一种天线交叉极化互耦消除方法

    公开(公告)号:CN102253369B

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201110145437.0

    申请日:2011-05-31

    Abstract: 一种天线交叉极化互耦消除方法,利用全极化微波辐射计定标结果以及直接相关型全极化微波辐射计观测冷空信号时复相关器输出结果进行处理得到由于天线交叉极化互耦影响的误差项,从而消除天线极化互耦对直接相关型全极化微波辐射计输出极化亮温的影响。首先,直接相关型全极化微波辐射计接收来自冷空的信号,通过复相关器输出复相关系数,其次,利用直接相关型去极化微波辐射计定标结果数据结合观测冷空时的复相关系数进行数据处理,最终得到天线交叉极化互耦误差项。在直接相关型全极化微波辐射计进行观测场景时减去天线极化互耦误差项得到真实的全极化亮温数据。

    一种直接相关型全极化微波辐射计接收机定标方法

    公开(公告)号:CN102353944A

    公开(公告)日:2012-02-15

    申请号:CN201110146676.8

    申请日:2011-05-31

    Abstract: 一种直接相关型全极化微波辐射计接收机定标方法,按照分步定标的方法,完成对接收机定标。首先采用两个输出温度不同(高温源、低温源)的相关噪声源产生的信号依次通过噪声功分网络注入V(垂直极化)和H(水平极化)接收机,通过四点定标求得接收机电压偏置;其次利用输入高温源和低温源的结果求得接收机消条纹函数在零点的取值,再求得V路接收机和H路接收的接收噪声温度,完成去归一化处理;最后通过非相关噪声注入,完成对接收通道残留误差的校正得到最终校正后的复相关函数,进而可以得到全极化亮温。本发明具有定标精度高、实现简单、可靠性高,适于星载应用,具有广阔的市场应用前景。

    一种基于准光馈电网络的辐射计及其传输损耗的测试方法

    公开(公告)号:CN119945545A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411972590.4

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于准光馈电网络的辐射计及其传输损耗的测试方法,包括依次设置的反射面天线系统、准光馈电网络和直接混频接收机;所述反射面天线系统用于接收太赫兹辐射信号,并将接收到的太赫兹辐射信号馈入准光馈电网络;所述准光馈电网络对太赫兹辐射信号依次进行极化分离和频率分离,得到多个射频信号,并将多个射频信号输送至直接混频接收机;所述射频信号包括高频信号和低频信号;通过设置准光馈电网络,对整个辐射计的传输损耗进行计算,避免了分步测试带来的误差,可以精确测量准光馈电网络的传输损耗;解决现有技术中的矢量网络分析仪分步测量传输损耗无法精确测量整个链路的传输损耗的技术问题。

    一种星载微波辐射计在轨接收机增益内定标方法及系统

    公开(公告)号:CN112114284B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202010574641.3

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 一种星载微波辐射计在轨接收机增益内定标方法及系统,属于空间微波遥感技术领域。本发明包括:在星载微波辐射计的地面测试阶段,通过采用外部冷定标源和接收机内部安装的匹配负载进行两点定标获取接收机的噪声温度,并且通过改变接收机物理温度获取接收机噪声温度的温度敏感性;星载微波辐射计在轨工作后,通过接收机开关周期性的切匹配负载端,并且结合地面测试得到的接收机噪声温度和温度敏感性计算接收机的增益,完成对接收机增益的定标。本发明通过克服现有方法的局限性,能够准确、简便并且实时的对辐射计在轨后接收机增益进行定标,是一种实用的星载微波辐射计接收机增益内定标方法。

    基于卷积神经网络的波束合成推扫辐射计定标方法

    公开(公告)号:CN114046888B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202111274687.4

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 本发明涉及基于卷积神经网络的波束合成推扫辐射计定标方法,该方法基于卷积神经网络的全链路定标方法,结合其他步骤得到的先验信息,再根据推扫辐射计周期性的对已知微波辐射亮温信息的定标场进行观测,利用定标场的亮温信息以及推扫辐射计系统输出的功率信号,对卷积神经网络的模型参数进行循环、迭代,不断训练,直至搜索得到满足误差阈值时的最优模型参数。推扫辐射计工作时,通过对微波辐射亮温已知的定标场的观测,获取定标数据样本,可以周期性的进行卷积神经网格模型参数训练。

    基于深度学习网络的实孔径辐射计定标方法

    公开(公告)号:CN115979437A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211477651.0

    申请日:2022-11-23

    Abstract: 基于深度学习网络的实孔径辐射计定标方法,属于微波辐射计定标技术领域。两点定标是建立在输入亮温与辐射计输出电压这一线性关系的基础上,实际上的辐射计不是理想线性的。微波辐射计中的天线、噪声源等核心部件的物理温度会影响辐射计输出电压,造成定标精度下降。针对这些不足,本发明提出了基于深度学习网络的实孔径辐射计定标方法。本发明公开的定标方法包括下述步骤:获得辐射计核心器件物理温度;生成原始场景亮温;生成输出电压;构建数据集;训练深度学习网络;验证网络定标效果。本发明提供的定标方法可根据辐射计运行期间器件性能变化自适应调节输入亮温、输出电压与核心器件物理温度的映射关系,提升系统的稳定性与鲁棒性。

    基于方位已知的外部源的镜像综合孔径辐射计校正方法

    公开(公告)号:CN114185009A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111241089.7

    申请日:2021-10-25

    Abstract: 一种基于方位已知的外部源的镜像综合孔径辐射计误差校正方法,包括下述步骤:镜像综合孔径系统采集目标场景信号;镜像综合孔径系统采集外部源信号(即校正数据),利用采集到的外部源信号求出各天线与通道的相位误差数据;利用求出的相位误差数据校正目标场景信号,得到校正后的相关输出函数;通过求解相关输出函数构成的转移方程得到余弦可见度函数;通过对余弦可见度函数进行反余弦变换重建目标场景的亮温图像。本发明外部源可放置在任意位置,可为噪声源或者信号源,校正信号容易获得,可校正通道相位误差,提高成像质量。

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