一种稳健的循环时空波束形成算法

该文提出了一种新的基于信号平稳特性的自适应波束形成算法稳健的循环时空波束形成算法。该算法在利用信号的谱相关特性的同时使用了多个时延,将波束形成技术从空域扩展到了时空域,弥补了空域信息的不足,充分利用了信号的循环统计信息和信号的时域特征,提高了信号的选择能力和对干扰、噪声的抑制能力。仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性。     

一种存在相干信号时的稳健的最优波束形成算法

提出了一种新的存在相干信号时的最优波束形成算法。该方法首先利用二阶统计量信息估计合成方向矩阵,然后给出了一种根据期望信号的波迭方向寻找与之对应的合成方向矢量的方法．再据此估计最优权矢量。该方法与现有的同类算法相比计算量更小、鲁棒性更强。计算机仿真证明了算法的性能。     

一种稳健接收波束形成算法

接收波束形成是阵列信号处理中的重要部分.经典Capon波束形成算法虽然可以形成理想波束,但需要精确获知信号的到达方向(DOA).在实际应用中,由于模型失配可能会造成DOA失配.因此提出了一种非退化椭圆约束条件下的稳健波束形成算法,允许在出现DOA失配情况下依然可以有效地接收信号,同时利用仿真验证了算法的可靠性.     

一种虚拟波束形成自适应加权空间平滑算法

该文提出了一种用于自适应阵列的自适应加权空间平滑算法。通过构造虚拟自适应波束形成问题求取用于子阵协方差矩阵加权的加权向量,然后进行加权空间平滑自适应波束形成。理论分析与仿真结果表明,新算法能更有效地降低期望信号和干扰之间的相关性,使得用于空间平滑的子阵数减少,以降低阵列孔径损失。     

基于高阶统计量的自适应非线性波束形成新算法

本文提出了一种新的基于高阶统计量的自适应非线性波束形成器，与常规的基于２阶相关矩阵自适应数字波束形成器相比，它的有效阵列孔径得到扩展，可抑制多于阵元数个有源干扰，对主瓣干扰抑制的性能及波束保形得到明显的提高，对阵元误差具有更强的容差能力。计算机仿真结果验证了这些结论。     

基于特征结构的自适应波束形成新算法

基于相关矩阵的特征分解，本文提出了一种改进的线性约束最小方差波束形成（ＬＣＭＶ）新算法，当目标信号含于相关矩阵中时，新算法能有效地抑制信号对消现象，并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点，计算机仿真结果验证了这些优点。     

稳健自适应波束形成算法综述

稳健自适应波束形成技术是当前阵列信号处理的研究热点和难点,引起了国内外研究人员的极大关注,通过对当前的研究成果进行归纳和总结,对其研究现状和成果进行了详细而深入的综述.其中不仅对传统的稳健算法进行了分析,而且对近十年提出的具有严格理论基础的基于模约束和不确定集约束的稳健算法进行了分析.为了促进该技术的研究和发展,根据当前的研究现状和存在的问题,对其下一步的研究方向进行了展望.     

基于波束域导向矢量估计的稳健自适应波束形成方法

针对导向矢量失配和样本协方差矩阵估计误差导致自适应波束形成性能下降的问题,该文提出一种基于波束域导向矢量估计的稳健方法。该方法首先利用期望信号角度失配区域的补集构造波束域转换矩阵,克服了当样本协方差矩阵中存在期望信号分量时现有算法出现有用信号对消的缺点。其次推导出波束域导向矢量估计方法,并将其转化为包含恒模约束的非凸二次约束二次规划问题,然后采用半正定松弛规划估计实际的波束域导向矢量。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。     

基于多普勒信号的盲自适应波束形成技术

本文相控阵多普勒雷达盲自适应波束形的问题,利用信号的多普勒信息,提出了一种新的盲自适应波束形成方法。     

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。     

几种鲁棒自适应波束形成算法的对比

自适应波束形成器可以根据接收信号自适应地调整权矢量,增强期望信号,并有效抑制干扰。在实际环境中,由于波达角估计、阵列校准等误差因素的存在,导致传统自适应波束形成算法性能严重下降,因此,如何提高自适应波束形成算法的鲁棒性是一个重要的研究问题。本文对鲁棒自适应波束形成算法进行研究,对算法进行仿真、分析和比较,总结出各算法的性能优缺点,最后对鲁棒自适应波束形成算法的发展趋势提出自己的几点见解及展望。     

一种快速的特征空间自适应波束形成算法

特征空间自适应波束形成（EBAB）算法的权向量是线性约束最小方差（LCMV）波束形成器的权向量在信号干扰子空间上的投影,因此需要计算量巨大的特征分解。基于信号干扰子空间投影矩阵可利用阵列协方差矩阵进行高精度的有理近似的思想,提出一种快速计算自适应权向量的算法。理论分析和计算机仿真表明,在信号干扰子空间维数已知时,该算法的性能同EBAB算法一致,同时该算法对子空间维数过估计不敏感。     

一种改进的稳健自适应波束形成算法

当快拍数较小时,自适应波束形成算法的性能将会降低,而对角加载算法是提高这类自适应波束形成算法稳健性的简单而有效的方法,但是至今没有一种比较有效的方法来确定对角加载值。本文提出了一种确定加载值的方法,这种方法在加载值和协方差矩阵的估计误差之间建立联系,它能够根据阵列的输出数据动态的调整加载值。计算机仿真证实了该算法的有效性。     

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...     

一种改进的基于特征空间自适应波束形成算法

在基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法的基础上,本文提出一种更稳健的波束形成算法,该算法利用对阵列接收信号相关矩阵特征分解获得的信号子空间,对基于特征空间算法中的约束导向矢量进行校正,并完成波束形成.计算机仿真和分析证实了该算法性能要优于常规ESB算法的性能.     

一种稳健的自适应波束形成算法

一般自适应波束形成的主瓣和零陷比较尖锐,当存在指向误差,干扰信号或天线平台快速运动时,若实时处理速度跟不上,将导致干扰抑制能力下降,采用高速处理算法代价太大.本文研究了利用导数约束法来改进广义旁瓣相消器的稳健性,对信号的自相关矩阵进行改进,使主瓣和零陷展宽,仿真试验表明该方法对指向误差和当干扰或天线平台快速运动时都具有很好的稳健性.     

一种新的自适应波束保形方法

基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法,提出了一种扩展信号子空间的自适应波束保形方法(SESB)。该方法通过扩展信号子空间、舍弃噪声子空间,克服了当干扰信号和期望信号同时存在时,期望信号大范围的变化造成波束畸变这一缺陷。计算机仿真和分析证明该方法运算量小,具有良好的波束保形能力和稳健性。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆(SMI)的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明：该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能;且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是一种性能优越且鲁棒的波束形成算法。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆（SMI）的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明：该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能：且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是～种性能优越且鲁棒的波束形成算法。