通信

TNgl 97020895一种改进的数宇式波束形成的快速自适应算法/王忠,张继宏,黄顺吉(电子科技大学)刀航天电子对抗一1996,(4)一37~42 提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(C SMG),它综合了传统抽样矩阵梯度算法和具有严格约束     

基于迭代梯度方法的线性约束稳健Capon波束形成快速算法

为了缩减线性约束稳健自适应波束形成算法的计算量,使之能够应用于单快拍更新的实时信号处理应用场景,本文提出了一种基于单快拍更新和迭代梯度方法的线性约束稳健Capon波束形成快速算法,将原始算法的O(M3)时间复杂度优化到O(M2)级别。该算法使用秩1更新维护算法所需的逆矩阵并计算波束加权值的线性约束部分,使用迭代梯度方法更新波束加权值的自适应部分,将两部分按照约束缩放后相加得到波束加权值。数值仿真表明该算法收敛快速,与原始算法有着几乎相同的性能。      

水声通信中RLS—LCMV波束形成算法的研究

RLS算法作为一种自适应波束形成算法,以其算法简单有效而得到广泛的应用。分析了多径传播环境下,不同信号方向的方向图及功率,SNR变化对自适应波束形成算法性能的影响。将RLS-LCMV自适应算法用于水声传感器阵列信号的波束形成,完成了在线性约束最小方差（LCMV）下波束形成的仿真。该算法具有收敛速度快,抗扰动性强的特点。     

线性干扰参数约束的稳健LSMI波束形成算法

 针对稳健的加载样本矩阵求逆(LSMI)波束形成算法,给出了一种新的求解方法,获得了加载电平的准确计算公式,而且得出最优加载量为负值,且与约束参数的选取无关.为了改善LSMI波束形成算法的抗干扰性能,提出利用线性干扰参数约束(LJC)来实现,其中对LJC-LSMI波束形成算法进行了建模和求解,得到了最优加权矢量的表达式,并给出了具体的求解方法.仿真分析验证了算法的正确性和有效性,结果表明LJC-LSMI相对于LSMI具有较强的干扰抑制能力,相对于线性约束最小功率(LCMP)波束形成算法具有稳健的波束指向性能.     

基于数字波束合成的空间信号分离研究

自适应波束形成可以实现空间信号分离。在基于子阵平滑技术的同频信号测向的前提之下，给出了在主瓣和零点约束及阵列静态噪声功率输出最小条件下的波束形成方法，并给出了求解加权矢量的算法。仿真结果表明：本文提出的空间信号分离的方法是有效的。     

基于二阶锥规划的相干信号深零陷自适应波束形成

针对常规自适应波束形成算法在强相干干扰情况下零陷深度不够、甚至干扰抑制失效的问题,提出了一种基于二阶锥规划的相干信号深零陷自适应波束形成算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行Toeplitz重构,使其包含信号和干扰的所有方位信息。然后重构了干扰加噪声协方差矩阵。接着在保证期望方向波束无失真前提下,约束主瓣宽度和旁瓣电平,使得波束形成器干扰和噪声的输出功率最小。最后将该问题转化为凸优化中的二阶锥规划问题,并使用凸优化工具箱进行快速求解。仿真结果验证了该算法的有效性。     

迭代子空间跟踪和结构约束的自适应波束形成算法

自适应波束形成(adaptive beam-forming:ABF)方法通过对阵列数据进行加权处理来获得最大的输出信干噪比,对采样协方差矩阵依赖性较大.在小快拍和通道随机响应误差条件下,采样协方差矩阵的估计值与真实值通常存在较大差异,严重恶化了基于线性约束最小均方误差准则的自适应波束形成方法的干扰抑制性能.针对该问题,本文基于子空间投影类波束形成方法的思想,提出采用迭代子空间跟踪和结构约束的自适应波束形成方法.该方法首先利用clearing技术在训练样本集上依次跟踪主特征矢量并构成信号子空间;然后根据子空间投影类波束形成权矢量的结构特性计算自适应加权矢量.仿真结果表明本文方法能有效提高自适应波束算法的输出信干噪比.     

