一种均匀圆阵子阵干扰抑制DOA估计算法

常规空间谱估计算法在强干扰背景下往往无法正确估计弱信号的来波方向。针对此问题,本文提出了一种均匀圆阵子阵干扰抑制波达方向估计算法。将整个阵列划分为若干个子阵,利用提出的最小二乘波束形成算法分别对子阵波束加权以抗干扰,加权后的子阵可以看作是一个‘有向阵元’,将它们组成一个新的虚拟阵列,再进行超分辨谱估计。该方法通过子阵波束形成抑制强干扰,子阵输出中消除了强干扰分量,因此能够实现弱信号波达方向的正确估计,同时弱信号到达角估计的成功概率也得到了提高。最后计算机仿真实验验证了本文算法的有效性和正确性。      

基于最小二乘的子带SDL恒定束宽波束形成北大核心CSCD

针对宽带恒定束宽波束形成通常需要大量阵元或延迟线所带来的硬件开销较大的问题,提出一种基于约束最小二乘的子带阵元延迟线(SDL)恒定束宽波束形成器设计方法。该方法首先建立子带SDL模型,利用子带滤波器组将阵元接收信号进行分解与重构,然后,推导了子带SDL模型的阵列响应,最后,结合空间响应变化和约束最小二乘算法进行恒定束宽波束形成。由于将滤波器组的冲击响应直接作为优化参量,可有效降低分解与重构产生的误差,为了衡量阵列响应的波动程度,文中提出归一化波动程度的概念。仿真结果表明,子带波束形成器不仅具有比全带波束形成器更好的主瓣频率不变性,更窄的主瓣宽度以及更低的旁瓣增益,而且可以大大降低硬件开销。     

用于自适应数字波束形成的稳健子阵异步RLS算法

提出了一种修正的递归最小二乘自适应算法--稳健子阵异步递推最小二乘算法(MSARLS)--用于自适应数字波束形成.该算法综合运用稳健估计和子阵异步递推技术.改进后的算法,不但大大减少了运算量,而且增强了算法抗突发强干扰的性能.另还给出了计算的理论分析和计算机仿真结果.     

子阵级数字波束形成抗多主副瓣干扰及测角技术

对于大型的二维相扫雷达天线阵列,数字波束形成通常在子阵上完成,以减少数字接收机的数量并降低成本。基于子阵级数字波束形成,文中提出了一种改进的自适应信号处理架构,在低成本的情况下,同时抑制多个主副瓣干扰,并保持对目标的单脉冲测角精度。首先,每个子阵内部形成非自适应的波束并转化为数字输出;再利用行和列波束的分维特性,在子阵级形成自适应波束,进行干扰抑制处理;最后,分别将各个行或列波束合成为全阵列的俯仰或方位和差波束,用于目标的单脉冲测角。与传统的四通道抗主瓣干扰相比,该方法在合成和差波束前,基于子阵级数字波束完成自适应干扰的抑制。因此,充分利用了有限的自由度,挖掘了子阵级数字阵列抗同时多个主副瓣干扰的能力。还结合相控阵雷达实例,给出了仿真结果,验证了该方法的有效性。总的来说,所提出的阵列信号处理架构,在降低系统复杂度和成本的同时,大大提高了雷达系统的抗干扰能力。     

大型阵列降维-和差多波束形成的联合优化算法

 大型、超大型相控阵列由于具有高增益、指向性强等优点得到越来越广泛的应用,数字波束形成具有抗干扰、波束切换灵活等优点,而基于大型全阵列数字波束形成需要庞大馈电网络与接收/发射通道而面临高成本、低实时性等缺点.针对此,本文提出了一种用于大型阵列的阵列降维-和差数字多波束形成的联合优化算法,该算法对大型阵列采用模拟和数字联合和差多波束形成,通过基于模拟退火、遗传算法和粒子群智能优化算法的子阵划分优化和子阵级与阵元级的和差联合加权逼近优化,保证在模拟子阵方向图内无栅瓣的同时,获得尽可能好的和差波束主副比及差波束零陷深度,且增益损失较小.最后仿真实验和性能分析验证了所提算法的有效性和可行性.     

