基于鲁棒Capon波束形成的探地雷达成像算法

传统的探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)成像算法属于非自适应方法,其成像结果中存在较强的旁瓣和杂波干扰,而自适应方法具有很强的干扰抑制能力。该文利用鲁棒Capon波束形成(Robust Capon Beamforming, RCB)理论,提出了一种自适应的基于RCB的GPR成像算法,不仅考虑了GPR工作场景下电磁波折射现象,同时研究了适用于GPR成像的协方差矩阵构造方法。所提算法可大幅降低成像结果中旁瓣和杂波能量,并在一定程度上提高成像分辨率,实测数据的实验结果证明了算法的有效性。     

MIMO雷达双边约束自适应波束形成

提出基于虚拟阵列的MIMO雷达双边约束自适应波束形成算法.该算法将联合线性约束条件分解成两个线性约束条件的Kronecker积,分别计算接收和发射阵列的两组低维权值,并且从收、发阵列方向导向矢量间的映射关系出发,导出发射阵列权值的计算公式.与仅利用接收阵列的自适应波束形成算法相比,该算法在强干扰处的零值深度更深、角度分辨率更高;与联合约束自适应波束形成算法相比,计算的复杂度大大降低.仿真试验验证了算法的有效性.     

基于盲波束形成的MIMO雷达稳健参数估计

多输入多输出（MIMO）雷达采用多发多收模式,不仅存在接收端阵列误差,同时又引入了发射端阵列误差,因此克服系统误差,保证信号处理的稳健性要比传统雷达更为困难。在接收端和发射端未知阵列流形下,本文利用目标的多普勒信息,用盲自适应波束形成器实现了MIMO雷达DOA-Doppler的稳健估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

迭代对角加载采样矩阵求逆鲁棒自适应波束形成

为有效克服导向矢量大失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种迭代对角加载采样矩阵求逆鲁棒自适应波束形成算法。该算法对传统对角加载算法进行了迭代运算,基于Capon波束形成器的最优权矢量与假定导向矢量的基本关系,将每一步得到的权矢量,对应反解出一个比导向矢量假定值更为准确的导向矢量,并替代假定值,最终逼近真实的期望信号导向矢量。提出的方法在迭代过程中只需一步递推,无需对导向矢量建立不确定集,避免了在每步迭代中运用拉格朗日数值法或凸优化法,且明显提高了波束形成器的输出信干噪比。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

MIMO雷达波束综合研究

MIMO雷达是近年来出现的一项新的雷达技术,也是下一代雷达发展的主要方向之一.文章在简单介绍MIMO雷达的基本概念和工作过程后,主要研究了MIMO雷达的波束形成,利用MIMO雷达多个发射天线的多个发射信号的复相关矩阵进行分析,在R完全相关和完全正交的情况下,对MIMO雷达的波束形成进行仿真,同时对介于这两种情况下的波束形成优化问题进行了研究.     

自适应数字波束形成在MIMO雷达中的应用

MIMO雷达是近几年来发展起来的一种新体制雷达,由于采用空间分集与信号分集技术,相对于传统相控阵雷达在目标检测及参数估计性能都有很大提高。文中主要研究MIMO雷达的系统的自适应数字波束形成算法,介绍了基于MIMO雷达的SMI自适应DBF算法,该算法有较好的性能,易于实现。针对于空间中的有源干扰,从自由度的角度讨论分析了MIMO雷达处理系统中自适应模块的位置问题。     

基于扩频信号的MIMO雷达波束形成研究

多输入多输出雷达使用多个发射天线发射独立的信号,使用多个天线接收回波信号,对回波信号进行分离,相当于形成一个大的虚拟阵列。这里使用二进制扩频码分多址信号作为不同发射天线的发射信号。由于编码相关产生的高旁瓣,传统距离压缩方法不能产生恰当的目标距离像。使用Capon波束形成方法来降低距离旁瓣,同时产生更高的角度分辨率,可用于对目标成像。     

一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法

为有效克服模型失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法.该算法以导向矢量在期望信号来波方向区间宽度内、外的积分关系式构造新的终止条件,克服了迭代对角加载算法对终止条件参数鲁棒性不强的问题,从而进一步提高了波束形成器的输出信干噪比.仿真实验表明,提出的算法可以有效克服不同类型的模型失配误差带来的影响,能够处理较大范围的方向失配误差,且对算法中的来波方向区间宽度这一关键参数设置具有较强的鲁棒性.     

