一种基于遗传算法的唯相位宽零陷波束赋形方法

传统阵列方向图宽零陷形成技术需要对阵元施加复加权或者阵元位置扰动等复杂操作,实际实现比较困难。提出了一种基于遗传算法的唯相位波束赋形方法,针对宽零陷特点,结合均匀线阵方向图数学模型,设计一种适应度函数,优化阵元相位扰动值,最终获得符合要求的宽零陷阵列方向图。仿真结果表明,该方法可以在唯相位条件下形成较深的宽零陷,且零陷较平坦,收敛速度较快,稳健性较好。     

FDA-MIMO雷达主瓣欺骗干扰对抗方法

频率分集阵列多输入多输出(FDA-MIMO)雷达发射阵列中各阵元的载频相对于起始阵元存在频率偏移。基于频率分集阵列联合波束图存在的角度距离二维相关性,结合空间自适应波束形成技术可用来抑制主瓣欺骗干扰。针对FDA-MIMO 雷达波束形成抑制主瓣欺骗干扰时存在的距离周期性问题,提出了一种采用对数频率偏移来消除距离周期性的方法。该方法用对数频率偏移代替常用的线性频率偏移,克服了FDA-MIMO 雷达联合波束图的距离周期性,取得了更好的抗干扰效果。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种平面稀疏阵列的快速综合方法

以快速综合出满足期望方向图以及阵元数最少的平面阵列为目标,提出一种基于迭代加权1范数的平面阵列综合方法。该方法将平面稀疏阵列综合问题转化为加权1范数最小化的稀疏信号重构过程,并利用拉格朗日乘数法求解每次迭代中的阵列加权向量的闭式解,由于二维平面的空间采样导致闭式解中存在大规模矩阵的求逆运算,进而引入共轭梯度法以促进算法加速收敛。当满足迭代终止条件时,由加权向量的非零值确定平面阵列的阵元位置及其激励。仿真结果表明,该方法能有效提高平面稀疏阵列综合的收敛速度。     

柔性稀疏阵的稳健波束形成

本文将导向矢量失配时的稳健波束形成问题归结为二次锥规划问题,利用高效的内点法求解。该波束形成器成功地应用于存在阵元位置误差的柔性稀疏阵,相对于经典的对角线加载法、特征空间法,在不同的输入信噪比下获得了更好的输出信号干扰加噪声比。仿真结果表明对超稀疏分布的柔性阵,阵元位置误差对输出SINR起决定性影响,而阵列稀疏程度对其影响不大。     

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。     

改进的LCMV算法在多波束形成中的应用

基于线性约束最小方差(LCMV)算法的自适应波束形成技术,得到的方向图能保证期望信号方向增益最大,非期望方向形成零陷。但实际应用中由于不可避免的存在阵元位置误差、阵元相位误差及指向误差等(统称为相位误差),使约束的导向矢量与真实期望信号的导向矢量不一致,从而影响系统的性能。改进的LCMV波束形成算法——基于迭代二阶锥的唯相位波束形成技术,通过改变移相器的相位,使各阵元输出信号相位一致,在多个方向上形成主波束,阵列输出功率最大。     

遗传算法在传感器阵列多波束图设计中的应用

由于在水声系统中实际阵列模型往往与理想阵列模型失配,导致基于理想阵列模型设计的波束图在实际应用中严重畸变,从而不能有效地抑制旁瓣干扰,严重影响系统性能.针对常规的波束设计方法应用到实际任意形状阵列时不能有效收敛到期望的最佳波束图,提出了一种基于遗传算法的多传感器阵列波束设计方法,以实现对任意形状阵列的多波束优化设计,获取期望特性的波束图或最佳可得的波束函数.结合运用水池实验测量的16元十字阵的数据,给出了方法基本步骤与多波束设计结果.设计波束满足了应用需要,说明了方法的应用可行性和有效性,且具有很强的宽容性.提出的算法对于实际多传感器系统的多波束设计具有重要意义.     