平面数字阵列雷达的子阵级波束形成算法

大规模平面数字阵列雷达因为其优点得到广泛应用,但其全自适应处理实现困难,实际中广泛采用部分自适应处理,子阵结构就是其中的一种重要方法。该文针对有幅度加权的均匀平面阵,以各子阵噪声输出功率相等为原则进行非均匀邻接子阵划分,并通过归一化算法保证各子阵噪声功率相等,进而对平面阵子阵结构的波束形成性能进行了研究。计算机模拟仿真结果表明,该子阵结构的二维相扫和一维相扫的自适应方向图保形良好,可以达到与全自适应相接近的干扰抑制性能。     

基于二次组阵的低旁瓣波束形成方法

为了有效地降低阵列天线在数字波束形成过程中旁瓣水平,提出了一种通过二次组阵实现的低旁瓣自适应波束形成方法。在阵列相互重叠的子阵划分基础上,通过子阵对期望信号及干扰信号进行自适应波束形成,实现对期望信号的增益接收以及对干扰信号的深度抑制。在子阵数字波束形成的基础上,对各个子阵的输出运用二次组阵的方法,对二次组阵的方向图在约束条件下进行波束合成实现对子阵方向图中旁瓣的对消补偿,从而达到降低旁瓣的目的。通过理论分析和实验仿真表明,与常规LCMV方法相比,基于二次组阵的波束形成方法在保证了对干扰信号深度抑制的同时,有效地降低了方向图中的旁瓣水平,提高了系统的抗干扰性能。     

相干环境下LCMV自适应阵列抗干扰问题研究

相干干扰环境下,自适应阵列性能会急剧下降,常用的处理方法是空间平滑。然而,采用常规均匀空间平滑的自适应阵列对相干干扰的抑制能力较差,而且会损失阵列孔径。该文提出一种改进的相干干扰抑制方案：首先,提出了一种自适应的加权空间平滑(Weighted Spatial Smoothing, WSS)算法,它将各子阵的相关矩阵进行加权平均,可以最大程度地解相干;然后,在WSS基础上,利用线性约束最小方差(LCMV)准则得到子阵波束形成器最佳权矢量;最后,提出了一种利用子阵间的相位关系对全阵做波束形成的方法。该方案大大提高了阵列对抗相干干扰的能力,同时避免了一般空间平滑后阵列的孔径损失。理论分析和仿真结果说明了方法的有效性和稳健性。     

基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法

针对波束形成中目标方位失配以及噪声加干扰的协方差矩阵非精确重构造成的波束形成方法性能下降的问题,提出一种基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法。在该方法中,计算嵌套阵的采样协方差矩阵,通过差合作阵处理得到一孔径扩展的虚拟均匀线列阵;基于稀疏表示的方法来估计目标以及干扰的准确方位信息;进一步利用得到的方位信息构造导向矢量,通过最小二乘方法计算干扰信号的精确功率值;最后重构干扰加噪声协方差矩阵,通过波束形成实现干扰抑制。数值仿真表明,所提方法有效提升了干扰加噪声协方差矩阵重构精确度,在不同信噪比和快拍数条件下,输出信噪比都能逼近最优信干噪比,验证了该算法的有效性。     

基于阵列平移的GPS相干干扰抑制技术

基于空间平滑预处理技术的波束形成算法虽可抑制相干干扰,但会损失阵列孔径且只适用于等间隔线阵.因此,提出一种适用于圆形天线阵列的抗相干干扰的波束形成预处理方法,该方法对真实阵列进行虚拟平移得到多个虚拟阵列,求多个虚拟阵列各自的信号协方差矩阵后求平均,得到预处理后的协方差矩阵.结合功率倒置波束形成算法仿真,其结果表明此方法对相干干扰具有良好的抑制效果,并且抑制深度与算法的收敛性受平移距离的影响.     

子阵平滑对小快拍数下CAB算法的改善

研究了子阵空间平滑自适应阵列方法对CAB算法性能的改进。数字波束形成是DBF雷达实现的关键技术。在诸多数字波束形成算法中，由于CAB算法在较高信干噪比条件下具有较快的收敛速度，因此具有较强的优势。但是该算法在较少的快拍数情况下不能保证在输出SINR收敛并趋向于最优值的同时保持较低的自适应旁瓣电平。因此，采用空间子阵平滑方法并利用子阵级自适应处理结构来等效提高CAB算法的快拍数，从而抑制干扰和噪声。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法

天线阵列在雷达与卫星通信中有着广泛的应用,它可以通过波束形成来抑制干扰.对于具有较多阵元数的大型阵列,普通的波束形成算法计算量很高.本文给出一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法,它是在波束空间分解最大信干噪比准则下基于干扰矢量进行变维递推处理,所需递推步数为干扰数,且每步递推中数据矩阵的维数很小,因而所需的总计算量较低.阵元数越多该递推算法的计算效率越高.仿真结果表明,该递推算法可以有效实现干扰抑制.     

