基于改进遗传算法的阵列天线波束赋形计算

文中对遗传算法提出了改进,并用其对20元线性阵列天线波束综合问题进行了优化.并与原有文献中的遗传算法中的结果进行了比较,证明了其可行性.     

一种正交投影自适应波束形成快速算法

正交投影自适应波束形成算法性能优良，但需要进行矩阵特征分解，运算量大．为了减小正交投影自适应波束形成算法的运算量，提出了一种正交投影自适应数字波束形成快速算法．该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到干扰子空间。无需特征分解，且无需估计整个协方差矩阵，而只需估计该子矩阵，因而易于工程实现．当阵元数相对干扰数较大时，该算法性能与正交投影算法相差不大，但运算量要小得多．理论分析和计算机仿真结果表明。此方法是有效的．     

基于数据预处理的解相关波束赋形方法

在智能天线波束赋形技术中，当存在相关干扰时，一般的波束赋形算法不能有效地抑制相关干扰，引起期望信号相消的现象。提出了一种先在数据域实施数据预处理，再进行波束赋形的解相关的波束赋形方法，该方法在抑制相关干扰的同时，能在期望方向形成最大波束。并使用Matlab仿真对所提出方法的有效性进行了验证。     

基于杂草入侵算法的天线阵列方向图可重构优化

利用杂草入侵算法对线阵天线进行方向图可重构优化,在未给定阵元公共幅值的情况下,对激励幅值和相位同时优化,通过改变加权相位分别实现余割波束和笔状波束赋形。仿真结果得到较低的峰值旁瓣电平及较好的波束形状,表明了该算法是有效可行的。     

一种新的频域自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上，提出了一种新的频域自适应波束形成算法。该波束形成算法先对输入信号进行FFT，然后在空间频域上带通滤波，最后.通过LMS(最小均方）算法实现自适应波束形成。FFT变换后信号自相关下降，LMS算法收敛速度提高；空间频域上帯通滤波可以消除带外的干扰信号，实现容易；带通滤波后的信号维数大大下降，LMS算法计算量和存储量大大降低，收敛速度进ー步提高。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度很快、性能较好，且计算量和存储量较少，易于实时实现。     

基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法

传统的基于广义旁瓣相消器(GSC)的降秩自适应波束形成算法,降秩矩阵大多数需要通过特征值分解获得,而特征值分解会带来新的大运算量,大大限制了算法的工程实现。提出了一种新的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法(FRGSC)。该算法直接利用广义旁瓣相消器下支路的中间快拍数据来构造降秩矩阵,利用所有可以利用的快拍数(多于干扰个数的快拍数)来构造降秩矩阵。基于GSC的传统降秩算法构造降秩矩阵需要的运算量为O((N-1)3)(N为自适应自由度),而FRGSC算法构造降秩矩阵只需要一次复数乘法和少量复数加法,所需运算量大大降低。该方法在实际应用中具有更优的实时性,适用于大阵列连续波体制雷达。仿真结果证明了所提出的基于广义旁瓣相消器的快速降秩自适应波束形成算法具有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

GPS自适应天线阵多波束形成算法分析

GPS天线阵列接收抗干扰技术多采用PI自适应调零算法,但其自由度有限,而基于卫星DOA估计的波束形成技术又敏感于到达角的估计性能。本文提出基于DEML的卫星到达角估计结合多波束形成抗干扰技术,其DOA估计性能稳健性高、计算量小。分析了PI自适应零陷技术和MVDR多波束形成技术的接收机结构、算法。仿真结果表明了多波束形成方法的有效性和稳健性。     

基于幅度响应约束的稳健自适应宽带波束形成

针对信号方向失配会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,提出一种基于幅度响应约束的稳健自适应宽带波束形成方法。通过对阵列波束指向附近范围内的波束幅度响应施加约束来克服对信号方向失配的敏感性,并结合频率不变技术,使阵列波束图在主瓣区域内波束图近似保持频率不变特性,然后采用参考频率上幅度响应约束的优化方法来确定最优权值。仿真结果表明:与基于最差情况性能最优的稳健方法相比,该方法复杂度低,能灵活控制稳健的方位区域宽度和幅度响应抖动值,且不仅能有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,还改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。     

基于单通道接收机的鲁棒自适应波束形成算法

针对导向矢量失配误差导致自适应波束形成器性能下降和多通道接收机系统成本较高的问题,提出了基于单通道接收机的最差性能最优鲁棒Capon波束形成算法。该算法基于低成本的单通道接收机系统,仅对接收机输出功率进行测量,然后使用权微扰算法对协方差矩阵进行估计,并将问题转化为对最差性能最优的鲁棒Capon波束形成器进行导向矢量估计。仿真结果验证了算法的正确性和有效性,表明该基于单通道接收机的算法在大大降低系统成本的情况下,仍然可以达到与基于多通道接收阵列的鲁棒波束形成算法相当甚至更高的性能水平。     

鲁棒性自适应波束形成算法关键技术研究

鲁棒性是自适应数字波束形成算法实用性的重要指标.对角加载采样协方差矩阵求逆算法、线性约束最小方差法及最坏情况最优化算法等,是鲁棒性自适应波束形成算法的几个关键问题.综述了这些关键问题的基本概念、相关技术、研究现状以及发展趋势.     

