考虑互耦的相控阵面天线波束形成

本文从实现相控阵面天线低副瓣性能的角度出发,针对在实际的相控阵天线设计中由于阵列天线单元间的互耦效应,用理想的电流分布作为激励往往达不到所期望的副瓣电平要求这一缺陷,首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时相控阵面天线阵元的电流分布,作出归一化电流幅度分布图,仿真实现了阵元互耦对相控阵面天线波束形成的影响效果,接下来用软件的方式补偿互耦所造成的影响,给出补偿的具体步骤,从而完成了相控阵天线波束形成的综合.     

基于改进互耦系数估计算法的自适应波束形成

阵列信号在实际应用中,常常会面临噪声的干扰,低信噪比(signal noise ratio, SNR)时波束形成器性能会急剧下降.针对该问题,提出一种基于改进互耦系数估计的抗互耦算法的自适应波束形成,即研究信号在不同输入SNR以及不同干扰波达方向(direction of arrival,DOA)估计误差下的互耦系数估计误差;并通过误差分析修正原算法不同SNR下参与估计信号的数目.改进算法改进了导向矢量和期望信号,提高了低SNR下互耦系数估计的准确度,对比分析验证了其在低SNR情况下有更强的抗干扰能力,对互耦现象有着更好的稳健性.     

考虑互耦的平面相控阵天线波束形成

针对互耦会影响天线方向图的问题,首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时平面相控阵天线阵元的电流分布,仿真实现了阵元互耦对相控阵天线波束形成的影响效果,然后用软件补偿的方法补偿互耦所造成的影响,从而完成了相控阵天线波束形成的综合.     

基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法

针对减少分布式LCMV波束形成器在全联通WSN中的计算量问题,提出基于Householder多级维纳滤波器(HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法.该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能.另外,还可以在递推过程中进行合理截断处理来进一步降低运算量.计算机仿真结果验证了算法的优良性能.     

基于波束空间的自适应波束形成算法

提出了一种稳健的波束形成算法。该算法利用干扰信号的导引向量和噪声向量对接收信号的协方差矩阵进行重构,经此处理后的协方差矩阵的信号子空间中不再包含期望信号成分,使得当期望信号功率较强时应用LCMV算法也不会对期望信号进行抑制。此外,算法还引入了锥形方差矩阵技术增强算法抑制干扰的能力。最后仿真证明了该算法的有效性。     

基于广义旁瓣对消器的Laguerre宽带波束形成

基于Frost 结构的Laguerre 宽带波束形成器可以获得比FIR 宽带波束形成器和IIR 宽带波束形成器更好的性能,但其需要单极点的最优求解过程,存在计算复杂度较高及收敛速度较慢等问题.该文提出一种基于广义旁瓣对消器(Generalized Sidelobe Canceller, GSC)的Laguerre 滤波器宽带波束形成算法.该算法首先建立基于GSC结构的Laguerre 宽带波束形成器模型,然后利用最小二乘方法给出一种低复杂度的极点求解方法,最后利用归一化最小均方根误差方法实现宽带波束形成.仿真实验及理论分析表明,该方法无需基于Frost 结构的Laguerre 宽带波束形成器单极点最优求解过程,在保证算法较高的输出信干噪比的同时,减少了计算复杂度,提高了收敛速度.      

MIMO雷达降维的低运算量波束形成方法

多输入多输出（Multiple Input and Multiple Output, MIMO）雷达在运用常规地最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response, MVDR）波束形成器和线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance, LCMV）波束形成器进行接收波束形成的时候,需处理的数据维数比常规雷达要大许多,由此导致了其运算量十分巨大。考虑到MIMO雷达发射的是多个相互正交的波形,所以匹配滤波之后在进行接收波束形成的时候可以将MIMO雷达全维波束形成等效为多个单输入多输出（Single Input and Multiple Output, SIMO）雷达的波束形成合成,由此在进行数据处理的时候降低了数据的维数,减少了估计协方差矩阵需要的快拍数目,大大降低了运算量,并且与已有的降维算法相比不需要对波束形成权矢量进行迭代求解。仿真表明在大量数据快拍数时新方法与全维的接收波束形成性能基本一致,且在低数据快拍数时依然保持良好的性能,同时运算量与全维方法相比大大下降。      

LCMV波束形成削弱多波束测深声呐的隧道效应

分析了海底多波束测深声呐中存在的隧道效应的产生机理,指出旁瓣干扰是导致隧道效应的重要因素。在最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response)波束形成的原理基础上,提出使用线性约束最小方差(Linear Constrained MinimumVariance)波束形成技术来抑制隧道效应,该方法可以通过引入主瓣约束保证在抑制隧道效应的同时,主瓣不会因为干扰而发生畸变。通过计算机仿真实验,证明了LCMV波束形成算法抑制隧道效应的有效性。     

