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.     

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。     

基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题，将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象，对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明，当阵元数和孔径大小确定时，该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下，将旁瓣峰值控制在－21dB以下，且与现有方法的相比，收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。     

改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用

规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。     

高频雷达多波束最优天线方向图综合

在高频雷达中 ,多个部分重叠的波束被用来形成对预定空域的覆盖 ,而射频干扰和期望信号的空间结构之间的差异以及接收天线阵列的空间多样性则被用来抑制干扰以提高高频雷达的整体工作性能。然而如何在实时地形成多波束的同时有效地抑制射频干扰仍然是高频雷达一个急待解决的问题。基于最优天线方向图综合方法 ,通过主瓣形状保持和干扰抑制之间的合理折衷进一步提出了多波束形成算法。仿真结果表明该算法可以快速、灵活地形成多个波束来覆盖预定的空域 ,同时最大限度地抑制射频干扰 ,从而极大地提高了高频雷达的工作性能     

干扰抑制类生成式对抗网络

为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度；相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

利用迭代线性约束最小二乘方法实现不规则阵列的方向图综合

研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。     

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。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

制导雷达自适应旁瓣对消研究

制导雷达中若使用常规自适应旁瓣对消方法,辅助天线中的期望信号会引起测角误差.如果不采取应对措施,雷达无法对目标进行有效跟踪.提出了一种改进的自适应旁瓣对消方法,该方法中的辅助天线方向图在期望信号方向形成了零点,因而能够消除由于辅助天线中期望信号的存在而引起的测角误差.理论分析和计算机仿真结果表明改进方法是有效的.     

星载SAR天线阵面形变分析与补偿方法

研究了星载SAR天线阵面形变对波束输出的影响及形变补偿方法.针对未来星载SAR将采用的柔性阵面,提出了一种用于星载SAR天线的空间形变实时测量与控制的闭环系统,建立了阵面形变下阵列流形误差模型,得出小幅度形变主要影响波束的旁瓣输出,通过求解补偿形变权值的最小二乘解,使阵列形变补偿后波束输出与期望波束输出最佳逼近,并给出用于阵列误差补偿的阵列形变测量精度要求.仿真结果验证了本文方法结论的正确性与有效性.     

A cooperative interference resource allocation method based on improved firefly algorithm

To deal with the radio frequency threat posed by modern complex radar networks to aircraft, we researched the unmanned aerial vehicle (UAV) formations radar countermeasures, aiming at the solution of radar jamming resource allocation under system countermeasures. A jamming resource allocation method based on an improved firefly algorithm (FA) is proposed. Firstly, the comprehensive factors affecting the level of threat and interference efficiency of radiation source are quantified by a fuzzy comprehensive evaluation. Besides, the interference efficiency matrix and the objective function of the allocation model are determined to establish the interference resource allocation model. Finally, A mutation operator and an adaptive heuristic are integtated into the FA algorithm, which searches an interference resource allocation scheme. The simulation results show that the improved FA algorithm can compensate for the deficiencies of the FA algorithm. The improved FA algorithm provides a more sci-entific and reasonable decision-making plan for aircraft mission allocation and can effectively deal with the battlefield threats of the enemy radar network. Moreover, in terms of convergence accuracy and speed as well as algorithm stability, the improved FA algorithm is superior to the simulated annealing algorithm (SA), the niche genetic algorithm (NGA), the improved discrete cuckoo algorithm (IDCS), the mutant firefly algorithm (MFA), the cuckoo search and fireflies algorithm (CSFA), and the best neighbor firefly algorithm (BNFA).     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

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。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

基于子空间投影波束形成技术的导航接收机抗干扰算法研究

阵列天线空时自适应处理通过联合空域和时域的自适应滤波处理技术能够有效提高导航接收机的窄带和宽带干扰抑制性能。利用导航信号淹没在干扰信号和热噪声的特点，本文提出先将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制，当接收机对投影后的参考阵元数据捕获成功后，利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向，有效提高了阵列输出信干噪比，并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

机载脉冲多普勒雷达的自适应旁瓣对消实现方法

简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。     

自适应旁瓣对消在单脉冲跟踪雷达中的应用

跟踪雷达应用自适应旁瓣对消时辅助天线中的期望信号会引起测角误差,若不采取应对措施,雷达无法对目标进行有效跟踪。为解决此问题,提出了一种能消除由辅助天线期望信号引起的测角误差的方法。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

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。