改进的圆形自适应抗干扰天线阵性能研究

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恶化自适应阵性能的问题,以等间距圆形自适应阵为研究对象,提出了一种改进的自适应方法.通过引入阵列导向矢量,使自适应阵具有了波束搜索能力,避免了复杂的来波方向估计过程,并提出了相应的系统实现方案.最后对该方法进行了计算机仿真,结果表明该方法是有效的.     

阵列导向矢量在智能天线自适应算法中的应用

分析了智能天线自适应算法的基本原理,针对常用算法运算量大和测向精度有限等问 题,在接收机的输出端引入阵列导向矢量信号,利用方向性因子和协方差矩阵的特殊性 质,通过多次迭代运算得出区间内的信干噪比曲线。通过对八元直线型智能天线阵列的HFSS 仿真实验表明,两组信干噪比曲线峰值均对应期望信号方向,峰值信干噪比大于30 dB ,算法抗干扰性能良好。八元阵列天线的最大增益约为18 dB,通带内驻波比小于15 , 反射系数小于-25 dB,天线系统波束搜索性能良好,而且可以实现远距离传输。     

基于MUSIC和LMS算法的智能天线设计

基于来渡方向估计和自适应波束成形的智能天线系统,用多重信号分类(MUSIC)算法实现来波方向估计,辨识天线阵列上接收信号的各个方向,使用最小均方误差(LUS)的自适应算法控制天线的主辩方向,实现对期望信号的跟踪,同时实现对干扰信号的零陷处理.文中使用Matlab编程进行计算机仿真,通过仿真结果,MUSIC算法可以识别天线接收端的信号的入射方向,LMS算法可以实现对干扰信号的抑制.     

一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法

为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性,提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法,首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵,然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量,设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现,所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。     

高性能空时二维角度估计改进算法

干扰角度估计是数字阵列雷达抗干扰的基础,本文针对实际数字阵列天线阵元间距大于半波长导致大角度估计时阵元相位出现模糊问题,提出一种新的基于时空DOA矩阵的多目标高性能二维角度估计算法。该算法首先计算时空DOA矩阵并进行特征值分解,接着利用空时矩阵特征向量与来波导向矢量匹配特性,对估计得到的各导向矢量分别进行相位解模糊,进而利用导向矢量联立方程组,得到各来波角度信息的最小二乘解。相位解模糊过程主要通过计算多组模糊解对应的导向矢量与实际估计得到的导向矢量的相关性,选取相关值最大的一组模糊解作为真实解来实现。仿真与数字阵列天线实测结果表明,与时空DOA矩阵法相比,本文算法具有更高的测角精度和更加稳健的输出性能。      

用菲涅尔区板天线实现来波方向的鲁棒性估计

针对蜂窝移动通信局域散射电波传播的空间分布源模型,研究了应用菲涅尔区相位修正平面聚焦结构和馈源阵列的组合形成的一种新型多波束自适应天线．基于广义MUSIC算法及极大似然估计算法．分别实现相干及非相干的空间分布式源信号来波方向及其角度扩展参数的鲁棒性估计问题．数值仿真计算结果表明．在这一无线传播环境中,基于菲涅尔区相位修正平面聚焦结构在减小相关参数估计的RMS误差等方面,其性能优于传统的均匀直线阵列模型．因此基于该新型自适应天线．可以实现来波方向的鲁棒性估计。     

“北斗”信号重构的导向矢量实时校正

针对导航应用中阵列天线导向矢量误差导致波束合成器性能恶化甚至失效的问题,提出了一种“北斗”信号重构的导向矢量实时校正算法。该算法利用重构的本地“北斗”参考信号与阵列天线接收信号进行相关解扩处理,然后利用信号子空间与信号正交补空间正交的特性,构造代价函数对各卫星方向的阵列导向矢量进行校正。仿真结果表明,经过校正的导向矢量相位误差从-100°~100°降低到-10°~10°范围内,幅度误差从-10~10 dB降低到-4~2 dB范围内;另外,导向矢量校正后,卫星信号波达方向估计误差在0.2°以内,估计精度大大提高。     

