}+{\widehat{\mathrm{\β}}}_{3i,j},i=\mathrm{1,2},...,n,j=\mathrm{1,2},...,m$ 公式11

求得回归系数后，进一步计算残差，如下：

$e=y-\hat{y}$ 公式12

e即为公式7中的

因此

公式13

这就是PCV的数值计算模型

其中 ${[\mathrm{\Δx},\mathrm{\Δy},\mathrm{\Δz},-Q]}^T=-\hat{a}={[-{\widehat{\mathrm{\β}}}_0,-{\widehat{\mathrm{\β}}}_1,-{\widehat{\mathrm{\β}}}_2,-{\widehat{\mathrm{\β}}}_3]}^T$ 公式14

这样就可以根据公式14求得到待测天线的PCO，根据公式13求得待测天线的PCV，公式12中的y为测量值，

为拟和值，进而可求得PCV的标准方差σ。

误差与精度分析结果如下：

1)PCO：一次拟合时求得的系数列

即为平均相位中心PCO(Δx，Δy，Δz)；

2)PCV：在程序结果数据中用向量“Pcv”表示

用“PCV”表示标准差σ；

3)以PCO为中心，把PCV的空间分布用三维网图形象地表示出来。比测天线时，以散在点的空间球半径大小判断其相位中心离散性的优劣。

实施例三

本发明实施例还提供了一种对接收机天线的相位中心的变化量进行校准的装置，其具体结构如图3所示，包括如下的模块：

输入测试数据获取模块31，用于测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据；

数学模型建立模块32，用于利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；

数学模型求解模块33，用于利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。

具体的，所述的输入测试数据获取模块31，还用于采用远场测试方法或者近场测试方法，测量得到接收机天线远场相位方向图数据；将所述远场相位方向图数据中的个别异点和阶跃剔除，形成规定角域内连续分布的有关相位方向图的Excel表格数据；再将所述Excel表格数据转换成文本文件，将所述文本文件作为输入测试数据。

具体的，所述的数学模型建立模块32，还用于将所述输入测试数据分解为与仰角和方位角对应的测试数据格式；利用仰角和方位角对应的测试数据组成状态矩阵；利用所述状态矩阵和测量值建立所述接收机天线的PCO、PCV的数学模型，该数学模型为：

其中，i＝1，2，.....n，j＝1.....m。

D是PCO的相位测量量的观测值矩阵，H为状态矩阵，dφ为与PCV有关的观测值误差矩阵，Δx，Δy，Δx为接收机天线的相心相对于坐标原点的位置，θ_i，φ_j为天线观测点的幅值方向的空间角，n和m是在方位和俯仰方向的测量点数，Q是与测量的整波长数有关的常量。

具体的，所述的数学模型求解模块33，还用于对所述PCO和PCV的数学模块，采用最小二乘法回归分析方法，使估计的误差平方和

即[D+H[Δx，Δy，Δz，-Q]^T]²达到最小，得到((Δx，Δy，Δz，-Q))^T的唯一解：

[Δx，Δy，Δz，-Q]^T＝-[H^TH]^-1H^TD

这就是PCO的数值计算模型，

利用矩阵求逆、矩阵转置及矩阵相乘对所述PCO的数值计算模型进行运算，得到所述PCO的值[Δx，Δy，Δz]，将所述[Δx，Δy，Δz]代入所述PCO和PCV的数学模型得到PCV随入射信号仰角和方位角的变化方程

对所述变化方程采用最小二乘法或求均方根误差，得到PCV的值。

具体的，所述的数学模型求解模块33，还用于利用多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，也可得到所述天线的PCO和PCV的值，所述的多项式拟合包括一次线性拟合或者二次多项式拟合或者三次多项式拟合。上述多项式拟合的回归分析方法的具体处理过程参见实施例二。

应用本发明实施例的装置求解PCO和PCV的值的具体过程与前述方法实施例类似，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

综上所述，本发明实施例通过利用接收机天线的远场相位方向图数据建立接收机天线的PCO、PCV的数学模型，利用最小二乘法求解所述PCO和PCV的数学模型，从而可以得到比较精确的PCO和PCV的测量值，获得接收机天线的PCO和PCV的绝对相位，可以比较精确地修正因天线相位中心改变带来的测量误差，进而提高GNSS接收机的测量精度。

本发明实施例可以作为GNSS接收机天线相位中心直接校准方法的一个强有力的补充。可得到绝对定位数据，而不是相对定位。可以排除外界杂散影响，达到更高测量精度。

本发明实施例推荐的近场测量加数据后处理方法是目前采用微波方法标校天线相位特性的理想方法。能以数据形式、提供最完整的天线相位校正，这是目前其他方法无法比拟的。它可克服直接接收导航星信号方法的缺点；而且比微波远场测量方法更经济、更准确、更有效。

本发明实施例可以根据用户需求，提供测量天线有关相位中心的完整信息；能形成比较规范的相位标校方法，为相关标准的建立奠定技术基础。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种对接收机天线的相位中心进行校准的方法，其特征在于，包括： 

