发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

低快拍下模糊径向基神经网络波束形成算法

针对低快拍情况下自适应波束形成算法性能下降,以及权矢量解算过程中协方差矩阵求逆运算量大的问题,针对最小方差无失真响应(MVDR)算法,采用单位阵和采样协方差矩阵的凸线性组合对低快拍下的协方差矩阵进行修正,在此基础上,引入模糊径向基(RBF)神经网络逼近算法权矢量,通过模糊RBF神经网络实现从阵列协方差矩阵到最优权矢量的非线性映射,避免了矩阵求逆运算。仿真结果表明,当低快拍情况下最小方差无失真响应(MVDR)及最小能量无畸变响应(MPDR)算法出现性能下降时,基于模糊RBF神经网络的波束形成算法仍能快速逼近算法权矢量,波束赋形效果较好,同时可实现算法复杂度的降低及计算量的减少。     

一种稳健的特征空间线性约束波束形成器

基于特征空间的线性约束最小方差(eigenspace-based linearly constrained minimum variance,ELCMV)算法是一种稳健的波束形成方法,但其性能只能在一定的指向误差范围内保持稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预设波束主瓣边缘时,其性能会严重恶化。对ELCMV算法进行改进,提出一种对零点约束方向和指向误差都具有稳健性的波束形成方法。该方法首先利用矢量旋转对预设导向矢量进行校正,再将校正后的导向矢量向信号子空间投影,最后结合线性约束用线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)算法来求解权矢量。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

随机布阵条件下同时数字多波束干扰优化设计方法

针对现有方法普遍存在的波束形成算法效率低、难以形成多频点多方向的同时多波束干扰、不适用于随机布阵条件下的波束形成等缺点,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP,Second-Order Cone Programming)理论的同时数字多波束干扰形成方法。首先,给出了在随机布阵条件下干扰多波束优化设计问题的数学描述;其次,以范数准则为例,将随机布阵条件下干扰多波束设计问题的解析形式转化为相应的SOCP形式;再次,利用现有的原-对偶内点算法工具箱Se Du Mi或者CVX进行快速求解。最后,仿真结果表明该方法可以较好地解决随机布阵条件下的多频率多方向雷达目标同时多波束干扰优化设计问题。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

主瓣可控的鲁棒自适应波束形成算法

自适应波束形成技术能够有效地接收目标信号并抑制干扰,提高阵列输出的信干比。但传统自适应算法无法控制波束形状,为了形成固定主瓣宽度的波束,通过定义权重函数将波束形成问题转化为加权方向图综合问题,对协方差矩阵修正以提高算法鲁棒性,并用迭代FFT方法解决得到的表达式。通过仿真分析,该自适应波束器能够很好的控制主瓣宽度,并在干扰方向上形成零陷。     

基于子阵的频控阵自适应波束形成算法

针对经典的最小方差无畸变响应波束形成器应用在FDA-BFF(Frequency Diverse Array Based On Frequency Filter,FDA-BFF)及FDA-MIMO(Frequency Diverse Array Multiple-Input Multiple-Output,FDA-MIMO)接收机结构时,当阵元数较大或干扰与目标角度维接近时波束主瓣会产生峰值畸变或偏移,波束形成器输出性能下降,无法有效确定目标位置的问题,提出了基于双边小方差无畸变响应的子阵频控阵波束形成算法。该算法将一维均匀线性阵列划分为两个采用不同非线性频偏的中心对称子阵结构,在目标位置形成点状波束,对传统频偏固定的频控阵方向图中的距离-角度实现解耦。之后,通过双边小方差无畸变响应算法中求解克罗内克积的方式降低了算法计算量。仿真验证表明,阵元数较大时该算法在目标位置处形成点状波束的同时,可以有效抑制角度维不可分的干扰。     

变极化干扰对广义旁瓣对消的影响

敌方实施变极化干扰时,自适应波束形成的最优权矢量失配,抗干扰性能急剧恶化,利用广义旁瓣对消模型,对变极化干扰引起的性能改变进行定量描述。首先利用广义旁瓣对消模型求解最优权矢量,接着引入变极化产生的幅度、相位相对改变量,阵列单元幅相扰动,然后计算共极化干扰和交叉极化干扰在不同采样数据权值下的性能改善因子。仿真实验表明,变极化干扰能有效影响自适应波束形成阵列,恶化性能改善因子,大信噪比间歇采样干扰尤为突出。     

基于码相关的自适应多波束形成算法

给出了一种基于码相关的GPS接收自适应多波束形成算法.这种算法的优点是在形成波束对准期望信号并消除干扰时,不需要直接给出这些信号的DOA信息.计算机仿真结果给出了对抗干扰的性能.     

