一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种稳健的特征空间线性约束波束形成器

基于特征空间的线性约束最小方差（eigenspace-based linearly constrained minimum variance,ELCMV）算法是一种稳健的波束形成方法,但其性能只能在一定的指向误差范围内保持稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预设波束主瓣边缘时,其性能会严重恶化。对ELCMV算法进行改进,提出一种对零点约束方向和指向误差都具有稳健性的波束形成方法。该方法首先利用矢量旋转对预设导向矢量进行校正,再将校正后的导向矢量向信号子空间投影,最后结合线性约束用线性约束最小方差（linearly constrained minimum variance,LCMV）算法来求解权矢量。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

一种导向矢量双层估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在出现期望信号导向矢量失配和阵列流形误差时,性能急剧下降的问题,提出一种稳健的波束形成算法。该算法首先利用期望信号大致方位区间上的导向矢量构建一个线性空间,将期望信号导向矢量初步估计为该线性空间基向量的线性组合,再利用不确定集优化方法对初步估计的导向矢量进行校正,算法无需迭代求解,计算量较小。仿真结果表明该算法显著提高了波束形成器在导向矢量失配和阵列流形误差下的稳健性,输出性能优于目前的方法。     

稳健的特征空间基变换自适应波束形成

针对现有自适应波束形成器在阵元位置误差、幅相误差以及信号来波方向误差耦合时干扰抑制能力下降的问题，提出了一种稳健的基于特征空间基变换的自适应波束形成算法。首先，对导向向量中阵元位置误差、幅相误差以及信号来波方向误差的影响进行了建模；然后，通过利用真实信号子空间与导向矢量张成空间相同的特性，引入子空间距离的概念量化两个子空间相似程度，并构建出一个最小化空间距离的多维非线性优化问题；在此基础上，结合遗传算法与拟牛顿法的特点形成一种混合优化策略，在解除最优化问题后，得到信号子空间的一组非正交基；最后，将估计的信号子空间与噪声子空间组合为特征空间，通过对特征空间进行基变换提取出准确的干扰加噪声协方差矩阵，并对期望信号导向向量进行了修正。数值仿真结果表明：所提混合优化算法随着迭代数提高能够显著降低子空间距离，迭代数达到100次时，能够将子空间距离降低至1以下；在信号来波方向误差、阵元位置误差以及幅相误差同时存在，且输入信噪比为10 dB的情况下，所提算法的输出信干噪比与现有方法相比提高约14 dB。     

抗导向矢量失配的零陷展宽波束形成算法

针对自适应波束形成器在干扰出现扰动或期望信号导向矢量失配时,性能急剧下降的问题,提出一种抗导向矢量失配的零陷展宽波束形成方法.首先通过投影变换技术对阵列接收数据进行投影预处理,构造一个新的协方差矩阵,以扩展干扰入射角度,展宽零陷;再根据期望信号入射的大致方位,对波束主瓣进行幅度响应约束,在约束区域形成稳定的响应幅度,达到抗导向矢量失配的目的.该方法可以转化为松弛半正定规划问题进行求解.仿真结果表明:该方法能有效展宽波束的零陷宽度,加深零陷深度,同时具有良好的抗期望信号导向矢量失配的能力,提高了自适应波束形成器在复杂环境下的稳定性.     

一种改进的均匀直线自适应天线阵

针对常用的自适应算法都需要复杂的来波方向估计过程,而且方向估计误差会使自适应阵性能恶化的问题,以均匀直线阵为研究对象,提出了一种改进的自适应算法。通过引入阵列导向矢量,使自适应阵具有波束搜索能力,避免了复杂的来波方向估计过程。提出了相应的系统实现方案,通过对16元直线阵的仿真试验,证明了该算法是有效的。     