一种稳健自适应多波束形成算法

在快拍数较少且多个输入期望信号功率差异较大的情况下,针对多数自适应多波束形成算法难以同时保持强弱期望信号波束稳健性的问题,文中联合子空间变换技术以及对角加载技术对协方差矩阵进行重构,提出了一种基于协方差矩阵重构的稳健自适应多波束形成算法。该算法不仅能够在快拍数较少且多个期望信号功率差异较大情况下同时保持各波束主波束无畸变,而且能够保持各波束零陷的稳健性。最后,通过波束图对比仿真实验分析验证了重构协方差矩阵对强弱期望信号波束主瓣与零陷稳健性的提升,并且通过输出信干噪比对比实验证明了文中提出的自适应多波束形成算法抗干扰性能更优。      

自适应波束形成的神经网络方法

在自适应陈列天线中，自适应波束形成的问题可以归结为带线性约束的最小二乘问题，为解决传统算法中运算量过大的问题，文章提出一种利用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络实现自适应波束形成的方法，由于神经网络具有大规模并行处理的能力，该方法较传统方法有更好的实时处理能力。     

基于特征空间自适应波束形成的近程杂波抑制算法

针对非正侧视阵在俯仰向抑制近程杂波时算法效果不佳的问题,文中提出了一种基于特征空间自适应波束形成的近程杂波抑制算法。该算法对俯仰空域协方差矩阵进行特征分解,分离出近程杂波的支撑特征向量,并将其作为约束进行自适应波束形成。该算法对阵元误差具有鲁棒性,并克服了一般自适应滤波难以实现方向图保形的缺点。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于投影对消处理技术的稳健自适应波束形成

针对传统自适应波束形成算法中目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计不准确引起的波束形成性能下降问题,提出了一种采用投影对消矩阵的稳健自适应波束形成算法.首先,寻找与估计波达方向有最大相关性的特征矢量作为目标信号特征矢量,然后构建对消矩阵消除协方差矩阵中的信号分量,最后通过增加零点约束实现干扰抑制.与传统对角加载类稳健波束形成算法相比,所提算法不受对角加载因子的影响,且在信干噪比较大时仍然具有良好的抗干扰性能.仿真对比实验验证了所提算法的有效性.     

一种线性约束连续自适应方向图控制方法

针对任意阵列天线的自适应空域滤波和低副瓣控制的问题,提出了一种连续自适应方向图控制方法。该方法通过采用线性约束最小方差准则的方向图综合算法( LCMV-PS)产生具有低副瓣特性的静态权矢量,利用该权矢量构造出新的约束条件,进行线性约束最小均方误差( LMS )自适应波束形成。该方法避免了常规的线性约束最小方差( LCMV)算法的矩阵求逆运算,计算复杂度低。对几种天线阵形的计算机仿真结果表明该方法收敛速度快,稳态性能良好。     

基于直接数据域方法的自适应多波束形成算法

提出一种基于直接数据域最小二乘方法的自适应多波束形成算法,包括前向计算、后向计算和前一后向计算.利用天线阵元输出复电压的单快拍数据构建矩阵方程,采用共轭梯度法求解得到阵列的自适应权值向量,从而在所有期望信号方向形成接收波束,同时在各干扰方向形成深零陷,使信干噪比显著提高.由于只需对单快拍数据进行处理,并且避免了样本协方差矩阵的构造及矩阵求逆运算,故计算复杂度较传统算法低.仿真结果表明,算法具有良好的期望信号恢复和干扰置零性能.因此,可适用于卫星通信和移动通信等领域的实时性处理.     