平面阵子阵级自适应波束形成方法研究

利用遗传算法(GA)将大型阵列划分为非均匀邻接子阵,以主旁瓣比作为适应度函数,并对遗传操作增加约束条件,得到具有栅瓣抑制能力的子阵结构。为进一步抑制平面阵俯仰和方位上的高旁瓣,对平面阵进行两级子阵划分,使平面阵方向图在俯仰和方位上均具有良好的主旁瓣电平比;为消除非均匀子阵结构各子阵通道噪声功率不同对子阵级自适应波束形成算法的影响,通过对阵列协方差矩阵进行奇异值分解、重构特征子空间,提出了基于特征空间重构的子阵级自适应波束形成方法。仿真结果表明了该方法的可行性与有效性。     

一种强干扰条件下微弱信号DOA估计的新方法

给出了一种基于均匀线性阵列的既能抑制强烈干扰,又能同时进行微弱信号DOA估计的算法。在已知强干扰源个数和入射方向的前提下,先使用改进的波束形成方法,在子阵上进行波束形成以抗干扰,再对加权后的子阵进行微弱信号的DOA估计。该方法的优点是当干扰和希望信号处在同一个波束内时,不需要提高信号的信噪比就可以正确地估计出信号的入射方向。理论分析和计算机仿真都表明该算法是有效的。     

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CMA算法的智能天线自适应波束形成研究

自适应波束形成是智能天线的核心技术,其主要思想是利用自适应算法调整阵列的权向量,将各阵元接收到的信号进行加权求和,把天线阵列形成的波束“导向”到特定方向上。本文介绍了恒模算法（CMA）和最小二乘恒模算法（LS—CMA）两种盲波束形成算法并运用Matlab软件对两种算法进行仿真分析,仿真结果表明,LS—CMA具有更快的收敛速度以及更好的抗干扰能力。     

强相干干扰下微弱信号波达方向估计

针对强相干干扰环境影响微弱信号的波达方向(Direction Of Arrival, DOA)问题,提出了一种均匀线阵下的微弱信号DOA估计算法.精确估计强干扰源的个数和入射方向,将阵列划分成两个虚拟子阵,利用微弱信号的参考入射方向,在子阵上进行波束形成来抑制干扰并提高待估计信号的信干噪比,使用比相单脉冲进行DOA估计,同时对子阵波束形成和DOA估计进行迭代运算以提高微弱信号的DOA估计精度.该方法提高了阵列对抗相干干扰的能力,同时对微弱信号的DOA进行有效的估计.理论分析和计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性.     

最小冗余阵旁瓣抑制算法研究

最小冗余阵作为智能天线中的一种,能以较少的阵元数获得比均匀阵大得多的阵列孔径,从而提高分辨率、简化系统、降低成本。但阵列的非均匀性导致最小冗余阵的旁瓣电平过高,为此文中提出了一种基于子空间的迭代算法抑制其旁瓣。仿真结果表明：此方法收敛速度快,可控旁瓣个数多,并且利用低旁瓣的最小冗余阵,对角度靠近观察方向的干扰进行抑制时,抗干扰能力增强,信号噪声干扰比得到提高。     

基于空时二维协方差矩阵修正的波束形成算法

在实际应用环境中,信源和阵列传感器等存在误差,假设期望信号的导向矢量与真实信源导向矢量的失配会导致阵列波束形成器把期望信号当作干扰来加以抑制。针对信号匹配误差导致自适应波束形成性能下降的问题,提出了一种基于空时二维协方差矩阵修正的波束形成算法,利用空时结构对宽带幅相误差校正的特性,对空时二维协方差矩阵进行重构,并对修正协方差矩阵进行特征值分解,分离出信号加干扰子空间,将失配导向矢量投影可使期望信号与噪声子空间严格正交,最后求解算法最优权值。算法有效改善了波束形成的输出信噪比,计算机仿真验证了理论分析的正确性和算法的稳健性。     

宽带相控阵雷达数字波束形成及干扰置零方法

宽带相控阵波束形成通常使用模拟延时线,但量化误差及硬件的高代价阻碍了它的应用。该文在基于子阵和发射为线性调频信号的前提下,提出一种宽带子阵数字波束形成方法。该方法首先对接收信号拉伸处理和低通滤波,然后在子阵间加权实现宽带子阵数字波束形成。低通滤波后的数字采样和信号处理均可在低的速率下进行,大大降低了运算量且容易实现。此外,宽带干扰的存在会严重影响一维距离像的性能,为了抑制宽带强干扰信号,在上述数字波束形成的基础上,提出了一种宽带干扰置零方法。该方法在强宽带干扰功率的情况下仍可很好地工作。最后,对测距误差和子阵栅瓣的影响进行分析并仿真证实了该方法的有效性。