子阵域盲源分离应用于主瓣抗干扰算法研究

阵列雷达的主瓣干扰抑制是雷达抗干扰领域的一个难题。提出了一种基于子阵域的盲源分离主瓣抗干扰算法。该算法以特征矩阵近似联合对角化（joint approximate diagonalization of eigen-matrices,JADE）盲源分离算法为基础,与传统的全向阵列算法相比,该算法提供了较低的复杂度,尤其是针对大型阵列时,算法的优势更加显著。其设计思路是先将全向阵列划分到子阵域;然后在子阵域的基础上利用多重信号分类和恒虚警检测,设计了一种新的盲源分离信道数预估计方法,为JADE提供先验信息;最后设定盲源分离通道数,使接收信号分离,并将分离信号分别进行脉冲压缩、信号检测等步骤,从而达到雷达主瓣抗干扰的目的。通过仿真分析可知,该方法可以实现目标信号和干扰信号的有效分离,且计算量对比全向阵列有显著降低,具有一定的工程应用前景。     

单脉冲雷达四通道联合的高分辨测角新方法北大核心

常规单脉冲雷达具有方位、俯仰二维角度的测量能力,其角度分辨力取决于天线波束宽度,对主波束宽度内的双/多目标不具备分辨能力。为了提高传统单脉冲雷达测角分辨能力,提出一种新的单脉冲雷达系统结构,巧妙的提取和利用了雷达对角线差通道的接收信号;提出了一种四通道联合单脉冲测角新方法,一次脉冲测量即可同时获得主波束范围内2个目标的二维角度信息,显著提高单脉冲雷达的角度分辨能力。该算法简单便于工程实现,并且在不同信噪比和2目标回波功率比条件下都具有很好的稳定性。最后,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

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。     

缝宽对双光束干涉的影响

在光学课程中,对双光束干涉的讲解,都是假设缝的宽度无限狭窄。本文在考虑缝的实际宽度的情况下,从光场和光强两方面进行深入的研究。     

基于协方差矩阵重构的方向图保形算法

现代雷达探测过程中需要采用自适应波束形成技术,在干扰处形成零陷从而消除干扰的影响。然而,波束产生零陷的同时也会导致主瓣波束产生畸变,严重降低了目标检测能力,针对波束保形问题,提出了一种具有波束保形的(worst-case performance optimization, WCPO)最差性能最优化算法。该算法通过对空间中不包含目标信号的区域进行积分来获得一个重构的干扰-噪声协方差矩阵,接着引入一个二次惩罚项使得重构的协方差矩阵满足凸优化条件,最后通过凸优化理论得到权矢量的最优解。区别于传统WCPO算法,该算法在相同条件下有着更高的输出信干噪比(signal-to-jamming noise ratio, SINR),并能在主瓣同时存在多个干扰,且不需要干扰信号先验信息的情况下实现主瓣波束保形。仿真验证了算法的有效性。