一种改进均方误差性能的新型鲁棒性波束形成算法

结合信干噪比最大化和均方误差最小化两个优化目标,提出一种新型的鲁棒性波束形成算法.该方法考虑信号估计误差,在传统的最小方差的代价函数中引入信号协方差矩阵的估计误差,并在波达角估计误差的约束下,将鲁棒性波束形成器转换成基于支持向量机形式的波束形成器,通过一种高效的新型支持向量机训练算法计算阵列权值;然后以均方误差最小化为目标来修正阵列权值.仿真结果表明:该方法降低了波束形成器对信号估计误差的敏感度,提高了其抑制非平稳干扰的能力,且具有更好的均方误差性能.     

基于自适应数字波束形成的跳频干扰抑制研究

本文主要研究了基于自适应数字波束形成（ＤＢＦ）的卫星通信地面跳频接收系统的抗博物邮采用将ＤＢＦ与跳频相结合的方式来抑制跳频快速跟踪干扰和宽带阻塞干扰,对干扰抑制性能进行了分析及仿真其仿真结果与分析是一致的。     

基于特征结构的自适应波束形成新算法

基于相关矩阵的特征分解，本文提出了一种改进的线性约束最小方差波束形成（ＬＣＭＶ）新算法，当目标信号含于相关矩阵中时，新算法能有效地抑制信号对消现象，并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点，计算机仿真结果验证了这些优点。     

抑制快速运动强干扰的稳健自适应波束形成方法

针对存在快速运动强干扰时自适应波束形成性能的严重降低,提出了一种稳健的自适应波束形成方法。该方法使用零陷展宽技术修改采样协方差矩阵,使其自动地在干扰方位形成展宽的零陷以抑制运动强干扰,同时采用对角加载技术,以增强此方法对系统误差的稳健性,加载量通过约束扫描向量的误差来确定。仿真结果表明该方法能有效地提高当存在快速运动的强干扰时自适应波束形成的性能。     

接收多径相干信号的鲁棒自适应波束形成算法

为有效接收多径相干信号,该文提出一种基于波束主瓣幅度约束的鲁棒自适应波束形成算法。该算法充分利用多径相干信号的来波信息,对接收数据协方差矩阵统计量进行优化,并对多径相干信号波束主瓣进行幅度约束,通过一阶泰勒展开将多径相干信号的优化问题转换为迭代二阶锥规划问题,获得最佳波束形成权矢量。该算法不仅能够有效接收多径相干信号,抑制干扰和噪声,而且能够克服较大导向矢量失配误差,自由控制鲁棒响应区的波束宽度和纹波水平。仿真实验验证了算法的正确性和有效性。      

FDA-MIMO雷达非自适应波束形成抗主瓣欺骗式干扰研究

频率分集阵（frequency diverse array, FDA）雷达通过在发射阵元间引入微小的频率步进量,具有额外的距离维可控自由度。通过结合多输入多输出(multiple-input and multiple-output,MIMO)技术,可在接收端分离发射波形,并获得距离角度耦合的发射导向矢量,增加了信号处理的灵活性。本文针对主瓣欺骗式干扰抑制问题,在FDA-MIMO 雷达体制中提出了一种基于非自适应波束形成的抗干扰方法,通过选择合适的频率步进量,使欺骗式假目标位于波束形成方向图的零点,从而实现对其的抑制。仿真实验验证了所提方法的有效性。      

互相关干扰中的宽带自适应波束形成

信号间的互相关干扰导致对期待信号的部分抵消.针对这种情况,提出了内插酉阵列最小均方无畸变响应(UIA-MVDR)宽带自适应波束形成技术以抑制这种干扰从而获取所需信号.UIA-MVDR不受贝塞尔函数展开阶数的限制,使得即使在中小规模阵列情形下,也能获得很精确的阵列流型逼近.相对于传统方法而言,UIA-MVDR能更好地消除互相关干扰.仿真实验表明它具有更佳的性能.     

顽健自适应波束形成算法

针对方向向量偏差会导致最小均方(LMS)算法的性能急剧下降这一问题,提出了一种基于可变对角载入的顽健自适应波束形成算法.采用最陡下降法对信号方向向量进行优化求解,并在每次迭代过程中更新对角载入值,进而求出最优的权重向量,避免了矩阵求逆运算和特征值分解运算,大大降低了计算复杂度.通过建立步长与输入信号的关系得到可变的步长因子,克服了收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量偏差具有很强的顽健性,从而改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.理论分析和仿真结果表明与传统自适应波束形成算法相比,所提顽健算法具有更好的性能.     