基于稀疏重构的共形阵列稳健自适应波束形成算法

针对共形阵列天线自适应波束形成中存在的通用性差、主瓣保形困难、计算复杂度高等问题,该文提出一种基于稀疏重构的稳健自适应波束形成算法。该算法通过引入渐进最小方差准则,实现了干扰加噪声协方差矩阵的稀疏重构,并得到期望方向上的导向矢量估计,进而求得波束形成器的最优权矢量。该算法无需复杂的子阵分解或虚拟映射变换,适用于任意阵列形状。仿真实验验证了该算法不仅保证了期望的主瓣响应,同时对指向误差有较好的稳健性。与现有算法相比,该算法所需采样快拍数少,计算复杂度低,收敛速度快,在较大的输入信噪比范围内达到了较好的阵列输出性能。     

基于PSO-MUSIC算法的分布式目标DOA估计

提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）和多重信号分类（MUSIC）算法的分布式目标波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

MUSIC算法估计性能分析

随着移动通信技术的飞速发展,智能天线技术研究的不断深入,来波方向(DOA)估计技术逐渐成为研究的热点之一,而MUSIC算法是智能天线技术的典型算法.本文在对MUSIC算法进行分析的基础上,设计了MUSIC算法的仿真程序,对不同情况下该算法的性能进行了仿真分析.仿真结果表明该算法在不同阵列结构、信号入射角度时具有不同的性能.     

一种新型圆形智能天线阵互耦补偿研究

本文研究了一种新型圆形智能天线阵在3G通信系统所在频段的互耦补偿.采用矩量法分析了阵列的互耦和导引向量、阵列流形的补偿,在此基础上实现了下行链路波束形成和上行链路DOA算法的补偿,同时通过实验验证了互耦补偿的有效性.     

基于子空间方法的阵列天线方向向量自适应盲估计

利用传统子空间法估计方向向量要求阵元数必须大于信号源数,要求在无线通信系统中是不现实的,因为移动用户数是很大的,为突破这一限制,本文提出了一种基于子空间法的阵列天线方向向量自适应盲估计算法.通过各阵元接收信号相加,得到叠加的期望数据源特征波形;通过子空间方法,将叠加信号用信号子空间的基表示,由于叠加信号中包含方向向量,从而得到期望数据源的方向向量估计,该算法不要求阵元数大于数据源数.仿真结果表明算法是有效的.     

双基地MIMO雷达发射波束形成与多目标定位

针对在导向矢量存在误差情况下自适应波束形成算法性能严重下降的问题, 提出一种基于导向矢量估计的鲁棒自适应波束形成(Steering Vector Estimation Based Robust Adaptive Beamforming, SVE-RAB)算法.算法用导向矢量不确定范围估计真实导向矢量, 利用范数约束通过二阶锥规划技术提高波束形成的鲁棒性.算法可在导向矢量存在误差的情况下, 对期望信号保持最大增益并有效抑制干扰, 且有效提高了波束形成输出的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR).仿真结果验证了算法的有效性和优越性.     

满足高精度测量的GNSS自适干扰抑制算法

日益复杂的电磁环境严重干扰了全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的正常有效运行.多天线空域自适应处理能够有效抑制电磁干扰,但是空域自适应处理算法可能会引入卫星信号载波相位误差.此外,多天线组成的阵列本身存在各种不理想因素也会引入误差,这些对高精度测量系统来说是不可容忍的.为此,本文首先分析了GNSS中常用的空域自适应处理算法在抑制干扰的同时对载波相位测量的影响,在此基础上提出了一种不需要阵列流形信息的盲波束形成算法——二次解重扩算法.其核心思想是在解重扩（De-spread Re-spread,DR）算法的基础上增加频率精估计环节,并根据精估后的载波频率重新构造本地参考信号与接收数据进行相关,从而最小化波束形成权矢量与卫星信号的导向矢量之间的误差,减小了空域抗干扰对卫星信号载波相位的影响.     

