CN112198473A - 基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法和电子设备，该基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法用于处理包括N个基线组的接收信号，通过对基于模糊数获得的复数点集合进行筛选和排序来加快最近点搜索过程，并以簇内归一化距离来修正复平面上的距离，确定归一化距离最小的复数点计算集，并以复数点计算集中的N个复数点作为测量结果得到所述接收信号的最终相位。这样，减小了相位解模糊的计算量并提高了准确率。

Description

基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法和电子设备

技术领域

本发明总体地涉及分信号处理技术领域，特别是涉及一种基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

无线电测向用于估计和反演无线电信号的发射源方位，在军事和民用领域已经有很多成功的应用。在军事领域，主要用于对雷达、通讯和测控等无线电辐射源进行侦察定位，然后对目标实施定向干扰和军事打击；在民用领域，主要用于交通管制、生命救援、无线电频谱管理等方面。

目前，无线电测向的方法主要有四种：1)幅度比较法；2)相位干涉法； 3)多普勒测向法；4)空间谱估计法。相比于其余三种测向方法，相位干涉法具有系统相对简单、测向精度高、灵敏度高且观测频带宽等优点，在电子对抗、电磁环境侦察、雷达和声呐等领域得到广泛应用。

基于均匀圆阵的干涉仪具有孔径小、易安装、测向精度在360°方位内较为均匀等优点，同时，针对均匀圆阵干涉仪的相位解模糊算法也已有不少研究。例如，在一种基于虚拟基线的解模糊方法中，通过短基线计算方向角的大致范围，然后通过虚拟基线实现较高精度的测向，但是该方法对短基线的尺寸有限制，因此限制了整个阵列的工作频带范围和测向精度，所以使用范围有限。

又例如，在一种使用相关运算来解模糊的方法中，通过解缠计算的来波方向反算出各个阵元的接收相位，并将其与真实相位进行相关运算，该方法需要很大的运算量，限制了测向应用的实时性。再例如，在一种无门限的聚类解模糊的方法中，通过将聚类解模糊转化为复平面的最小距离簇问题，提高了解模糊的效率，同时由于不需要预先设置好门限，所以具有更好的稳健性和实时性，但是，当阵列较大时，使用该方法进行解模糊仍然需要较大的运算量。

因此，期望提供改进的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法和电子设备，其通过对基于模糊数获得的复数点集合进行筛选和排序来加快最近点搜索过程，并以簇内归一化距离来修正复平面上的距离，从而减小了相位解模糊的计算量并提高了准确率。

根据本申请的一方面，提供了一种基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，包括：获取所述均匀圆阵测向仪的接收信号，所述接收信号包括N个基线组，N是大于等于5的奇数；对于每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述基线组对应的复数点集合，并对所述N个基线组的N个复数点集合中的每个进行基于阈值的筛选和/或基于实部数据大小的排序以获得N个复数点序列；对于第一复数点序列中的M个复数点，将每个复数点与其它N-1个复数点序列中的复数点进行比较，直到所比较的复数点之差的实部大于最小簇内距离；获得所述其它N-1复数点序列中与所述M 个复数点中的每个复数点距离最近的N-1个复数点以得到M个复数点计算集，每个复数点计算集包括分别属于所述N个复数点序列的N个复数点；计算所述每个复数点计算集中的N个复数点的归一化距离，所述归一化距离用于对复平面上两点之间的距离进行归一化；以及，确定所述归一化距离最小的复数点计算集，并以所述复数点计算集中的N个复数点作为测量结果得到所述接收信号的最终相位。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，对所述N个复数点集合进行基于阈值的筛选包括：对于所述N个复数点集合中的每个复数点，确定其绝对值是否小于阈值，所述阈值大于等于1；以及，将其绝对值小于所述阈值的复数点确定为所述复数点序列中的复数点。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，所述阈值大于1且小于等于1.2。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，所述最小簇内距离大于0且小于1。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，N＝5。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，所述归一化距离表示为：

其中，

表示五个复数点的中心位置，

ε表示信噪比相关参数，

表示所述接收信号的俯仰角。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，在信噪比为6dB的情况下，ε＝200。

在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，对于每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述基线组对应的复数点集合包括：

对于第i基线组，获得干涉相位arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)；

计算所述干涉相位arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)对应的所有可能的模糊数K₁和K₂；以及

