联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法

联合空时抗干扰方法,性能优于单纯的空域或单纯的时域抗干扰,但是由于其计算复杂度大,实际应用受到一定限制.针对这一矛盾,在MSNWF基础上,通过分析抗干扰天线阵观测信号协方差矩阵的Toeplitz特性,构造高维Toeplitz矩阵,利用FFT技术,提出一种联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法.计算量的比较结果表明该方法可以大大降低STAP的计算量,使得联合空时抗干扰技术的实际应用变得更容易.     

基于DSP的SMI方法快速实现研究

空时自适应处理(STAP)权值计算有数据域和均方域两种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SMI)方法为代表.QR分解方法可以映射到脉动阵上并行实现,但实现复杂且设计成本较高;SMI方法实现则相对简单,但需要对样本协方差矩阵直接求逆.首先考察了不同矩阵求逆方法的内在并行性,基于DSP支持的片内并行技术,提出并实现了SMI方法的单DSP分块并行处理,进一步给出了数值稳定性分析和改善方法,实验结果证明了方法的有效性.     

基于改进K-L变换的特征提取技术

在模式识别中,为解决样本增加时,反复使用传统K L变换进行特征提取耗时多的缺点,提出了一种改进的K L变换方法,该方法利用快速递推算法来计算协方差矩阵,并使用矩阵扰动理论来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。仿真试验表明该方法在确保计算精度的前提下,大大减少了运算时间。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。     

在线构造Toeplitz矩阵对相干信号DOA估计

针对相干信号源的DOA估计问题,提出了一种基于最大特征矢量在线构造Toeplitz矩阵解相干的方法。通过接收到的数据,实时构造基于最大特征矢量的Toeplitz矩阵来估计相干源的DOA,它无需估计数据的协方差,计算量小,不损失阵列孔径。相比常规的解相干算法,在小快拍和低信噪比情况下,具有更好的估计性能,理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

分布式间歇干扰下基于SMI的GNSS空时自适应处理器性能分析

针对全球导航卫星系统接收机面临的分布式间歇干扰威胁,全面准确地分析了基于采样矩阵直接求逆方法的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的抗干扰性能。在建立性能分析模型的基础上,根据间歇干扰造成的采样协方差矩阵不匹配情况,通过分类评估、梳理归纳、理论推导全面分析了不同情况下STAP的性能。分析结果表明在采样长度小于闪烁周期且使用预采用处理方法时,空时自适应处理器会出现漏采样,干扰抑制性能会急剧下降,漏采样出现的频率为各干扰闪烁频率之和。数值和仿真分析验证了理论分析的结果,在此基础上讨论了考虑分布式间歇干扰时STAP的优化设计。     

高动态GPS抗干扰算法仿真研究

对于高动态条件下GPS(global positioning system)接收机的抗干扰问题,研究等距线阵接收信号模型和基于协方差矩阵扩张的基本原理,并仿真分析了2种基于协方差矩阵扩张的经典抗干扰算法:Mailloux算法和Zatman算法在高动态环境下的作用效果.经过Matlab仿真,结果表明,相比与常规方法,Ma...     

基于空间平滑的单次快拍DOA估计方法

针对DOA估计的实时性和数据污染影响,给出了一种基于空间平滑的单次快拍DOA估计算法.由空间平滑技术,对接收的单次快拍数据采取解相干,再对Toeplitz矩阵进行协方差处理、采用特征分解、MUSIC算法和ESPRIT算法对信号实现DOA估计.该算法只需单次快拍,大大地减少了计算量,并且比现有的算法估计性能更好.采用计算机实验模拟分析和验证,证实了其有效性.     

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。     

一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法北大核心

针对有源干扰环境下机载MIMO雷达的杂波抑制问题,利用预白化的思想,提出了一种基于知识辅助的MIMO-STAP抗干扰算法——KA-J-STAP方法,首先利用载机平台运动参数、雷达系统参数、干扰方位等先验信息构造相关协方差矩阵,后利用相关协方差矩阵对接收数据进行预白化,对杂波和噪声预置零,对于预白化后的数据空时自适应处理。仿真结果表明,相比于未采用知识辅助的算法,所提KA-J-STAP算法在干扰环境下仍能保持较好的杂波抑制性能。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

空间谱估计在干涉测角中的应用

提出了一种利用空间谱估计对干涉测角系统进行解算的方法,该方法在多重信号分类(M USIC)算法的基础上,对协方差矩阵的估计、特征值分解、谱峰搜索等计算量较大的步骤进行了改进,提高了运算速度.并根据入射角连续的特点,提出了空域跟踪搜索的算法,进一步减小了计算量,同时提高了解模糊的正确率.     

采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术

对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术,在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术,具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制,以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方法达到了同样的目的,且当快拍数一定,而信噪比由小变大时,该方法可以达到与对角加载MVDR技术相当的性能;当信噪比设为定值,快拍数由小变大时,其与对角加载技术具有相同的DOA估计成功概率变化趋势,且在小样本情况下,此方法优势较为明显。     

噪声情况下基于δ—K方法的费米体系数值反演

在文献[1][2]结果的基础上,给出了一个费米体系数值反演的超分辨处理方法。这种广义偏离算法是基于Tikhonov正则化技术,能够在算法中附加各种限制和先验信息,抑制噪声干扰,且计算的复杂性较低。     

一种高机动场景下的单快拍DOA估计算法

针对高机动场景下目标信号样本数据少,常规算法难以获取信号子空间的问题,提出一种基于改进协方差矩阵的单快拍DOA估计算法。所提算法首先对接收的单次采样数据做互相关预处理,利用预处理所得数据重构等效协方差矩阵,再基于MUSIC算法完成相干信号的DOA估计。在不损失阵列孔径的同时,算法保证了谱估计精度。计算机仿真表明,在样本量较小的情况下,所提算法能够有效估计出相干目标信号,较现有算法估计精度有所提高。