一种联合修正的稳健Capon波束形成算法

指出了水平定向天线阵波束形成的主要难点,没有固定相位中心和受交叉极化来波的影响。阵列受随机性误差使得导向矢量存在较大失配,从而导致传统Capon算法性能下降甚至失效。在阵列误差模型下,给出了基于协方差矩阵与导向矢量联合修正的稳健Capon波束形成算法。该算法首先基于收缩得到一个增强的协方差矩阵,然后通过最大化Capon输出功率实现对导向矢量的修正,同时增加二次型约束防止修正的导向矢量接近于干扰导向矢量上。该算法可转化为二次约束二阶规划问题,并通过凸优化进行求解。仿真结果表明,该算法对天线阵模型中误差矩阵具有一定的稳健性,且较其他稳健算法具有较好的性能。     

Performance of adaptive array antenna with arbitrary geometry in the presence of mutual coupling

The effect of the mutual coupling between the array elements on the performance of the adaptive array antennas (AAA) is investigated when the actual received voltages which include the mutual coupling are directly used to estimate the weight vector based on the adaptive algorithm. The output signal-to-interference-noise ratio (SINR), the convergence of the adaptive algorithm and the synthesized pattern are evaluated to study the effect due to the existence of the mutual coupling. It is found that the mutual coupling affects the antenna adaptive gain, but does not affect the adaptive processing. It is also found that the mutual coupling does not always degrade the iterative convergence of the adaptive algorithm. It is proved that any invertible matrix for compensating the mutual coupling cannot improve the output SINR. It is also indicated that the radiation pattern can be correctly synthesized in the presence of the mutual coupling by introducing the universal steering vector (USV) whose element corresponds to the array element pattern.     

Non-intrusive Cognitive Radio Using Adaptive Nulls-Steering

In this paper, we propose an adaptive non-intrusive cognitive radio network based on smart antenna technologies. The cognitive transmitter (CT), which is equipped with antenna array, first estimates and tracks the composite steering vectors of each primary (licensed) user. In what follows, CT forms transmit beamforming to place nulls to primary receivers based on the estimated spatial signatures. Moreover, we extensively analyze performance degradation caused by spatial signatures mismatch (estimation error) and verify that the proposed robust nulls-steering beamformer can comprehensively alleviate the mismatch effect. Simulation results demonstrate convergence of the proposed gradient-based recursive least squares algorithm. Furthermore, we have shown that outage probability can be kept extremely low under appropriate array size, which ensures the practicability of the proposed scheme.     

用WSF算法实现机扫雷达多维超分辨估计

针对传统扫描体制雷达(机扫雷达)无法分辨半功率波束宽度内存在多目标的问题,基于阵列信号处理的思想,应用加权子空间拟合(WSF)方法实现了机扫雷达超分辨估计.首先分析了机扫雷达幅度调制的导向矢量模型,然后推导了基于此导向矢量的WSF DOA估计方法.仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度.     

战术数据链空时联合抗干扰技术

针对战术数据链在复杂电磁环境下性能受限的问题,提出基于非标准构型阵列天线的战术数据链空时联合抗干扰技术。该技术在常规导向矢量获取方法失效时,通过设计引导信号,结合盲自适应抗干扰算法进行干扰信号的抑制和引导信号的重构,实现对干扰方向调零抑制并保持通信信号的正常接收。仿真结果表明,通信信号经过空时联合抗干扰处理后,在干扰方向形成的零陷超过-30 dB,大大抑制了干扰方向的信号,保存了信号方向的信号。     

一种改进智能天线宽带阵列的自适应算法

对改进宽带智能天线的算法进行了研究,提出利用横向滤波器和二维MUSIC算法相结合来实现智能天线宽带阵列的自适应算法。该算法计算量相对较小,性能较为可靠。仿真表明改进算法有很好的性能,特别是对于滤波器的抽头系数很大的情况下,改进算法更为可取。