基于自适应波束形成的宽带基阵设计

将时域FIR滤波器设计的自适应模拟方法推广到波束形成器的设计，提出一种宽带基阵设计方法。该方法无须推导复杂的权系数表达式，只须给出期望的波束图，便可利用计算机通过自适应波束形成的方法得到其他频点处的一组权矢量。此外，该方法可应用于任意阵型，对阵元的指向性也没有任何限制。最后，给出了一个设计实例说明本方法的有效性。     

用于卫星干扰源定位的压缩感知DOA估计方法

针对传统测向方法的实际应用性能较差,提出一种基于压缩感知(CS)的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了压缩感知波达方向(DOA)估计模型。通过协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间和矩阵的共轭对称特征,利用高阶幂矩阵的主对角线下左下角列向量进行波达方向估计。仿真实验验证,该方法不需要已知干扰源数,具有较高的精度和较好的分辨力,且能满足对相干干扰信号的估计。对压缩感知DOA估计在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。     

两级滤波结构的导航卫星天线阵抗干扰算法

干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于两级滤波结构的卫星导航天线阵抗干扰算法。第一级滤波采用功率倒置算法抑制干扰,通过相关解扩提高卫星信号的信噪比,并估计出其空间特征矢量。第二级滤波用估计得到的卫星信号空间特征矢量对第一级滤波输出信号进行加权处理,从而形成指向卫星信号方向的主波束来进一步提高信噪比。仿真结果表明,该算法的性能明显优于功率倒置算法,且非常接近传统的波束形成算法,不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。     

球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

A novel DOA estimation algorithm using directional antennas in cylindrical conformal arrays

In this paper, a novel direction of arrival (DOA) estimation algorithm using directional antennas in cy-lindrical conformal arrays (CCAs) is proposed. To eliminate the shadow effect, we divide the CCAs into several subarrays to obtain the complete output vector. Considering the anisotropic radiation pattern of a CCA, which cannot be separated from the manifold matrix, an improved interpolation method is investigated to transform the directional subarray into omnidirectional virtual nested arrays without non-orthogonal perturbation on the noise vector. Then, the cross-correlation matrix (CCM) of the sub-arrays is used to generate the consecutive co-arrays without redundant elements and eliminate the noise vector. Finally, the full-rank equivalent covariance matrix is constructed using the output of co-arrays, and the unitary estimation of the signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) is performed on the equivalent covariance matrix to estimate the DOAs with low computational complexity. Numerical simulations verify the superior performance of the proposed algorithm, especially under a low signal-to-noise ratio (SNR) environment.     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

一种基于极坐标模型的多AUV协同导航与定位算法

为了解决多个自主式水下无人航行器(AUV)在作曲线轨迹的航行时常规协同导航算法精度较低的难题,提出了一种基于极坐标的多AUV协同导航与定位算法.首先,将本算法的模型、可观测性与常规的直角坐标系算法进行了分析与对比.接着,进行了基于实航数据的数值仿真.针对解决各种传感器受异常噪声干扰导致多AUV协同定位误差变大的问题,本...     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

基于理想干涉的InSAR处理性能评估新方法

为克服常规的InSAR处理性能评估方法只能分析整体性能的缺点,提出一种适用于分布式星载InSAR的理想干涉相位图仿真算法,此算法不仅能得到理想干涉相位,而且能得到理想情况下的配准偏移量。在此基础之上,提出一种基于理想干涉相位及理想配准偏移量(统称为理想干涉量)的InSAR处理性能评估新方法。此方法可以有效隔离InSAR处理流程各个环节的误差,对InSAR处理流程的各个环节的算法优化具有重要的实用价值。