基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法

针对传统机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中由于发射功率分散而造成的输出信杂噪比(SCNR)下降的问题,该文提出一种基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法。首先建立了发射波束域MIMO雷达STAP的信号模型,并且给出了发射波束加权矩阵的优化设计准则,能够使发射功率聚集于感兴趣的目标空域。然后对发射波束域MIMO雷达的杂噪比(CNR)进行分析,表明其与发射总功率的关系,理论推导显示：相比于全向等功率发射的传统MIMO雷达CNR,发射波束域MIMO雷达CNR减小。同时,为进一步降低发射波束域MIMO-STAP的训练样本数需求与运算复杂度,采用三迭代算法进行权值降维求解。理论分析与仿真实验结果表明：通过相应的三迭代降维处理,发射波束域MIMO-STAP与传统全向等功率发射MIMO-STAP相比能够获取更加优越的输出SCNR性能,且运算量进一步降低。因此,本文提出的发射波束域-三迭代方法具有重要的工程应用价值。     

基于迭代梯度方法的线性约束稳健Capon波束形成快速算法

为了缩减线性约束稳健自适应波束形成算法的计算量,使之能够应用于单快拍更新的实时信号处理应用场景,本文提出了一种基于单快拍更新和迭代梯度方法的线性约束稳健Capon波束形成快速算法,将原始算法的O(M3)时间复杂度优化到O(M2)级别.该算法使用秩1更新维护算法所需的逆矩阵并计算波束加权值的线性约束部分,使用迭代梯度方法...     

鲁棒约束恒模自适应波束形成算法

线性约束恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,但在信号方向向量存在偏差的情况下,其性能将会受到影响.针对上述问题,本文提出了鲁棒约束恒模自适应算法并对其性能进行了分析.该算法收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,改善了系统的输出信干噪比.仿真实验表明,与线性约束恒模算法相比,鲁棒约束恒模算法具有很好的性能.     

MIMO雷达波束综合技术研究

波束综合特别是等效发射波束的形成技术，是MIMO雷达区别于其他体制雷达的主要技术特点。通过对波束综合技术的研究和仿真，分析了波束综合技术的本质及其意义。仿真结果表明：波束综合技术的本质是为了增强回波信号的信噪比，弥补由于MIMO雷达发射信号在空间不能形成窄波束而带来的部分威力损失。     

频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法

频率分集雷达因其独特的距离依赖波束特性而受到广泛关注。针对频率分集雷达稳健波束形成问题,本文建立了二维频分子孔径MIMO(FDS-MIMO)雷达阵列信号模型,理论导出了基于等效载频的权向量分解解析解,提出了一种分解迭代的稳健自适应波束形成算法。为解决距离依赖波束栅瓣导致的周期性输出信干燥比(SINR)损失的问题,进一步提出了一种沿平面阵两方向互质的频率偏置方案。仿真结果表明,与传统算法相比在导向矢量存在失配的情况下,本文所提方法能够有效抑制输出SINR周期性损失,且具有计算复杂度低,训练样本需求少,抗导向误差失配稳健性强等优点。      

MIMO雷达波束综合技术研究

波束综合特别是等效发射波束的形成技术，是MIMO雷达区别于其他体制雷达的主要技术特点。通过对波束综合技术的研究和仿真，分析了波束综合技术的本质及其意义。仿真结果表明：波束综合技术的本质是为了增强回波信号的信噪比，弥补由于MIMO雷达发射信号在空间不能形成窄波束而带来的部分威力损失。     

MIMO雷达稳健的发射波束形成算法

针对发射导向矢量存在未知误差的问题,该文提出了一种MIMO雷达稳健的发射波束形成算法(Robust Transmitting Beamforming, RTB)。该算法在稳健的接收波束形成算法的基础上,以最大化最差情况输出信干噪比为优化准则,对发射导向矢量误差做稳健的发射波束形成。RTB算法属于对角加载方法。仿真结果表明,相比于已有算法,RTB算法的稳健性更好、计算复杂度更低、收敛速度更快。     

相控阵雷达发射波束自适应零点形成方法研究

对相控阵雷达的发射波束自适应零点形成问题进行了研究.给出了一种适合发射波束自适应零点形成的性能量度,利用Lagrange乘子法得到了最优发射波束的权值矢量.还给出了计算最优权值矢量的算法.仿真结果表明本文的方法是非常有效的.     

一种分解迭代二阶锥规划鲁棒自适应波束形成算法

为有效克服导向矢量大失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种最差性能最优的分解迭代鲁棒自适应波束形成算法。该算法对非凸的幅度响应约束问题进行分解处理,将问题转化为迭代的二阶锥规划问题,从而可对鲁棒响应区的波束宽度和纹波水平进行自由控制,并可得到较高的输出信干噪比。此外,与现有大部分该类鲁棒波束形成方法相比,提出的算法直接对权矢量进行优化,无需使用谱分解算法,避免了阵列结构的限制,可适用于任意阵形。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

改进的双约束稳健Capon波束形成算法

传统双约束稳健Capon波束形成算法采用牛顿迭代法求解最优加载量,存在计算精度低且运算量大的问题。该文提出一种改进的双约束稳健Capon波束形成(DCRCB)算法,该算法对信号协方差矩阵进行重构,基于期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优,将重构后的干扰加噪声协方差矩阵投影到噪声子空间,得到基于噪声子空间的双约束算法模型。该算法中通过模约束的辅助约束作用,将改进的双约束算法模型转化为单约束问题,最终解得最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明改进算法能通过调整主瓣宽度优化波束旁瓣,有效提高了抗矢量偏差的鲁棒性,同时降低了运算量。     

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。