空域自适应旁瓣相消的算法及其实现

本文从实际出发，讨论了空域自适应旁瓣相消的理论和具体实现，并在点频干扰、宽带噪声调幅干扰和宽带扫频干扰下分别进行了仿真验证。     

自适应旁瓣相消算法分析与仿真

雷达工作时经常受到各种有源电子干扰。这些干扰会影响雷达的探测能力,严重时甚至使其无法探测目标,因而雷达进行抗干扰处理显得十分重要。本文主要仿真了辅助天线个数、辅助天线延时节的选择等对旁瓣相消性能的影响,并给出了在复杂电磁环境下旁瓣对消的抑制效果。     

一种基于超低旁瓣的相控阵天线旁瓣相消算法

本文以口径边缘激励为零的Taylor-■分布函数作为选定波瓣形状,研究了相控阵天线的超低旁瓣设计中的Taylor-■线源综合法,提出了一种基于超低旁瓣的相控阵天线旁瓣相消算法。该算法通过调整Taylor-■分布函数中的设计旁瓣电平和控制旁瓣个数两个输入参数,使波瓣图中的零点对准干扰位置,从而实现相控阵天线的旁瓣相消。仿真结果表明,该算法可以有效地对抗干扰信号,进一步提高了相控阵雷达的空域抗干扰能力。     

自适应旁瓣相消的性能分析与仿真

在数字阵列雷达中自适应旁瓣相消技术是抑制有源干扰的有效措施,理论上干扰是可以完全对消,但实际应用中由于存在诸多因素影响使对消效果明显下降。该文以自适应旁瓣相消基本理论为基础,深入探讨了自适应旁瓣相消的理论性能与实际性能相差甚远的各种原因,包括通道噪声、时延带宽积、带宽不一致、中心频率不一致、幅度相位特性差异、主天线旁瓣敏感性对旁瓣相消性能造成的影响,并通过大量仿真分析了各项因素对相消性能的影响,对实际工作有重要的参考价值。     

一种零陷展宽稳健旁瓣相消算法

受到实际条件的限制,自适应旁瓣相消器通常不可能频繁地更新自适应权值,使得其在对抗空域非平稳干扰时,会出现权值失配现象,严重影响干扰抑制性能。该文从空域密集干扰产生宽零陷的角度出发,提出一种适用于自适应旁瓣相消器的零陷展宽算法。该算法通过对主通道的合成权值和辅助天线间的协方差矩阵同时进行锥削实现零陷展宽,锥削向量和锥削矩阵只与阵元位置和展宽宽度有关,可以离线计算,在线直接调用,实现简单,适合工程实际使用。仿真实验证明,该文方法可以有效展宽自适应零陷,增强自适应旁瓣相消器对抗空域非平稳干扰时的稳健性。     

一种基于广义旁瓣相消的改进降秩算法

在处理大型阵列时,阵元数较多,通常对阵列采用降秩处理可以较好地解决运算量过大的问题。基于广义旁瓣相消器(GSC)框架的降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型。分析了基于GSC框架的几种降秩自适应滤波算法,针对当降秩阶数大于干扰数时方向图旁瓣过高、波形混乱和系统性能下降问题,提出了一种基于GSC框架的改进降秩算法,该算法利用特征子空间对GSC阻塞矩阵加以改进,使用改进后的阻塞矩阵进行降秩自适应处理,仿真结果证明了改进算法可以降低旁瓣电平,并形成较好的波束形状,提高了GSC性能的稳健性。     

基于总体最小二乘的外辐射源雷达相消算法

提出一种基于总体最小二乘(TLS)的外辐射源雷达直达波相消算法,该算法首先利用TLS获取直达波的数目和时延,再基于既得的直达波信息构建直达波子空间,最后将回波向该空间投影实现直达波相消。与传统扩展相消算法相比,该算法所构建的直达波子空间阶数低,精确度高,在相关处理时间较短或直达波幅度时变的情况下,仍具有良好的直达波抑制性能。仿真结果证实了算法的有效性。     

一种高效快速的二相码旁瓣抑制算法

高效的旁瓣抑制能力可以提高雷达对微弱目标的检测能力,传统的旁瓣抑制方法中,递归最小二乘算法（RLS）不仅数值稳定性差,而且运算量大。通过合理构建脉冲压缩后的信号模型,提出一种基于横向滤波器的快速旁瓣抑制算法。该算法采用投影技术和向量空间法,不仅大大减小了运算量,而且具有高效的旁瓣抑制特性。仿真实验表明：该算法迭代2次就可收敛于真值,迭代5次即可达到RLS算法迭代100次的旁瓣抑制效果,并且信噪比损失要低于RLS算法。     

机扫雷达旁瓣对消算法研究

自适应旁瓣对消是雷达抑制有源干扰的有效措施,通常采用采样矩阵求逆的方法计算权值,对于方位上机械扫描的雷达,由于对消形成的方向图零点很窄,当天线转动时干扰的方向也会变化,针对这种情况,本文分析了运用采样矩阵求逆算法(SMI)和递归最小二乘算法(RLS)进行旁瓣对消时,干扰对消比的变化情况,并得出了RLS算法具有跟踪角度变...     