旁瓣电平软约束下干扰功率搜索的波束形成

实际中,期望信号或干扰的先验方向信息往往不能精确已知(即存在阵列流形误差),当信噪比超过一定门限时,线性约束自适应波束形成器对阵列流形误差有高敏感性从而导致输出信干噪比下降。为解决上述问题,该文提出一种旁瓣电平软约束条件下搜索人工干扰功率值的波束形成方法。在粗估干扰来波方向的基础上,约束旁瓣最大峰值起伏在一定范围内,采用子空间投影和加宽干扰零陷区的技术提高波束形成器的鲁棒性,通过粗、精两种模式的搜索获得干扰零陷区的注入功率值估计,具有良好的干扰抑制效果和对阵列流形误差不敏感的特性。计算机仿真验证了方法的有效性和鲁棒性。     

考虑互耦的切比雪夫线阵天线波束形成

低副瓣是当今电子对抗时代中对雷达天线的必然要求,但由于阵列天线单元间有互耦的影响,实际的天线单元电流分布往往达不到我们设计的要求。本文在介绍切比雪夫线阵的设计公式和互耦的矩量法分析方法的基础上,首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时切比雪夫线阵天线阵元的电流分布,仿真实现了阵元互耦对切比雪夫线阵各阵元电流幅度及相位的影响效果以及互耦对切比雪夫线阵天线波束形成的影响效果,接下来用软件的方式补偿互耦所造成的影响,从而完成了切比雪夫线阵天线波束形成的综合。     

基于二次约束的稳健LCMP波束形成算法

针对当前已经提出的二次不等式约束(QIC)条件下的线性约束最小功率(LCMP)波束形成算法,提出了利用Lagrange乘数方法进行有效的求解,解决了该波束形成问题的最优加权矢量求解问题,而且对约束参数的选择进行了分析,给出了选取的依据和范围.但是,由于二次等式约束(QEC)远远强于二次不等式约束(QIC),因此,相对于QICLCMP波束形成算法,二次等式约束(QEC)条件下的LCMP波束形成算法具有更加优越的稳健性.所以又提出了QECLCMP波束形成算法并进行了有效的求解.最后的仿真分析验证了本文所提出算法的正确性和有效性,并且表明在等式模约束条件下的LCMP波束形成算法具有更好的性能来克服信号方向失配,即最优的负加载具有更加优越的稳健性.     

相位加权阵列天线的互耦分析及补偿

采用分段正弦基函数Galerk in法计算了阵列天线的阻抗矩阵,利用互耦阻抗方程分析了相位加权阵列的幅相恶化程度,且用矩量法分析了互耦对两种相对加权阵列天线性能的影响。提出了一种互耦补偿的方法即网络分析法,仿真结果表明了这种补偿方法的正确性和有效性。     

自适应天线中阵元间互耦的校正＊

本文基于对自适应天线协方差矩阵特征结构的分析,推导出了考虑阵元间互耦时的自适应天线最佳权矢量的解析表达式。阐明了互耦导致自适应天线系统性能下降的机制,最后提出了一种有效的互耦校正方法。     

最大似然法测向中的互耦补偿

本文分析了自适应圆阵中阵元间互耦导致最大似然法测向性能下降的机制，提出了一种互耦补偿方法，该方法简便易行，补偿效果良好。     

ESPRIT算法中基于等效网络理论的互耦分析与补偿

ESPRIT算法目前已经成为解决角度估计问题的有效方法,但是该方法要求传感器阵列中的各个单元具有一致的波束方向图,而实际上,由于当传感器距离太近时,相互之间强烈的互耦作用,一致的波束方向图很难得到。基于等效网络理论,分析阵列单元之间的耦合效应,并对ESPRIT算法中的互耦补偿进行了分析与计算,所得结果表明对算法性能有明显改善。     

波达方向估计的一种互耦修正方法

阵列天线中互耦的存在,严重影响了天线的性能。基于分析天线阵列模型中阵元间的相互关联的特征的方法,构造互耦矩阵C,用C矩阵来修正波达方向估算中的互耦,并在MUSIC算法中实现。理论分析与计算仿真均表明该算法切实可行,有效并易于实现。     

一种新的互耦补偿方法及其理论分析

提出了一种新的互耦补偿方法并应用到偶极子天线阵,该方法采用初次特征基函数作为每个阵元在阵列环境中的电流分布,分别应用互易定理和感应电动势法计算互阻抗矩阵,有效地修正了传统开路电压模型中的不足,具有明显高于传统方法的补偿精度;同时对近年提出的一种新互阻抗定义作了理论推导,证明了该方法与本文方法是等效的,而作者所宣称的新互阻抗定义并没有脱离传统框架.     

阵列天线互耦补偿技术研究

分析阵列天线的互耦机理,利用电磁散射理论研究阵列天线的散射特性,得到阵列天线的散射矩阵,并根据散射矩阵中的实际物理意义,将矩阵进行分解,推导出阵列天线的互耦补偿公式,避免了复杂的计算,并在实际测试数据的基础上,利用提出的算法进行互耦补偿,验证了该算法的有效性。     

A Unified Mutual Coupling Model for Multiple Antenna Systems

The use of multiple antennas can offer substantial performance improvement to a wireless communication system by spatial multiplexing methods or diversity methods[1]. In the multiple antenna receivers, each antenna requires another Radio-Frequency (RF) front-end chain. To achieve high multiple antenna gain, the multiple received signals arriving at the Combined Signal Processor (CSP) module should be independent and hold balanced mean power[2]. There are several factors affecting the corre…