基于神经网络的模型参考自适应控制方法

针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于BP神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。     

基于复杂适应理论的作战协同研究

将战争系统所具有的复杂适应现象作为研究问题的新视点,提出了基于复杂适应理论的多Agent作战协同框架,并利用生物免疫机制特性模拟协同行为的演化进程。仿真实验表明:框架能正确地反映兵力实体间的协同情况,较好地描述系统运行演化过程。     

基于圆柱共形阵的极化MUSIC算法

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误.针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计.仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4％.     

A New Locus Shaping Method of Quadric Aspheric Parts

The original idea and shaping principle of locus shaping method for processing the aspheric optical parts are introduced, and the partial structure of the machine tool designed is described. The method has the advantage of high efficiency and low cost compared to the numerical control method. And it is proven that the method is feasible.     

基于ALE方法的弹性圆柱壳入水时的流固耦合模拟

为了获得头型及材料弹性对圆柱壳入水过程中头部变形、压力分布、入水空泡形态及入水运动状态的影响,采用ALE方法,基于有限元软件ANSYS\LS-DYNA,对平头、120°锥角、90°锥角弹性圆柱壳的入水过程进行了数值模拟,对平头弹性圆柱实体和平头刚性圆柱壳进行计算,并对模拟结果进行对比。结果表明:入水过程中空泡直径随着锥角的增大而增大,锥角越大,圆柱壳上表面的变形越大,最大变形出现的时间越早:平头弹性圆柱壳在0.1 ms时出现最大变形0.84 mm,120°锥角弹性圆柱壳在0.3 ms时出现最大变形0.54 mm,90°锥角弹性圆柱壳在0.5 ms时出现最大变形0.43 mm; 下表面受到的压力越大,圆柱壳的速度衰减越快; 平头圆柱壳下表面的变形与振动频率大于上表面; 上表面的变形是由惯性引起的,下表面的变形是由流体冲击力引起的。     

基于多通道差分的自适应噪声抵消方法

水下航行器舷侧阵的自噪声是影响其弱信号检测能力的主要因素。为减小其影响,通常除了采用物理降噪、主动降噪等方法外都还采用自适应噪声抵消技术。由于自噪声产生和传播的复杂性,以噪声源附近加速度计输出作为参考信号的自适应噪声抵消效果较差。考虑到自噪声和远程目标信号空间的差异性,充分利用阵列上不同位置水听器接收到的信息,本文提出了多通道输出延时求差形成多路参考信号的自适应抵消方法-MD-ANC方法。湖试结果表明,该方法噪声抵消效果显著而且实现方便。在同样的实验环境下,最低检测信噪比相对于未经处理的降低了约4—5 dB;波束形成后,信噪比提高3～5 dB.     

一种圆柱共形数字阵列天线波束跟踪与指向技术

针对圆柱形布阵的数字阵列天线,分析基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的 测角跟踪算法和基于线性约束最小方差(linear constrained minimum variance,LCMV)的波束指向算法,提出将2 种 算法联合使用的方法;并分析通道误差对MUSIC 和LCMV 算法精度的影响。结果表明,该方法为高速飞行器圆柱 共形数字阵列天线工程化研制提供了理论依据。     

L1自适应方法在无人战斗机纵向控制中的应用

无人战斗机在空中飞行时,由于各方面因素导致战斗机模型具有大量的不确定性。本文在进行无人机纵向控制设计时,为了提高控制系统的鲁棒性能,采用一种新型的L1．自适应控制方法,将无人战斗机模型的不确定性视为时变参数和干扰。最后对所设计的控制系统进行了仿真,结果表明所设计的控制器可使跟踪误差快速收敛且瞬态性能较好。     

基于参数空间法的BTT导弹自适应自动驾驶仪设计

针对工程中出现的参数不确定性引起的系统性能下降,应用参数空间法设计了某型BTT导弹的模型参考自适应自动驾驶仪。首先根据参数空间法求取内回路控制器增益,充分保证系统的鲁棒性。再针对过载回路设计了模型参考自适应控制器,改善了局部非线性特性的响应,同时又增加了系统调节的快速性。最后,通过数字仿真表明这种设计方法的有效性。     

基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法

特征选择是机器学习及模式识别领域的重要问题之一。针对高维数据对象,特征选择不仅可以在保证数据完整性的情况下减少特征维数,还能够提高分类精度。文中提出了一种基于自适应模拟退火遗传算法的特征选择方法,该方法将模拟退火算法嵌入到自适应遗传算法的循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,并且能够使搜索过程避免陷入局部最优解的特点,解决了基本遗传算法收敛速度慢,时间复杂度高的缺点。实验结果表睨,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率。