一种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成(ADBF)算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成(A-ADBF)算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

基于一维辅助波束的自适应-自适应波束形成

为了避免面阵自适应-自适应波束形成方法在构建二维辅助波束时需要对干扰入射角进行二维搜索,提出了基于一维辅助波束的面阵自适应-自适应方法.该方法首先估计出干扰的一维空间角并形成一维空间辅助波束,再将辅助波束同主波束一起进行自适应波束形成处理来抑制掉干扰.由于只需估计干扰的一维空间角,因而对干扰入射角的搜索计算量大大降低,适合于工程实现.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于均匀圆阵的相干波束形成算法

提出了一种均匀圆阵相干波束形成方法，即模式空间矩阵重构（MODE—TOEP）波束形成算法.该算法对均匀圆形阵列（UCA）的输出信号进行模式空间转换，在此基础上重构一个Toeplitz矩阵，然后进行基于特征空间的波束形成，可以有效地抑制相干干扰．仿真表明，MODE-TOEP波束形成算法在小快拍数、小信噪比时有较好的性能，而且存在指向误差时有很强的稳健性．     

一种改进的基于投影预变换 自适应波束形成器

在基于投影预变换的基础上，提出了一种改进的自适应波束形成算法，该方法改善了自适应波束形成过程中小期望信号的缺点，同时，提高了干扰源靠得较近时波束形成的稳健性，增强阵列输出SINR。此外，新算法具有空间平滑作用，在空间存在相关或者相干干扰时仍具有较好的干扰抑制性能和波束保形能力，计算机仿真结果说明了新算法的有效性。     

小快拍相干源时的自适应波束形成方法

基于特征空间自适应波束形成算法，针对等距离线阵提出了一种波束形成方法．通过构造一个特殊的矩阵代替协方差矩阵，可以克服特征空间算法不能在相干环境下工作的缺点，且在低信噪比、小快拍数下自适应波束形成就能收敛并保持较好的性能．     

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。     

稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法

针对期望信号存在指向误差和多个相干干扰时Duvall结构波束形成器性能下降问题,提出一种稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法。该算法首先将Duvall结构波束形成器与最差性能最优波束形成算法结合,实现稳健的宽带波束形成,然后利用空间响应变化约束（SRV）将宽带波束形成等效为参考频点的波束形成,通过协方差矩阵重构,在相干干扰数目较多时,输出波束仍可以在相干干扰方向自适应地形成零陷。理论分析与仿真实验表明,该算法能够有效抑制多个强相干干扰,具有较好的稳健性。     

基于压缩感知的FDA-MIMO雷达波束形成算法

为保证FDA-MIMO雷达具有较高的距离维分辨率,充分利用信号在空间的稀疏特性,提出了基于压缩感知的FDA-MIMO雷达自适应波束形成算法.该算法只需对少量阵元接收通道的信号在角度-距离二维上进行压缩采样,就可以精确地恢复出满阵接收的原始信号,然后再进行自适应波束形成对主瓣干扰进行抑制.仿真结果表明,与稀疏阵相比,该算法不仅形成了高角度和高距离分辨率的点状单峰值波束,提高了目标回波能量,去除了栅瓣,并且干扰零陷更深,主瓣干扰抑制性能更好.     

一维子阵自适应数字波束形成算法研究

在现代雷达系统中,相控阵雷达是其非常重要的发展方向,其中的自适应数字波束形成技术则是相控阵雷达的核心技术.自适应数字波束形成的核心问题是对期望信号的有效接收,但对干扰信号的抑制则是通过调整各个阵元的权值来实现的.由于大型相控阵天线的阵元数目比较多,如果在阵元级进行自适应数字波束形成,则硬件系统复杂.为解决这个问题,可利用子阵级自适应数字波束形成的方法,即每个子阵利用一个接收通道.因此,可在低副瓣的基础上,使子阵自适应波束形成.通过仿真可知:阵元幅度加权可以很好地降低副瓣;可解决均匀非重叠子阵的幅度加权产生的栅瓣问题;子阵级自适应数字波束形成具有很好的抗干扰性能.     

