自适应连续波雷达数字波束形成器的研制

本文讨论了一个自适应数字波束形成器的原理,组成及实现方法。另外,还提出了一种在连续波体制下改进的自适应Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ算法,该算法在ＴＭＳ３２０Ｃ２５上运算效果良好,可在１．８ｍｓ内完成自适应迭代,最后给出了结果。     

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.     

一种宽覆盖域多波束形成方法分析

在研究平面阵多波束宽覆盖域问题时,设计了一种由7个平面阵组成的多面阵天线,给出了一种多面阵天线宽覆盖域多波束形成方法及具体设计步骤。理论分析与仿真结果表明,该多面阵采用上述宽覆盖域多波束形成方法形成的多波束不仅可以完全覆盖整个空域,而且在卫星系统和高空平台系统中具有广泛的应用前景。     

基于二阶锥规划的MIMO雷达稳健自适应波束形成

针对MIMO雷达自适应波束形成中期望目标导向矢量的失配问题,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)的稳健自适应波束形成算法。该算法首先将1个MN维(M,N分别为发射和接收阵元数)的权矢量分解成2个低维(1个M维和1个N维)权矢量的Kronecker积,然后分别限制实际的目标发射导向矢量和目标接收导向矢量与假定的导向矢量之间的误差范数的边界,通过优化最差性能,利用SOCP求得分解后的2个权矢量,最后再合成原权矢量。通过降维处理,算法在保证波束形成器性能的基础上,有效地降低了运算复杂度。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。     

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。     

GNSS自适应天线相位中心评估方法

自适应天线在波束形成过程中会引起天线相位中心变化,针对这一问题,提出一种基于可用波束的自适应天线相位中心评估方法。该方法分为三步:设置天线的可用波束门限;在干扰来向均匀分布下,得到天线可用波束门限内相位方向图集合;利用最小二乘法对相位方向图集合进行拟合得到自适应天线的平均相位中心变化量。运用该方法对四种典型的四元阵相位中心进行对比仿真,结果表明,算法可以快速有效地对自适应天线相位中心性能进行评估。另外,通过设置适当的可用波束门限,可以提高自适应天线的相位中心性能。算法的评估结果可以作为GNSS高精度自适应天线阵型选择依据。     

基于相控阵雷达自适应波束形成的抗干扰技术

基于相控阵雷达自适应多波束,研究了相控阵雷达抗干扰的新方法,该方法把自适应波束调零控制技术、副瓣对消技术和极化选择抗干扰技术综合应用于相控阵接收多波束形成中,使相控阵雷达具有良好的抗干扰性能。     

不同权系数下的波束图案

通过比较两种不同权系数下的波束图案,总结出不同加权模式对波束图案的影响。同时本文还给出了非均匀权系数下波束形成仿真的一般方法。     

一种新型的OFDM智能天线

根据自适应天线阵列理论,结合给定的参考波束的误差,引入虚拟干扰的概念,对目标波束图形状进行调整,提出一种新的可以应用于任意类型天线阵列的波束综合算法.应用提出的新算法,在主瓣和旁瓣位置都可以对波束进行有效的调节.最终获得阵列的最优权矢量,能够最小化目标波束图与参考波束图间的差异.理论分析与仿真结果表明,与现有的同类算法相比,该算法能更有效地获得与参考波束基本相符的波束.应用于OFDM智能天线系统时,对不同子载波频率上信号进行单独处理,利用该算法进行波束综合,能够在整个有效频段,使所有子载波上获得基本一致的阵列输出.     

频率响应软约束的宽带自适应波束形成

针对常规线性约束最小方差(LCMV)波束形成中输出信干噪比(SINR)较低问题,提出了基于频率响应软约束的宽带自适应波束形成方法,该方法在LCMV波束器的约束条件基础上,增加对期望方向阵列频率响应软约束,可以得到近似无失真信号输出,同时增加波束抑制干扰噪声能力,提高输出SINR性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

机-机双基地雷达接收波束形成

机-机双基地雷达空间同步采用脉冲追赶法,对接收波束指向进行研究。介绍了脉冲追赶法的基本原理和工作过程,给出了接收波束指向的计算公式,分析了影响接收波束指向精度的主要因素,并进行仿真;当基线长度变化时,建立了接收波束指向的数学模型;研究了接收波束形成时间配准的计算方法。     

智能天线的原理、自适应波束形成算法的研究进展与应用

智能天线是当前通信领域的研究热点之一。阐述了智能天线的基本原理 ,介绍了上行链路窄带自适应波束形成算法 ,对自适应波束形成算法进行了分类 ,较为详细地讨论了各种算法的特点 ,介绍了智能天线的研究进展状况和智能天线的应用     

一种逆合成孔径雷达成象运动补偿方法

本文证明了逆合成孔径雷达成象与大阵列微波成象在信号处理方面的等效性,提出利用自适应波束形成技术来实现逆合成孔径雷达成象的运动补偿,给出了计算机模拟一维成象图,并对结果进行了分析。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

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。     

多波束时域滑窗空时自适应方法及其性能分析

鉴于新一代机载预警相控阵雷达采用多波束且电子波束灵活可控的特点, 本文提出了一种多波束时域滑窗空时自适应处理方法。理论分析与计算机仿真实验表明, 该方法与现有的几种典型空时二维自适应信号处理 （ Ｓ Ｔ Ａ Ｐ） 方法相比, 具有系统自由度低、低速目标检测性能好、鲁棒性强等优点, 并且实现复杂度较低, 便于工程实现。     

一种基于虚拟阵元的超波束形成方法

针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。     

数字波束形成技术(DBF)在雷达中的应用

数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域。由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难。对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响。介绍了数字波束形成器的基本原理及其DSP的实现结构。     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。