研究目的
诊断线性相控阵天线中的故障元件以确定故障元件的位置。
研究成果
该方法通过结合生成对抗学习与堆叠去噪稀疏自编码器，有效诊断相控阵天线中的故障元件，在抗噪声干扰、高维数据处理及小样本场景中展现出强鲁棒性。相比现有方法，其在准确性与适应性方面表现更优，在工程应用中具有潜在价值。
研究不足
该方法依赖于模拟数据；尚未在实际相控阵天线和多变环境条件下测试其实际适用性。训练深度网络可能需要较高的计算资源和时间。该方法假设特定的噪声分布和互耦模型，可能无法涵盖所有实际场景。
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基于生成对抗学习的堆叠去噪稀疏自编码器用于相控阵天线故障元件诊断
DOI：10.1080/09205071.2018.1553689
期刊：Journal of Electromagnetic Waves and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
线性相控阵天线中故障元件的诊断在无线通信领域具有重要意义，这一课题已受到越来越多的关注。由于线性相控阵天线中一个或多个元件的失效，整个辐射方向图会出现高旁瓣电平、带宽变宽以及意外零陷等问题。为此，我们提出一种结合生成对抗学习和堆叠去噪稀疏自编码器的新方法来定位天线中的故障元件。该方法能自适应地从辐射方向图图像中自动学习具有判别性的特征，且所需专家知识较少。同时，该方法能够克服强噪声干扰、辐射方向图的高维特性以及小样本故障数据等难题。因此，与现有相关方法相比，该方法在判别能力方面具有显著优势。
作者：
Da Lin，Qi Wan
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