基于数字波束形成技术的北斗抗干扰终端研究

随着电子对抗环境日益复杂，卫星导航及通信领域的抗干扰技术已从传统的功率倒置自适应调零技术转为数字波束形成(Digital Beam Forming, DBF)技术。针对功率倒置算法不能提高卫星信号增益的问题，对数字波束形成技术进行了研究；针对空时多线性约束波束形成算法的硬件资源问题，对基于空频抗干扰算法的数字波束形成技术进行了研究。基于目前导航装备中常见的七阵元终端，将数字波束形成算法与功率倒置算法进行了仿真对比，开展了抗单干扰和五干扰仿真分析及满天星暗室实际测试。通过仿真分析及实际测试，同等干扰条件下，采用基于空频抗干扰算法的数字波束形成技术具有更高的输出信干噪比，以及更强的抗干扰能力。相关研究结果可以支撑北斗抗干扰终端的研发。     

一种低副瓣稳健自适应波束算法

本文提出一种新型低副瓣自适应波束形成算法,解决了传统自适应波束形成器在干扰和高信噪环境下算法性能急剧下降的问题,并降低了快拍数对算法稳健性的影响。该算法基于标准Capon波束形成器,利用消除空域噪声的方法提高期望矢量的重估精度,并结合功率估计算法重构出干扰噪声协方差矩阵;然后使用特征干扰相消算法二次重构噪声协方差矩阵得到最优权值,增强算法在低样拍下的稳定性;最后对最优权值进行切比雪夫加权和二次约束实现了零陷加宽。仿真实验结果表明：新算法计算量小,旁瓣电平低,降低了在干扰运动和导向矢量失配时快拍数和信噪比对性能的影响。     

基于稀疏最小二乘支持向量回归的非线性自适应波束形成

该文基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)模型提出一种非线性自适应波束形成算法,以提高模型失配、小样本数、复杂多干扰等情况下的自适应波束形成器的鲁棒性。推导了高维矩阵逆矩阵求解的递推快速算法,实现了回归参数的实时求解。采用奇异性准则实时寻找输入样本集的具有较小信息冗余度的子集,并在该子集上完成波束形成计算,使得LS-SVR波束形成的求解得以稀疏化,提高了学习效率,降低了计算复杂度与系统存储空间需求。对比仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性。     

加载与约束结合的主瓣干扰抑制方向图保形

针对基于阻塞矩阵实现主瓣干扰抑制的波束指向偏移问题,提出了一种基于对角加载与线性约束相结合的方向图保形方法。通过深入分析阻塞矩阵预处理方法,发现预处理后波束指向偏移是由自适应波束形成算法中的协方差矩阵失配引起的,故提出利用对角加载实现波束指向的准确校正,利用线性约束实现其它干扰方向的准确置零,有效实现了预期的自适应波束形成效果。通过仿真分析不仅验证了所提方法的正确性和有效性,同时发现所提方法对加载电平的选取不敏感,也即加载电平的选取比较容易。     

面向窃听用户的RIS-MISO系统鲁棒资源分配算法

针对信道不确定性影响、用户信息泄露和能效提升等问题,该文提出一种基于不完美信道状态信息的可重构智能反射面(RIS)多输入单输出系统鲁棒资源分配算法。首先,考虑能量收集最小接收功率约束、合法用户最小保密速率约束、基站最大发射功率约束及RIS相移约束,基于有界信道不确定性,建立一个联合优化基站主动波束、能量波束、RIS相移矩阵的多变量耦合非线性资源分配问题。然后,利用Dinkelbach,S-procedure和交替优化方法,将原非凸问题转换成确定性凸优化问题,并提出一种基于连续凸近似的交替优化算法。仿真结果表明,与传统非鲁棒算法对比,所提算法具有较低的中断概率。     

基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法

针对期望信号方向向量存在偏差会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,该文提出了一种基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法。通过对期望信号波达方向附近范围内的方向向量的误差模值进行约束,来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下对权重向量进行优化求解,且优化解中的参数能够准确求出。该算法可有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,并能够抑制方向向量偏差所带来的影响,提高了系统的鲁棒性,同时使干扰和噪声的功率输出最小,保证了对干扰信号的抑制能力,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性。     

非均匀噪声环境下基于MISC阵列的自适应波束形成方法

针对现有基于干扰加噪声协方差矩阵(Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM)重建的自适应波束形成算法在非均匀噪声的情形中对于噪声功率估计不够准确的问题.本文在噪声非均匀的情况下,提出了一种基于最大阵元间距约束(Maximum Inter-element Spacing...