High Precision Direction Finding Method and System Design for Miniaturized Uniform Circular Array

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2026.01.006

Abstract

Abstract:

To address the high algorithm complexity and low timeliness in existing circular array interferometer direction finding methods for building systems， this paper proposed an interferometer direction finding method suitable for system implementation， which was then used in actual systems. First， this method first improved the conventional calculation method for the range of fuzzy numbers based on the amplitude comparison direction finding （ACDF） results， thereby reducing computational complexity and improving processing speed. By considering that higher frequencies enhance ACDF accuracy under the same conditions， the method dynamically segmented the amplitude comparison range in real time by integrating the frequency information and the ACDF results. Then， by taking advantage of the fact that the fuzzy multi-valued differences of each baseline are relatively large， while the true angle has a unique property， the ambiguity resolution for the circular array interferometer direction finding was achieved. Finally， based on the proposed method principle， a miniaturized eight-element uniform circular array interferometer broadband receiver was implemented and designed using an FPGA. Both simulations and field experiments verified that the system achieves high-precision instantaneous direction finding for a radiation source target， with an accuracy of up to 1.5°， demonstrating strong practical value for engineering applications.

Key words: uniform circular array, interferometer direction finding, amplitude comparison direction finding, ambiguity resolution, miniaturized

摘要：

针对现有的圆阵干涉仪测向方法在系统实现方面存在算法复杂度高、时效性低的问题，提出了一种适用于系统实现的干涉仪测向方法，并将其运用到实际系统。该方法首先利用比幅测向结果改进常规模糊数范围计算方法，以此减小运算量，提升运算速度；同时考虑到相同条件下频率越高比幅测向精度越高，联合频率信息和比幅测向结果实时地划分比幅范围；然后利用各基线的模糊多值相差较远，而真实角度具有唯一性的特点，实现对圆阵干涉仪测向解模糊；最后根据所提方法原理利用FPGA实现并设计了小型化八元均匀圆阵干涉仪宽带接收机。经过仿真实验和外场试验，证明了该系统能够实现对辐射源目标的高精度瞬时测向，测向精度可以达到1.5°，在工程应用中具有很高的实用价值。

关键词: 均匀圆阵, 干涉仪测向, 比幅测向, 解模糊, 小型化

CLC Number:

TN971

Haotian WANG, Liangnian JIN, Long TANG, Shujiao MENG. High Precision Direction Finding Method and System Design for Miniaturized Uniform Circular Array[J]. Modern Defense Technology, 2026, 54(1): 61-72.

王昊天, 晋良念, 唐龙, 蒙淑娇. 小型均匀圆阵高精度测向方法及系统实现[J]. 现代防御技术, 2026, 54(1): 61-72.

Figures/Tables 18

Fig. 1 Principle of a uniform circular array

Fig. 2 Counts of ambiguity numbers for long and short baselines

Table 1 Baseline combinations

信号强度最大的3个阵元	短基线1	短基线2	长基线
123	$ϕ 12$	$ϕ 23$	$ϕ 13$
234	$ϕ 23$	$ϕ 34$	$ϕ 24$
345	$ϕ 34$	$ϕ 45$	$ϕ 35$
456	$ϕ 45$	$ϕ 56$	$ϕ 46$
567	$ϕ 56$	$ϕ 67$	$ϕ 57$
678	$ϕ 67$	$ϕ 78$	$ϕ 68$
781	$ϕ 78$	$ϕ 81$	$ϕ 71$
812	$ϕ 81$	$ϕ 12$	$ϕ 82$

Table 1 Baseline combinations

信号强度最大的3个阵元	短基线1	短基线2	长基线
123	$ϕ 12$	$ϕ 23$	$ϕ 13$
234	$ϕ 23$	$ϕ 34$	$ϕ 24$
345	$ϕ 34$	$ϕ 45$	$ϕ 35$
456	$ϕ 45$	$ϕ 56$	$ϕ 46$
567	$ϕ 56$	$ϕ 67$	$ϕ 57$
678	$ϕ 67$	$ϕ 78$	$ϕ 68$
781	$ϕ 78$	$ϕ 81$	$ϕ 71$
812	$ϕ 81$	$ϕ 12$	$ϕ 82$

Table 2 Definition of amplitude comparison range

频率范围/GHz	比幅取值范围/（°）
［6，7）	［ $θ'$ -18， $θ'$ +18］
［7，8）	［ $θ'$ -15， $θ'$ +15］
［8，9）	［ $θ'$ -12， $θ'$ +12］
［9，10）	［ $θ'$ -8， $θ'$ +8］
［10，12）	［ $θ'$ -7， $θ'$ +7］
［12，16）	［ $θ'$ -6， $θ'$ +6］
［16，18］	［ $θ'$ -5， $θ'$ +5］

Table 2 Definition of amplitude comparison range

频率范围/GHz	比幅取值范围/（°）
［6，7）	［ $θ'$ -18， $θ'$ +18］
［7，8）	［ $θ'$ -15， $θ'$ +15］
［8，9）	［ $θ'$ -12， $θ'$ +12］
［9，10）	［ $θ'$ -8， $θ'$ +8］
［10，12）	［ $θ'$ -7， $θ'$ +7］
［12，16）	［ $θ'$ -6， $θ'$ +6］
［16，18］	［ $θ'$ -5， $θ'$ +5］

Fig. 3 Direction finding principle flowchart

Fig. 4 Overall system block diagram

Fig. 5 Block diagram of microwave frequency conversion module

Fig. 6 Illustration of signal processing board in direction finding system

Fig. 7 FPGA algorithm implementation flowchart

Fig. 8 Block diagram of signal processing module

Fig. 9 Direction finding results of the radiation source

Fig. 10 Relationship between direction finding performance and incident angle

Fig. 11 Relationship between direction finding performance and signal frequency

Fig. 12 Relationship between direction finding performance and phase error

Fig. 13 Direction-finding performance comparison

Table 3 Algorithm complexity comparison

测向方法	算法复杂度	1 000次运行时间/s
最小二乘比幅法	$O (M ⋅ N)$	0.175
参差基线解模糊法	$O (M ⋅ N + L M)$	2.915
虚拟基线解模糊法	$O (M ⋅ N)$	0.071
本文方法	$O (M ⋅ N)$	0.077

Table 3 Algorithm complexity comparison

测向方法	算法复杂度	1 000次运行时间/s
最小二乘比幅法	$O (M ⋅ N)$	0.175
参差基线解模糊法	$O (M ⋅ N + L M)$	2.915
虚拟基线解模糊法	$O (M ⋅ N)$	0.071
本文方法	$O (M ⋅ N)$	0.077

Fig.14 Relationship between measured performance and signal frequency

Fig. 15 Relationship between actual direction finding performance and incident angle

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