相控陣天線測(cè)試診斷技術(shù)研究.pdf

1、隨著國(guó)防軍事需求的日益俱增，機(jī)載相控陣?yán)走_(dá)在軍事方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而相控陣天線作為相控陣?yán)走_(dá)最關(guān)鍵的組成部分，對(duì)它的故障診斷顯得尤為重要。針對(duì)相控陣?yán)走_(dá)天線使用環(huán)境多變、測(cè)試技術(shù)復(fù)雜、難以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)快速診斷的難題，進(jìn)行了基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的相控陣故障診斷方法研究。本文主要工作如下：
　?。?）研究了由線陣掃描、單探頭同步接收的故障診斷方法，擺脫了外場(chǎng)環(huán)境對(duì)測(cè)量設(shè)備的束縛，理論上證明了該方法對(duì)故障模式的可區(qū)分性。用矩量法驗(yàn)證了其可行

2、性，組成了故障模式集合，為后續(xù)算法設(shè)計(jì)提供了可靠樣本。
　?。?）采用小波模極大值算法在噪聲背景下進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，給出了反映故障信息的時(shí)域特征向量Ft和小波特征向量Fw，用故障特征的散度圖進(jìn)行描述和驗(yàn)證，證明兩組特征向量具有較強(qiáng)的分類顯著性。
　?。?）通過(guò)投影聚類算法設(shè)計(jì)分類器組合，先利用提取到的時(shí)域特征向量Ft，運(yùn)用K-means算法進(jìn)行粗分類；再利用提取到的小波特征向量Fw，在節(jié)點(diǎn)處用改進(jìn)后的SVM分別完成細(xì)分類