声矢量阵自适应抵消稳健波束形成算法

常规自适应波束形成算法在期望信号导向矢量存在误差时,性能严重下降。为了改善被动声呐的探测能力,结合声矢量自适应抵消技术,提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。通过组合声压和振速分量在波束方向上形成零点,并以之作为自适应抵消的参考输入,去除接收数据中的期望信号成分;然后对协方差矩阵进行特征分解,平滑噪声子空间的特征值;最后利用重构的协方差矩阵求解自适应波束形成的权向量。理论分析和仿真结果表明,新算法重构出的协方差矩阵仅包含干扰和噪声,显著改善了声矢量阵自适应波束形成的稳健性,在期望信号存在大的阵列流形误差和高信噪比情况下,都能给出令人满意的输出信干噪比。     

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。     

基于小波时间延迟估计的宽带信号波束形成算法研究

在阵列信号接收中,由于信号多径效应,阵列天线接收到不同时间延迟的期望信号,这使得高精度的波束形成技术成为信号处理中的一个难点。该文提出了一种考虑时延的波束形成算法。该算法首先通过小波算法对宽带接收信号进行接收信号时间延迟估计,将时延估计值与预存时延估计值进行误差比较,并对接近期望信号方向的空间多波束进行迭代优化,最后实现在空间中形成整体的自适应波束。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于干扰矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对较高信噪比下自适应波束形成性能退化问题,提出了一种基于干扰噪声协方差矩阵重构的新型稳健自适应波束形成算法。利用空间谱估计方法重构出不含期望信号的干扰噪声协方差矩阵,保证了高信噪比时波束形成器的输出增益;并基于信号子空间与干扰子空间的正交性建立了期望信号导向矢量估计的约束条件,以求解出近似最优的权值矢量。理论分析和仿真结果表明,当存在随机指向误差和局部散射时,该算法在较大输入信噪比范围内的性能仍接近最优,较现有算法稳健性更强。     

基于归一化方法的二维子阵级ADBF

子阵级ADBF在相控阵雷达中有重要应用.研究二维子阵级ADBF方法.提出了平面相控阵的子阵级ADBF的信号模型.引入了基于归一化方法的二维子阵级ADBF;通过对子阵输出进行归一化处理,使各子阵的噪声功率相同,从而在无干扰时得到了所希望的静态方向图,因而解决了自适应与非自适应工作模式之间的转换问题;而在存在干扰的情况下,也可对干扰进行有效抑制.该方法与常规的子阵级ADBF相比,明显改善了旁瓣电平.仿真结果证明了其有效性.     

小波和小波包变换在心电信号去噪中的应用

小波（包）变换软阈值去噪方法具有非线性和自适应性,特别适合非平稳微弱的生物医学信号的去噪,而心电信号恰具有该特征。利用MIT／BIH数据库中没有噪声的胎儿心电的信号作为有用信号并混合高斯自噪声作为干扰来验证小波（包）软阈值去噪的效果。验证结果表明小波（包）软阈值算法去噪效果很好,能有效去除干扰。     

非均匀天线阵的超分辨测向

提出了一种基于非均匀天线阵的超分辨测向算法。该算法利用了数字波束形成技术（DBF）,因而设备简单,适应性强。为实现超分辨测向,算法基于Gram-Schmidt正交（GSO）网络,将干扰对消的原理用于信号的方向自适应定位。算法可同时估计波达方向及信源个数,不需预先知道或估计信源数,而且算法简单,便于硬件实现。仿真结果表明,算法可实现超分辨测向,而且在一定条件下,测向精度可分辨率优于MUSIC算法。     

阵列幅相误差背景下MUSIC算法的DSP实现

针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法（MUSIC：MUltiple SIgnal Classification）测向算法在DSP（Digital Signal Processor）上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片（TMS320C6713）实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

利用广义旁瓣相消模型的多个窄带干扰盲抑制

针对宽带通信系统中存在多个窄带干扰以及干扰带宽相对较宽的问题,提出一种利用广义旁瓣相消模型的自适应盲干扰抑制方法。通过将期望信号检测器分解为约束项和非约束项,其中非约束项为期望信号特征波形,而约束项为期望信号特征波形正交空间列向量的线性组合,使得其对期望信号特征波形的响应始终为1,在最小输出能量准则下,仅自适应调整约束项的线性组合系数,达到检测到信号的同时抑制干扰的目的。理论和仿真结果表明该算法对干扰信号模型不敏感。     

一种α稳定分布下的变步长最小ρ-范数算法

本文提出一种新的基于α稳定分布噪声环境下的自适应滤波算法,这种算法针对变步长自适应滤波算法收敛速度和稳态误差相矛盾的不足,建立了步长μ（n）与误差信号e（n）之间的新的非线性函数关系。该函数能够削弱输入端不相关α稳定分布噪声对步长调整的影响,更好地解决稳态误差与收敛时间之间的矛盾。通过系统辨识仿真结果表明,新的算法α对稳定分布下的尖峰脉冲噪声有较强的韧性,比传统的NLMP算法有更快的参数辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有很好地跟踪多时变系统的能力。