对于模糊数K₁和K₂的每个取值，获得所述第i基线组的复数点T_i，所述复数点T_i的数目等于所述模糊数K₁和K₂的取值数目之积。

根据本申请的另一方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法。

根据本申请的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算装置执行时，可操作来执行如上所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法。

本申请提供的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法和电子设备，通过对基于模糊数获得的复数点集合进行筛选和排序来加快最近点搜索过程，并以簇内归一化距离来修正复平面上的距离，从而减小了相位解模糊的计算量并提高了准确率。

附图说明

从下面结合附图对本发明实施例的详细描述中，本发明的这些和/或其它方面和优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：

图1图示了根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法的流程图。

图2图示了五元阵几何模型的示意图。

图3图示了复平面上两点距离的示意图。

图4图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

示例性方法

图1图示了根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法的流程图。

如图1所示，根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法包括以下步骤。

步骤S110，获取均匀圆阵测向仪的接收信号，所述接收信号包括N个基线组，N是大于等于5的奇数。也就是，根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法可以用于处理均匀圆阵测向仪的接收信号，以确定接收信号的相位，从而完成均匀圆阵测向仪的侧向工作。

图2图示了五元阵几何模型的示意图。如图2所示，五元阵的测向仪的接收信号的信号模型可以表示为：

其中，A_i表示接收信号强度，s(t)表示信号包络变化函数，f为信号中心频率，φ₀表示信号初始相位，R表示圆阵半径，

表示来波信号的俯仰角，θ表示方位角，λ表示信号波长，i表示通道数。

则相邻阵元i和i+1的接收信号间的互相关函数可表示为：

由此可知相邻阵元i和i+1，即基线(i,i+1)的接收信号的相位差为：

同理可知另外一个基线(i+3,i+4)的接收信号相位差为：

通过联立方程式，求解辐射源入射方位角θ和俯仰角

两式求和求差后，得到：

引入新变量T₁,T₂满足如下等式。

由此构造复数变量T：

其中

然后对其旋转运算即：

这样，就得到了在复平面上表示的信号，例如，在现有的解模糊算法中，可以直接在复平面中对多组基线的复数点进行聚类分析，并根据聚类结果完成解模糊。

此外，进一步分析解模糊条件，假设整数K₁,K₂为一组基线中对应的模糊数，则其满足以下条件：

也就是，对于N个基线组中的每个基线组，即基线(i,i+1)和基线 (i+3,i+4)，可以通过arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)，获得第一模糊数K₁和第二模糊数K₂。其中，该第一模糊数K₁和第二模糊数K₂均可以有满足如上等式(10) 和(11)的多个取值，例如，第一模糊数K₁可以取3个数值，而第二模糊数K₂可以取5个数值。

在现有的解模糊方法中，需要遍历第一模糊数K₁和第二模糊数K₂的所有取值，并对每一组给定的第一模糊数K₁和第二模糊数K₂的取值来进行计算，得到来波的俯仰角

和方位角θ或者复数点

然后选取多组基线中结果最为相近的结果作为最终的测向输出。

相对地，在根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，在步骤S120，对于所述N个基线组中的每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述N个基线组对应的N个复数点集合，并对所述N个复数点集合中的每个复数点集合进行基于阈值的筛选和/或基于实部数据大小的排序以获得与所述N个基线组对应的N个复数点序列。

也就是，对于所述N个基线组中的每个基线组，通过干涉相位arg(r_i,i+1) 和arg(r_i+3,i+4)获得对应的第一模糊数K₁和第二模糊数K₂，并对每一组可能的 K₁和K₂的取值根据如上所述的等式(3)到等式(9)来求出对应的复数点T_i,n的值。这里，复数点T_i,n中的i表示与基线组对应的i，即i＝1,2,…，N，例如在五元阵中i＝1,2,3,4,5。并且，n是第一模糊数K₁可能的取值数目和第二模糊数K₂可能的取值数目的乘积，例如如上所述，3×5＝15。因此，对于每个基线组，获得了一个复数点集合，而对于N个基线组，就获得了N个复数点集合。