基于广义旁瓣相消器的滤波器组旁瓣干扰抑制

传统滤波器组为降低旁瓣,需要提高滤波器阶数。该文将广义旁瓣相消的思想运用于滤波器组的旁瓣干扰抑制,在滤波器通带外的干扰信号频率处自适应形成零点。基于LMS算法,该文提出了基于自适应旁瓣相消器的滤波器组旁瓣干扰抑制算法,给出了算法的矩阵形式。通过限制系数长度,旁瓣相消器仅仅对消旁瓣大功率干扰信号,而对带内有用信号的影响很小,其作用相当于用一个低阶滤波器实现一个高阶数滤波器的功能,当信号功率较之干扰功率很小时尤其有用。仿真结果显示算法具有良好的旁瓣干扰抑制性能,较之高阶滤波器组大大减少了计算量。     

基于子带滤波器组的宽带自适应天线旁瓣相消技术

文[6]提出在数字移动通信中子带滤波器组处理可以提高不同阵元信号的相关性,从而能改善自适应阵列抑制码间干扰(ISI)和共信道干扰(CCI)的能力.在文[6]的基础上,本文研究了子带滤波器组在宽带自适应天线旁瓣相消中的应用,对其原理进行了理论分析,提出了有效的子带处理方法.经研究表明,子带滤波器组处理能有效增加主、辅助天线信号的相关性,从而提高系统干扰相消比.而且适当的过采样能使系统干扰相消比进一步提高.计算机仿真结果和实测雷达数据处理结果证实了子带处理方法的有效性和理论分析的正确性.     

一种数字脉压旁瓣抑制滤波器设计方法

本文使用迭代加权最小二乘法设计脉冲压缩滤波器,适用于二相码和多相码,LFM和NLFM等各种信号。由于重新定义了目标函数和约束条件,本文方法较之常用的频域加窗法性能有很大提高。多普勒频移fd=0时,在保持4dB主瓣展宽系数为1,且压缩比较低、滤波器抽头数有限条件下,峰值旁瓣电平低于-40dB。     

一种迭代加权最小二乘旁瓣抑制滤波器设计

二相码信号是一类常见的脉冲编码信号,但码较短时,匹配滤波的主副比不高,需要采用旁瓣抑制技术. 通过迭代加权最小二乘算法对旁瓣抑制滤波器的最小二乘解进行优化,选择合适的终止条件,只需几步就能达到最优解. 分析该算法应用于m序列需要满足的条件,及PSL、ISL与滤波器长度的关系,并给出计算机仿真结果.     

基于广义旁瓣相消的机载雷达抗密集转发式干扰方法

密集转发式干扰不仅会引起雷达虚警,而且会抬高其附近单元的恒虚警率检测门限进而导致目标检测性能下降。另外,它还会污染空时自适应处理的训练样本,导致杂波抑制性能下降。针对这些问题,该文提出一种机载雷达抗密集转发式干扰算法。该算法首先估计干扰方向,然后用广义旁瓣相消技术在空域滤除干扰。广义旁瓣相消中的辅助通道为指向干扰方向的和波束,而其协方差矩阵则利用清晰区中挑选的干扰样本估计得到。该算法可以有效抑制密集转发式干扰,减少由其引起的虚警,改善雷达目标检测性能,同时该算法还具有结构简单,易于实现的优点。实验结果验证了该算法的有效性。     

一种估计强旁瓣目标频率的方法

针对强旁瓣目标对运动目标检测的不利影响,提出了一种有效估计强旁瓣目标频率的最小二乘方法。该方法通过构造正交杂波子空间来抑制杂波,使强旁瓣目标成为数据中的主要成分,提高最小二乘估计强旁瓣目标频率的精度。文中给出了该方法的具体步骤,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

灵巧噪声干扰与自适应旁瓣对消对抗的仿真与分析

灵巧噪声干扰与自适应旁瓣对消(Adaptive Side-Lobe Canceling,ASLC)是电子对抗领域的两种关键技术.基于此,介绍常见的灵巧噪声干扰样式,如脉冲复制转发干扰和卷积噪声干扰,从ASLC的原理出发,利用递归最小二乘算法(Recursive Least Squares,RLS)对经过ASLC处理后的...     

基于RBF神经网络的二相码旁瓣抑制

研究了RBF神经网络在二相码雷达旁瓣抑制中的应用,对神经网络的学习算法进行了改进,采用Levenberg-Marquardt（LM）算法优化隐层神经元的中心值和扩展常数,而用最小二乘（LS）法优化隐层至输出层的连接权值。对13位巴克码进行了仿真。仿真结果表明,改进的算法具有极快的收敛速度,可获得60dB以上的输出峰均值比,提高了雷达的探测性能。     

准随机跳频信号最大旁瓣抑制及其神经网络实现

高频雷达工作在电磁环境十分恶劣的短波段,为避开干扰严重的频段,采用一种准随机跳频信号。这种信号经匹配处理后距离旁瓣很高,严重影响了雷达的性能。该文详细地分析了这种信号,提出一种距离旁瓣处理技术,并采用神经网络来实现优化计算.仿真表明算法具有较好的数值稳定性,能有效地抑制最大旁瓣。     

一种改进的宽带数字阵通道均衡频域算法

对于宽带数字阵列雷达,通道之间的幅相特性不一致性（通道失配）严重影响了雷达阵列信号处理的性能,通道均衡是补偿通道失配的一种方法。基本的通道均衡算法可以一定程度补偿通道失配。为了改进基本的通道均衡算法性能,给出了一种参考通道幅度响应加权最小二乘拟合通道均衡频域算法,并通过仿真和实验,对该算法的性能进行了验证。仿真结果表明,该新算法与基本算法相比可以获得更好的幅度和相位一致性,其性能与理想均衡效果更接近。     

一种新型的非平稳随机系统参数辨识算法

本文针对带输入端慢时变干扰非平稳动态系统，基于理论推导提出新型的两步最小二乘算法，并对算法性质进行了详细的理论分析，数值仿真结果表明该算法的有效性和算法的一些重要性质。