一维子阵自适应数字波束形成算法研究

在现代雷达系统中,相控阵雷达是其非常重要的发展方向,其中的自适应数字波束形成技术则是相控阵雷达的核心技术.自适应数字波束形成的核心问题是对期望信号的有效接收,但对干扰信号的抑制则是通过调整各个阵元的权值来实现的.由于大型相控阵天线的阵元数目比较多,如果在阵元级进行自适应数字波束形成,则硬件系统复杂.为解决这个问题,可利用子阵级自适应数字波束形成的方法,即每个子阵利用一个接收通道.因此,可在低副瓣的基础上,使子阵自适应波束形成.通过仿真可知:阵元幅度加权可以很好地降低副瓣;可解决均匀非重叠子阵的幅度加权产生的栅瓣问题;子阵级自适应数字波束形成具有很好的抗干扰性能.     

采用分布式并行子阵波束形成的水下三维成像

针对水下三维声纳成像技术因计算负载过大而无法满足实时性需求的问题,提出一种频域分布式并行子阵波束形成算法. 基于大规模二维方形平面换能器阵列,将全面阵分解成两级分布式子阵.所有一级子阵采用并行计算架构,同时进行并行波束形成;一级子阵和二级子阵之间采用流水线分布式计算架构,在二级子阵中计算得出波束强度值.基于Matlab软件对该算法进行仿真测试,并与传统波束形成算法相对比.综合考虑主瓣宽度、旁瓣峰值、内存需求量和计算需求量4个参数,给出最合理的子阵分解方法.结果表明：该算法可以实现水下三维声纳成像,并且符合工程实践的实时性需求.     

基于数字阵列雷达的单脉冲测角技术研究

针对数字阵列雷达（DAR）系统中,白噪声和阵元通道幅相不一致对数字单脉冲测角性能影响大小的问题,给出了基于数字波束形成的相位和差与幅度和差单脉冲测角原理．通过仿真验证了白噪声和阵元通道幅相误差对两种测角方法性能的影响,并与实际系统的测量结果进行了比较．该研究对工程实现有一定的参考价值．     

一种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成(ADBF)算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成(A-ADBF)算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

基于特征空间的子阵级自适应和差波束测角方法

针对在有源干扰的情况下,自适应信号处理在抑制干扰的同时影响了和、差波束权矢量,使和差方向图发生畸变,和差单脉冲测角产生较大偏差,从而导致和差测角性能下降甚至失效的问题,提出了一种针对均匀子阵自适应差波束权值的方法,能在抑制干扰的同时得到高测角性能,自适应鉴角曲线与理想和差鉴角曲线基本重合,本文算法具有很好的稳健性,在存在指向误差和小快拍数条件下依然可获得很好的测角性能。同时与子阵级广义旁瓣相消的单脉冲测角方法相比较,本文方法体现了优势。最后,通过仿真结果验证了本文方法的有效性。     

-种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成（ADBF）算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成（A一ADBF）算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

基于十字型阵列的并行子阵波束形成算法

针对基于平面阵三维声纳成像系统应用中硬件开销及波束形成计算量大的问题,提出了一种基于十字型阵列的并行子阵波束形成算法。十字型阵列采用两条一维线阵实现了三维声纳成像,相比于二维平面阵,极大地简化了硬件复杂度。并行子阵算法在此基础上对十字型阵列的接收波束形成过程进行优化。算法将接收阵划分为多个子阵,在各子阵上并行地进行一级频域波束形成,在各子阵之间执行二级波束域波束形成,该两级并行流水线结构,有效地降低了波束形成的计算量。此外,给出了算法在现场可编程门阵列(FPGA)平台上的实现架构。仿真结果显示:本文算法获得了与直接波束形成相近的波束性能,但计算量仅为其一半,并且随着波束数量的增加,其优势会更加明显。     

基于波束空间的SAR阵列天线波束展宽方法

针对合成孔径雷达（SAR ）天线设计过程中,难于获得均匀幅度和较宽的照射区域,实现灵活多变的波束变换的问题,提出一种基于波束空间阵列天线波束展宽的方法.通过将平面阵列天线分成多个子阵列,以子阵列为单位设计出基本波束,再通过幅度和相位加权使各子阵波束在空中实现同相移位叠加,从而实现波束覆盖区域的控制.由于各子阵可作为基本单元来处理,只需对各子阵实行加权,即可极大地降低阵列导向矢量的数目,能灵活地设计各种波束图,实现指向控制和干扰抑制.仿真实验的结果证明了该方法的正确性和有效性.它可用于单波束发射多波束接收(SIMO)与多波束发射多波束接收（MIMO）等新的SAR成像体制中.     

基于一维辅助波束的自适应-自适应波束形成

为了避免面阵自适应-自适应波束形成方法在构建二维辅助波束时需要对干扰入射角进行二维搜索,提出了基于一维辅助波束的面阵自适应-自适应方法.该方法首先估计出干扰的一维空间角并形成一维空间辅助波束,再将辅助波束同主波束一起进行自适应波束形成处理来抑制掉干扰.由于只需估计干扰的一维空间角,因而对干扰入射角的搜索计算量大大降低,适合于工程实现.仿真结果证明了方法的有效性.     