本领域技术人员可以理解，对于每个基线组，由于通过干涉相位计算出的第一模糊数K₁和第二模糊数K₂的取值数目不同，因此，每个复数点集合中可能包括不同数目的复数点。例如，对于另一基线组，第一模糊数K₁可能的取值数目为2，第二模糊数K₂可能的取值数目为6，则该复数点集合T_i,n中的复数点的数目为12。

也就是，在根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，对于所述N个基线组中的每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述N个基线组对应的N个复数点集合包括：对于第i基线组，获得干涉相位arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)；计算所述干涉相位arg(r_i,i+1)和 arg(r_i+3,i+4)对应的所有可能的模糊数K₁和K₂；以及，对于模糊数K₁和K₂的每个取值，获得所述第i基线组的复数点T_i，所述复数点T_i的数目等于所述模糊数K₁和K₂的取值数目之积。

在本申请实施例中，在步骤S120中，对每个复数点集合进行基于阈值的筛选，即确定|T_i,n|≤T₀，其中T₀≥1表示阈值，对不满足条件的复数点T_i,n进行删除，以减少后续的运算量，在本申请实施例中，优选地1＜T₀≤1.2。

另外，对于每个复数点集合中的所有复数点，即对于同一基线组求出的所有复数点{T_i,n}根据实部数据大小进行排序，得到复数点序列{T_i,n}^rank。并且，如上所述，每个复数点序列{T_i,n}^rank中的复数点数目也可能彼此不同。

这里，本领域技术人员可以理解，在上述步骤S120中，也可以对于所述 N个基线组中的每个基线组，获得其对应的复数点集合，并对该复数点集合进行基于阈值的筛选和/或基于实部数据大小的排序以获得一个复数点序列。再更换一个基线组，重复获得复数点集合和复数点序列的操作，最终得到与 N个基线组对应的N个复数点序列。

如上所述，在根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，对所述N个复数点集合进行基于阈值的筛选包括：对于所述N个复数点集合中的每个复数点，确定其绝对值是否小于阈值，所述阈值大于等于1；以及，将其绝对值小于所述阈值的复数点确定为所述复数点序列中的复数点。

并且，在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，所述阈值大于1且小于等于1.2。

步骤S130，对于所述N个复数点序列中的第一复数点序列中的M个复数点，将所述M个复数点中的每个复数点与其它N-1个复数点序列中的复数点进行比较，直到所述每个复数点与其它N-1个复数点序列中的复数点之差的实部大于最小簇内距离。

在该步骤中，引入最小簇内距离δ，例如，0＜δ＜1，从第一个复数点序列{T_1,n}^rank中取出复数点

并与其余N-1个复数点序列{T_i,n}^rank,i＝ 2,…,N中的点进行比较，当

时停止搜索第i组复数点序列。

步骤S140，获得所述其它N-1复数点序列中与所述M个复数点中的每个复数点距离最近的N-1个复数点以得到M个复数点计算集，每个复数点计算集包括分别属于所述N个复数点序列的N个复数点。

也就是，假设第一复数点序列中具有M个复数点，对于1到M中的每个复数点，根据步骤S130的比较取出第i复数点序列中距离

最近的点

这样，对于M个复数点，就得到了M个复数点计算集，且每个复数点计算集包括分别属于所述N个复数点序列的N个复数点，这N 个复数点为距离第一复数点序列中的相应复数点距离最近的复数点。

这里，在根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，所述最小簇内距离大于0且小于1。

步骤S130和步骤S140是根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中的最近点搜索过程。通过在步骤S120中进行筛选和实部的排序，同时引入最小簇内距离0＜δ＜1，可以使得最近点搜索过程不必遍历整个复数点序列

而最近点搜索过程在复平面解模糊方法上占据了很大的运算量，所以本申请实施例可以对最近点搜索过程进行加速，实现了快速解模糊。

步骤S150，计算所述每个复数点计算集中的N个复数点的归一化距离，所述归一化距离用于对复平面上两点之间的距离进行归一化。

图3图示了复平面上两点距离的示意图。

如图3所示，假设在复平面中存在两点

其中Δθ,

分别表示方位角和俯仰角的测量误差，则两点间的距离d可表示为：

将两点坐标代入，可得：

当

Δθ很小时，等式(13)可近似为：

从上式中可以看出，在复平面上相邻较近的两点之间的距离受两部分影响，根据相位干涉测向原理可知，当相位差测量误差固定时，方位角θ的估计误差与

呈反比，俯仰角

的估计误差与

呈反比关系，

令

则等式(14)为：

其中

由此可知，采用复平面聚类解模糊的方法不能对只采用簇内距离作为聚类程度的表征，而应该对不同位置的簇内距离赋予不一样的权重系数，因此，应当基于等式(15)中的变量k，