测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据； 

利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；具体的：将所述输入测试数据分解为与仰角和方位角对应的测试数据格式；利用仰角和方位角对应的测试数据组成状态矩阵；利用所述状态矩阵和测量值建立所述接收机天线的PCO、PCV的数学模型，该数学模型为： 

其中，i＝1,2,.....n,j＝1.....m                 ；D是PCO的相位测量量的观测值矩阵，H为状态矩阵，dφ为与PCV有关的观测值误差矩阵，

为与PCV有关的方位和俯仰方向的观测值误差矩阵，Δx,Δy,Δz为接收机天线的相心相对于坐标原点的位置，θ_i,φ_j为天线观测点的幅值方向的空间角，n和m是在方位和俯仰方向的测量点数，Q是与测量的整波长数有关的常量； 

利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据，其中包括如下的数据处理： 

采用远场测试方法或者近场测试方法，测量得到接收机天线远场相位方 向图数据；将所述远场相位方向图数据中的个别异点和阶跃剔除，形成规定角域内连续分布的有关相位方向图的Excel表格数据；再将所述Excel表格数据转换成文本文件，将所述文本文件作为输入测试数据。 

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，包括： 

对所述PCO和PCV的数学模型，采用最小二乘法回归分析方法，使估计的误差平方和即[D+H[Δx,Δy，Δz，-Q]^T]²达到最小，得到（(Δx,Δy,Δz，-Q)）^T的唯一解： 

[Δx，Δy，Δz，-Q]^T＝-[H^TH]^-1H^TD 

这就是PCO的数值计算模型，[...]^T为转置矩阵，H^T＝H′为H的转置矩阵，[...]^-1为逆矩阵。 

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的利用线性方程组求解对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值包括： 

利用矩阵求逆、矩阵转置及矩阵相乘对所述PCO的数值计算模型进行运算，得到[Δx，Δy，Δz]，这就是所述PCO的值，将所述[Δx，Δy，Δz]代入所述PCO、PCV的数学模型得到PCV随入射信号仰角和方位角的变化方程 

对所述变化方程采用最小二乘法或求均方根误差，得到PCV的值。 

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的多项式拟合包括一次线性拟合或者二次多项式拟合或者三次多项式拟合。 

6.一种对接收机天线的相位中心进行校准的装置，其特征在于，包括： 

输入测试数据获取模块，用于测量得到接收机天线的远场相位方向图数据，将该远场相位方向图数据作为输入测试数据； 

数学模型建立模块，用于利用所述输入测试数据建立所述接收机天线的 平均相位中心PCO、天线相位中心离散度PCV的数学模型；所述的数学模型建立模块，还用于将所述输入测试数据分解为与仰角和方位角对应的测试数据格式；利用仰角和方位角对应的测试数据组成状态矩阵；利用所述状态矩阵和测量值建立所述接收机天线的PCO、PCV的数学模型，该数学模型为： 

其中，i＝1,2,.....n,j＝1.....m                 ；D是PCO的相位测量量的观测值矩阵，H为状态矩阵，dφ为与PCV有关的观测值误差矩阵，

为与PCV有关的方位和俯仰方向的观测值误差矩阵，Δx,Δy,Δz为接收机天线的相心相对于坐标原点的位置，θ_i,φ_j为天线观测点的幅值方向的空间角，n和m是在方位和俯仰方向的测量点数，Q是与测量的整波长数有关的常量；

数学模型求解模块，用于利用最小二乘法导出所述天线的PCO和PCV的数值计算模型，利用线性方程组求解或多项式拟合的回归分析方法对所述PCO和PCV的数值计算模型进行数值求解，得到所述天线的PCO和PCV的值。 

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于： 

所述的输入测试数据获取模块，还用于采用远场测试方法或者近场测试方法，测量得到接收机天线远场相位方向图数据；将所述远场相位方向图数据中的个别异点和阶跃剔除，形成规定角域内连续分布的有关相位方向图的Excel表格数据；再将所述Excel表格数据转换成文本文件，将所述文本文件作为输入测试数据。 

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于： 

所述的数学模型求解模块，还用于对所述PCO和PCV的数学模型，采用 最小二乘法回归分析方法，使估计的误差平方和即[D+H[Δx,Δy，Δz，-Q]^T]²达到最小，得到（(Δx,Δy,Δz，-Q)）^T的唯一解： 

[Δx，Δy，Δz，-Q]^T＝-[H^TH]^-1H^TD 

这就是PCO的数值计算模型， 

利用矩阵求逆、矩阵转置及矩阵相乘对所述PCO的数值计算模型进行运算，得到所述PCO的值[Δx，Δy，Δz]，将所述[Δx，Δy，Δz]代入所述PCO、PCV的数学模型得到PCV随入射信号仰角和方位角的变化方程 

对所述变化方程采用最小二乘法或求均方根误差，得到PCV的值。 

Images