存在相干信号时的最优波束形成

本文提出一种新的存在相干信号时的最优波束形成方法。该方法首先利用估计得到的期望信号和相干信号 的方向形成变换矩阵,去掉数据中的期望信号和相干信号成分，求得不相关干扰信号的子空间以及其正交子空间，然后得到期望信号和相干信号的合成导向矢量在该正交子空间中的投影矢量，并把该投影矢量作为自适应权矢量。经理论分析表明，这种方法基本上和理论上的最优方法相同。另外，该方法可以适用于任意的阵列结构，并且对期望信号和相干信号方向估计误差具有很强的稳健性。计算机仿真结果证实了本文方法的有效性。     

修正主模抑制稳健自适应波束形成算法

针对自适应波束形成器在少快拍和波束指向角度失配情况下性能严重下降的问题,该文提出一种基于修正协方差矩阵的稳健主模抑制算法。算法提出利用修正协方差矩阵估计主模成分,进而重构出数据协方差矩阵,同时利用其特征向量向期望信号导引向量的投影来确定信号子空间维数。为提高算法在低信噪比情况下的性能,提出利用信号区域积分得到正定矩阵,以其主特征向量对信号子空间进行扩充,再将导引向量向信号子空间进行投影得到修正的导引向量。最终利用重构协方差矩阵及修正导引向量得到最优权值。理论分析和仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。     

一种改进的稳健波束形成算法

针对期望信号的实际方向与约束方向有误差这一问题,提出了信号子空间投影与非线性约束条件下最小化输出功率相结合的一种改进波束形成算法。该方法能缩小期望信号导向矢量的误差范围,避免导向矢量误差过大引起的波束形成算法性能下降,而且能使收敛速度更快,对信号导向矢量偏差较大的波束形成有很强的稳健性。     

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.     

几种鲁棒自适应波束形成算法的对比

自适应波束形成器可以根据接收信号自适应地调整权矢量,增强期望信号,并有效抑制干扰。在实际环境中,由于波达角估计、阵列校准等误差因素的存在,导致传统自适应波束形成算法性能严重下降,因此,如何提高自适应波束形成算法的鲁棒性是一个重要的研究问题。本文对鲁棒自适应波束形成算法进行研究,对算法进行仿真、分析和比较,总结出各算法的性能优缺点,最后对鲁棒自适应波束形成算法的发展趋势提出自己的几点见解及展望。     

Experimental Evaluation of Adaptive Beamforming Methods and Interference Models for High Frequency Over-the-Horizon Radar Systems

This paper experimentally evaluates the interference cancellation performance of different adaptive beamforming schemes applicable to high frequency (HF) over-the-horizon (OTH) radar systems. Such systems are known to receive multipath and diffusely scattered radio frequency interference produced as a result of reflection from the stratified, dynamic and spatially inhomogeneous ionospheric propagation medium. Apart from quantifying the effectiveness of operational adaptive beamformers in the HF (3–30 MHz) environment, realistic interference models are described and experimentally evaluated in terms of their ability to predict the observed interference cancellation performance which is not well represented by traditional models. Adaptive beamforming algorithms with robustness against jammer motion are also described and their effectiveness is experimentally demonstrated using interference data collected by 32 narrowband receivers of the very wide aperture (2.8 km) Jindalee OTH radar uniform linear array located near Alice Springs in central Australia.     

一种稳健的周期平稳信号的盲波束形成算法

因为不需信号个数和导向向量等任何参考信息,基于周期平稳信号的盲波束形成算法在信号处理领域得到非常广泛的应用,然而这类方法是建立在循环频率准确已知基础上的,在实际应用中往往不是如此,循环频率的估计误差将导致算法性能变差,为了改进这点不足,在传统的循环自适应波束形成(CAB)算法的基础上,提出了一种改进的 CAB 盲波束形成算法,经理论分析和计算机仿真,证明了该算法是有效的.     

On Diagonal Loading for Robust Adaptive Beamforming Based on Worst‐Case Performance Optimization

Robust adaptive beamforming based on worst‐case performance optimization is investigated in this paper. It improves robustness against steering vector mismatches by the approach of diagonal loading. A closed‐form solution to optimal loading is derived after some approximations. Besides reducing the computational complexity, it shows how different factors affect the optimal loading. Based on this solution, a performance analysis of the beamformer is carried out. As a consequence, approximated closed‐form expressions of the source‐of‐interest power estimation and the output signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio are presented in order to predict its performance. Numerical examples show that the proposed closed‐form expressions are very close to their actual values.     

TETRA通信与干扰信号智能识别技术

陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)数字集群通信系统因其开放性易受到内外部电磁干扰。干扰信号的类型多种多样,针对不同的干扰样式,采取的抗干扰措施也各不相同,因此干扰信号的识别具有重大意义。基于此,提出了一种干扰信号智能识别技术。该技术首先对受到不同干扰后的TETRA音频数据进行特征提取,并筛选出具有分类能力的特征,其次使用决策树、支持向量机和随机森林3种分类模型对特征提取后的待测试信号进行智能分类识别。实验结果表明,使用的这3种模型能够有效判断TETRA系统中的信号是否受到干扰,以及受到何种样式的干扰,可为后续TETRA系统中的信号干扰识别提供参考。     

一种快速的特征空间自适应波束形成算法

特征空间自适应波束形成（EBAB）算法的权向量是线性约束最小方差（LCMV）波束形成器的权向量在信号干扰子空间上的投影,因此需要计算量巨大的特征分解。基于信号干扰子空间投影矩阵可利用阵列协方差矩阵进行高精度的有理近似的思想,提出一种快速计算自适应权向量的算法。理论分析和计算机仿真表明,在信号干扰子空间维数已知时,该算法的性能同EBAB算法一致,同时该算法对子空间维数过估计不敏感。     

稳健估计的自适应信号处理方法

本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计”应用于自适应信号处理系统中，理论分析和计算机模拟结果都证明ＲＥ方法在实际应用中，基本保持了最小二乘估计的优点。