和

来定义归一化距离。

例如，归一化距离可以如下定义：

其中ε表示信噪比相关参数，信噪比越高，该参数越小，通常情况下ε＞1，通过实验可知，信噪比6dB左右时，取ε＝200效果较好。

而对于如图2所示的五元阵模型，即N＝5的情况，所述归一化距离可以表示为：

其中，

表示五个复数点的中心位置，

ε表示信噪比相关参数，

表示所述接收信号的俯仰角。

并且，在上述基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法中，在信噪比为6dB 的情况下，ε＝200。

步骤S160，确定所述归一化距离最小的复数点计算集，并以所述复数点计算集中的N个复数点作为测量结果得到所述接收信号的最终相位。

例如，对于五元阵模型，选择归一化距离最小的五个复数点作为五个基线组的测量结果，然后，例如可以对五个基线组的测量结果进行加权平均，得到最终的测向结果，即所述接收信号的相位并输出。

根据本申请实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法通过对复平面的距离进行修正而得到了簇内归一化距离，可以大大提高俯仰角在0°和90°附近和信噪比较低情况下的解模糊准确率。

示意性电子设备

下面，参考图4来描述根据本申请实施例的电子设备。

图4图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。

如图4所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。

处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如模糊数取值、复数点集合、复数点序列等各种内容。

在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

例如，该输入装置13可以是例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括最终的测向结果等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图4中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。

示意性计算机程序产品

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“，还语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。

本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，包括：

获取所述均匀圆阵测向仪的接收信号，所述接收信号包括N个基线组，N是大于等于5的奇数；

对于每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述基线组对应的复数点集合，并对所述N个基线组的N个复数点集合中的每个进行基于阈值的筛选和/或基于实部数据大小的排序以获得N个复数点序列；

对于第一复数点序列中的M个复数点，将每个复数点与其它N-1个复数点序列中的复数点进行比较，直到所比较的复数点之差的实部大于最小簇内距离；

获得所述其它N-1复数点序列中与所述M个复数点中的每个复数点距离最近的N-1个复数点以得到M个复数点计算集，每个复数点计算集包括分别属于所述N个复数点序列的N个复数点；

计算所述每个复数点计算集中的N个复数点的归一化距离，所述归一化距离用于对复平面上两点之间的距离进行归一化；以及

确定所述归一化距离最小的复数点计算集，并以所述复数点计算集中的N个复数点作为测量结果得到所述接收信号的最终相位。

2.如权利要求1所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，对所述N个复数点集合进行基于阈值的筛选包括：

对于所述N个复数点集合中的每个复数点，确定其绝对值是否小于阈值，所述阈值大于等于1；以及

将其绝对值小于所述阈值的复数点确定为所述复数点序列中的复数点。

3.如权利要求2所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，所述阈值大于1且小于等于1.2。

4.如权利要求1所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，所述最小簇内距离大于0且小于1。

5.如权利要求1所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，N＝5。

6.如权利要求5所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，所述归一化距离表示为：

其中，

表示五个复数点的中心位置，

ε表示信噪比相关参数，

表示所述接收信号的俯仰角。

7.如权利要求6所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，在信噪比为6dB的情况下，ε＝200。

8.如权利要求1所述的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法，其特征在于，对于所述N个基线组中的每个基线组，通过干涉相位对应的第一模糊数和第二模糊数获得所述N个基线组对应的N个复数点集合包括：

对于第i基线组，获得干涉相位arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)；

计算所述干涉相位arg(r_i,i+1)和arg(r_i+3,i+4)对应的所有可能的模糊数K₁和K₂；以及

对于模糊数K₁和K₂的每个取值，获得所述第i基线组的复数点T_i，所述复数点T_i的数目等于所述模糊数K₁和K₂的取值数目之积。

9.一种电子设备，包括：

处理器；以及，

存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1到8中任意一项的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算装置执行时，可操作来执行如权利要求1到8中任意一项的基于均匀圆阵测向仪的相位解模糊方法。

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