四元数矩阵重构鲁棒波束形成算法

极化敏感阵列的四元数信号模型保持了偶极子阵元分量之间固有的正交性,因而四元数MVDR（Q-MVDR）算法具有比传统复数域MVDR算法更优的性能,但在强期望信号和导向矢量失配的情况下,Q-MVDR算法性能严重下降,甚至会出现期望信号相消现象.针对此问题,提出一种基于四元数矩阵重构的鲁棒波束形成算法.首先建立极化敏感阵列的四元数模型,将协方差矩阵重构方法扩展到四元数域,利用子空间方法得到干扰信号的导向矢量估计,并采用Capon谱估计方法获得干扰信号的功率,重构出干扰噪声协方差矩阵;然后根据信号子空间与噪声子空间的正交性,以及期望信号导向矢量与信号子空间属于同一子空间的特性,将权矢量投影到四元数信号子空间,对期望信号导向矢量失配误差进行修正;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.仿真结果表明,在强期望信号和期望信号导向矢量失配时,与传统算法相比,本文算法有效避免期望信号相消引起的性能下降,增强了算法的鲁棒性,可以达到接近最优值的输出信干噪比(SINR).     

MIMO雷达稳健的自适应失配滤波器设计算法

针对发射导向矢量存在未知误差的问题,提出了一种MIMO雷达稳健的自适应失配滤波器(Robust Adaptive Mismatched Filter,RAMiF)设计算法.该算法在稳健的接收波束形成算法的基础上,对其输出做稳健的失配滤波处理,以一定的主瓣电平损失为代价换取更低的旁瓣电平,从而提高系统对发射导向矢量误差的稳健性.仿真结果表明该滤波器在信噪比较高的情况下对发射导向矢量误差具有自适应的稳健性.     

一种基于信号谱自相关特性的盲波束形成方法

研究了阵列流型未知情况下的波束形成问题，基于周期平稳信号的谱自相关特性提出了一种估计信源导向矢量的算法，在未预知阵列流型及信源波达方向（ＤＯＡ）信息的条件下实现了盲波束形成。计算机仿真结果验证了其有效性。     

转发式干扰环境中的机载雷达运动目标检测

针对机载雷达运动目标检测中转发式干扰会引起虚警、抬高检测门限并降低雷达系统的检测概率的问题,提出了一种基于最大似然估计的机载雷达运动目标检测算法．首先估计转发式干扰的空域导向矢量,然后采用最大似然方法估计出运动目标的幅度,并以此来进行检测．仿真实验表明,该算法在完成杂波抑制的同时,可有效抑制旁瓣转发式干扰对运动目标检测的影响,并能在一定程度上降低主瓣转发式干扰对运动目标检测的影响．     

MIMO 雷达迭代降维稳健波束形成方法

Aiming at the transmitted and received steering vectors mismatch problem, an iterative dimension-reducing robust adaptive beamformer for MIMO radar is presented. The General Linear Combined(GLC) method is applied in MIMO radar to obtain the enhanced covariance matrix estimation, and the transmitted and received steering vectors mismatch model is established. The cost function is established based on the desired signal output power maximum principle to estimate the transmitted and received steering vectors. The bi-iteration method is proposed to solve the cost function and it is merely necessary to find out two low-dimensional convex quadratically constrained quadratic programming(QCQP) problems in per iteration. Simulation results show that the proposed method can obtain the higher output signal-to-noise-plus-interference(SINR) under the condition of severe steering vector mismatch than the conventional robust beamformers, and that the proposed method can converge fast so that it has the lower computational complexity.     

基于MNC-FastICA算法的稳健自适应波束形成

针对导向向量失配的稳健自适应算法主要是基于导向向量不确定集约束,但是其约束参数往往难以确定,提出了基于修正的非圆复值快速不动点算法（MNC-FastICA）的波束形成方法,通过盲分离得到的分离矩阵来构造波束权向量,并对由此产生的信源幅相模糊进行校正。该方法不必预先估计信号来波方向,避免了传统方法中来波方向估计不准引起的期望信号的导向向量失配;对于阵列通道幅相误差导致的导向向量失配,该方法对其不敏感,不必对阵列进行校正。仿真实验与最差性能最佳化（WCPO）等经典方法作了性能对比,结果验证了该算法的有效性和稳健性。