皮智能天线中的LMS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权向量,使天线主瓣指向有用信号,干扰方向对准零陷,尽可能地提高阵列输出所需信号的强度,同时减小干扰信号的强度,从而提高阵列输出的信噪比.运用MATLAB仿真对LMS算法收敛性能进行常规研究,但重点研究了收敛因子、阵元个数、阵元间距等阵列系统因素,以及阵列接收信号过程中两波束夹角对LMS自适应波束形成性能的影响,为进一步优化自适应波束形成的性能奠定了基础.     

大型阵列天线子阵划分及栅瓣抑制方法

利用遗传算法(genetic algorithm, 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。提出了基于子阵级的波束扫描方法,在每个扫描分区内无需改变阵元权值,仅通过子阵级数字波束形成即可完成阵列的波束扫描,并分析了不同扫描角对阵列方向图的影响。为了抑制大扫描角带来的高旁瓣,运用自适应原理使子阵级方向图在高旁瓣位置形成凹陷。分析与仿真结果表明,该方法能够进一步提高阵列方向图的主旁瓣比,增加扫描分区的范围。      

一种可有效降低运算代价的子阵级波束扫描的旁瓣抑制方法

在子阵级相控阵中,对于多波束形成等很多应用,需要在子阵级进行数字波束扫描。此时抑制扫描方向图的旁瓣是一个重要问题,而其关键在于构造有效的子阵级加权网络。该文将整个阵列作为一个超阵、将每个子阵作为一个超元来考虑,基于用超元方向图近似表示真实子阵方向图的处理思想,使得构造加权网络所需要的各矩阵的维数由原来与阵元数相同降低为与子阵数相同,从而可十分显著地降低运算代价;而且可得到波束形状、宽度及增益均很接近的新的子阵方向图。该方法可在一定程度上抑制子阵级波束扫描后的阵列方向图旁瓣。仿真结果证明了其有效性。     

时域矢量阵宽带恒定束宽波束的形成方法研究

对于海底探测和分类问题的声呐系统来说,一般要求声呐系统具备在较宽频带内形成恒定束宽波束的能力。随着对矢量水听器认识的深入,开展基于矢量阵的恒定束宽波束形成器的研究越发变得必要。介绍了在时域矢量阵宽带恒定束宽波束形成的实现原理和设计方法,并以均匀等间距线阵为例,给出了时域恒定束宽算法的实现流程。通过计算机仿真,可以看到基于矢量阵得到的恒定束宽波束要比常规阵得到的恒定束宽波束性能好得多。系统的可行性得到验证。     

基于均匀同心圆阵列的近场宽带波束形成

该文提出了一种频率不变近场宽带波束形成的方法。该方法将均匀同心圆阵列的输出经傅里叶逆变换转换成相位模式信号,并经过近场矫正和频率补偿网络,可达到频率响应不变的远场阵列响应效果。在此基础上,该文将传统远场窄带波束形成法推广到近场宽带阵列中。仿真结果表明,该文提出的近场宽带阵列响应具有近似频率响应不变的效果,其波束图也接近远场窄带阵列波束图。另外,与其他几种波束形成方法相比,基于该文提出的频率不变近场宽带阵列提升了波束形成性能,且具有较低的计算复杂度。     

二维束宽恒定的二阶锥规划波束形成方法

二阶锥规划作为凸优化理论的一个分支,近些年来已应用于波束形成的研究,但在已有研究中基于均匀线阵的一维波束形成研究得较多,且较少考虑不同指向下的束宽恒定问题。因此,基于矩形平面阵,将二阶锥规划的一维束宽恒定波束形成方法扩展到二维作为主要研究目标,首先采用Dolph-Chebyshev加权方法设计出二维参考波束,再以主瓣逼近和旁瓣最小为约束,引入二阶锥规划方法设计了支持不同俯仰角和方位角指向的二维波束。经仿真分析,所提方法可实现在三维空间中的不同指向下的波束形成,且在俯仰角设定后,在不同方位指向下可实现3 dB束宽较恒定的波束,减少了指向对波束特性的影响,方便于应用。     

基于人工神经网络的时间调制阵列谐波波束形成

针对时间调制阵列(time-modulated array, TMA)提出了一种基于人工神经网络(artificial neural network, ANN)的谐波波束形成技术.该技术通过一个由编码器和解码器串联组成的ANN实现时序信息的优化,其中,编码器以目标角度的方向图约束值作为输入,通过在线训练输出对应的激励值;而解码器经过预训练可以实时输出辐射方向图.然后利用训练完成优化后的激励可以获得不同阵元的开关导通持续时间和起始时刻. 8元/16元不同指向TMA谐波波束形成算例仿真结果表明,所提方法可以有效抑制副瓣电平(sidelobe level, SLL),快速精确控制方向图,在目标角度实现高方向性波束形成,同时该方法具有耗时短、鲁棒性好和易调节的特点,有望应用于快速目标搜索和跟踪.     

极化智能天线的二维矢量波束形成方法研究

针对智能天线的匹配接收与干扰抑制等问题,将现有的基于均匀线阵的极化波束形成方法拓展到二维平面阵,提出了一种基于二阶锥规划的二维极化波束形成方法。在二维观测平面内,该方法通过对主瓣区域进行极化匹配设计以提高系统接收增益和主瓣干扰的抑制能力,在旁瓣区域将零陷凹面与极化约束进行叠加设计以最大限度提高干扰抑制能力,并建立最优的矢量波束优化模型,进而转化为两个等价的标量优化问题,可使用二阶锥规划求解。仿真结果表明:相对于现有的均匀线阵极化波束形成方法而言,该方法能够在方位-俯仰的二维平面上实现极化波束的约束优化,包括了主瓣极化匹配、零陷凹面的极化约束,提高了极化波束形成方法的工程实用性。      

任意形状旁瓣波束形成技术研究

在自适应零陷形成的基础上,提出了一种自适应加权算法,用于任意阵型阵列构成具有任意形状旁瓣的波束图,并考虑基元方向性对波束图的影响.给出了实现自适应加权算法的三个步骤,预先设定所需旁瓣形状及旁瓣级,采用循环,最终使旁瓣与预设形状吻合.将该算法用于均匀线阵和抛物线阵,均得到期望的结果,并与道夫-切比雪夫加权作了相应比较.研究表明,基元的方向性对该算法波束形成的影响很小,新算法可以消除基元宽带方向性对波束的影响.     

基于粒子群优化的数字波束形成算法

波束形成的加权系数求解是一个优化过程,现有算法大多经过多次迭代,计算量大,实现复杂。为降低波束形成算法复杂度,将粒子群优化原理应用于数字波束形成中,提出了基于粒子群优化的自适应数字波束形成算法。该算法将每一组权值作为一个粒子,将阵列加权和的输出信号与干扰噪声比(SINR)作为适应度函数,通过比较各个粒子的适应度值,进行迭代搜索得到最优解。该算法可使天线阵在主波束对准有用信号,同时能有效抑制两个以上的干扰,且对阵列通道误差有较好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

面向无人机小区覆盖的毫米波波束优化设计

为了提高无人机毫米波波束覆盖区域内的通信容量,改善覆盖区域内用户通信质量,本文结合均匀平面阵列天线,提出采用一种基于目标覆盖区域量化的波束优化设计方法。该方法首先将目标区域进行量化,根据理想波束增益得到理想混合预编码向量;其次,以实际预编码向量与理想预编码向量之间的均方误差最小化为目标获得最优波束,进一步利用改进的正交匹配跟踪算法去拟合产生适合实际系统的波束成形矢量。仿真表明该波束设计方法在收敛速度和收敛精度上均优于传统方法,并可以获得更好的波束形状和波束增益,从而提高无人机目标覆盖区域内用户的通信质量。      

基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能.     

基于无人机集群的近场线性稀疏阵列波束形成研究

无人机集群构成的天线阵列常呈现近场、稀疏特性,经典波束形成理论无法适配。为此,该文首先构建了近场均匀线阵信号模型,通过对信号相位差函数进行泰勒展开近似提出基于线性调频脉冲压缩处理的近场波束形成简化实现方法,并以此为基础在空间-频率2维域内对近场波束形成特性进行了分析：从空间频率偏移和带宽失配的角度,分析得到了近场波束的方位向增益变化特性和距离向增益变化特性;从空间欠采样的角度,研究提出了阵元稀疏分布条件下近场波束栅瓣分布的解析表达式。仿真证明了该文结论的有效性,为利用波束形成技术提高无人机集群的通信、电子侦察、干扰能力提供了理论支撑。