基于非负最小二乘的矢量阵反卷积波束形成方法

针对现有反卷积波束形成方法无法直接适用于矢量阵等具有移变点扩散函数阵列的问题,本文给出了一种利用非负最小二乘法进行矢量阵这种移变模型的反卷积求解方法。推导了矢量阵的广义卷积模型,并在常规矢量阵波束输出、矢量阵点扩散函数字典、目标函数之间建立差函数方程组,通过最小化差函数的原则来实现对目标函数的求解,从而实现矢量阵反卷积波束形成处理。本文方法同样适用于其他移变模型阵列反卷积求解。对本文方法与传统波束形成、最小方差无畸变响应和多重信号分类方法在主瓣宽度、旁瓣级和稳健性等方面的性能进行了对比分析。结果表明本文方法在存在阵元位置误差情况下具有更窄的主瓣宽度和更低的主旁瓣比。     

Two-Dimensional Direction Finding via Sequential Sparse Representations

The problem of two-dimensional direction finding is approached by using a multi-layer L-shaped array.The proposed method is based on two sequential sparse representations,fulfilling respectively the estimation of elevation angles,and azimuth angles.For the estimation of elevation angles,the weighted sub-array smoothing technique for perfect data decorrelation is used to produce a covariance vector suitable for exact sparse representation,related only to the elevation angles.The estimates of elevation angles are then obtained by sparse restoration associated with this elevation angle dependent covariance vector.The estimates of elevation angles are further incorporated with weighted sub-array smoothing to yield a second covariance vector for precise sparse representation related to both elevation angles,and azimuth angles.The estimates of azimuth angles,automatically paired with the estimates of elevation angles,are finally obtained by sparse restoration associated with this latter elevation-azimuth angle related covariance vector.Simulation results are included to illustrate the performance of the proposed method.     

无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法

针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。     

锥面共形阵列极化-DOA估计的降维MUSIC算法

针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.     

共享孔径多功能宽带阵列天线研究

提出了一种基于子阵天线方向图频谱能量匹配的多子阵交错共享孔径宽带阵列天线设计方法.利用直线阵列天线单元激励与方向图之间存在傅里叶变换的关系,推导出子阵天线工作频率与单元激励之间的解析关系,在匹配各子阵天线激励值的基础上,采用密度加权阵的原理确定子阵天线单元的位置,实现不同工作频率下的子阵天线稀疏交错优化布阵.理论分析与实验仿真证明,该方法能够有效地抑制不同工作频率下子阵天线方向图的旁瓣峰值,使工作在不同频率下稀疏交错布阵的子阵天线方向图旁瓣峰值近似一致,抑制了栅瓣的产生,有效地拓宽了阵列天线的工作频带,实现了宽带阵列天线优化设计.     

基于相关信道的多用户MIMO-OFDM下行链路资源分配

为了最小化多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统下行链路发射功率,基于相关信道,提出按用户空间相关性分组的子载波共享方式与独占方式相结合的资源分配算法．不同用户组共享全部子载波,利用基于各组边缘用户中心角导引向量的组迫零方法实现各用户组的共道干扰抑制;各组内用户以独占方式分配子载波、比特、功率．仿真结果表明,新算法在不同速率及误比特率时,系统所需功率小于独占方式及基本迫零共享方式,且频谱利用率高于独占方式,基站所需发射天线数及计算复杂度小于基本迫零共享方式．     

测量目标高度的双基地MIMO雷达虚拟阵元技术

提出了一种通过双基地多输入多输出雷达虚拟阵元技术进行目标高度测量的方法．该方法在接收端估计目标相对于发射阵列和接收阵列的角度,然后利用获得的角度进行目标高度测量．与传统的双基地雷达测高方法不同,该方法既不需要发射端和接收端之间的时间同步,也不需要在收发两端之间传输数据,从而简化了系统的配置．另外,在多目标情况下,该方法估计的角度能够自动配对,从而避免了目标模糊．     

基于L阵的低计算复杂度二维波达方向估计

针对L阵的二维波达方向估计问题,提出了一种低计算复杂度、高精度的二维波达方向估计算法.首先利用L阵子阵互相关矩阵和均匀线阵导向矢量的共轭交换性质扩展阵列孔径,并构造新的阵列接收数据;然后利用旋转不变子空间算法得到二维角度估计;最后将子阵互相关矩阵对角元素Toeplitz化,在不损失阵列孔径的情况下重构出类阵列自相关矩阵,利用Nystöm方法得到信号子空间估计,进而通过少量角度搜索得到正确的二维角度配对.该算法无须大量角度搜索,具有角度估计精度高、运算量小、所需快拍数少的优点.理论分析和仿真实验结果证明了算法的正确性和有效性.     

Method to suppress moving targets in SAR images

In the high-resolution wide-swath (HRWS) SAR system, the moving targets are usually smeared and imaged at incorrect positions in the resulting SAR image by utilizing the traditional stationary scene imaging processing. Moreover, these defocused moving targets may cover the stationary scene. The number of spatial degrees of freedom required for suppressing moving targets by the traditional space-time adaptive processing framework is equal to the number of the moving targets in the SAR scene multiplied by the PRF undersampling number. This requirement is hard to meet in practice. In order to overcome the above problem, a new space-time adaptive processing framework based on azimuth Deramp processing is proposed in this paper. Firstly, the moving targets are coarsely focused in the space-time plane through the azimuth Deramp processing. In this case, only one spatial degree of freedom is needed for suppressing one moving target. If there are multiple targets, it can effectively reduce the required degrees of freedom by utilizing the dynamic steering vector concept. Last, simulation results are provided to show the validity of the proposed method.     

Chassis integrated control for 4WIS distributed drive EVs with model predictive control based on the UKF observer

Four-wheel independent steering(4 WIS) system and direct yaw moment control(DYC) have an important influence on vehicle lateral stability. However, DYC has a great effect on the longitudinal velocity, and the capability of 4 WIS is limited to stability.To decrease the influence on the longitudinal velocity and improve the stability of electrical vehicles, a chassis controller integrated with a 4 WIS system and a DYC system with model predictive control(MPC) is designed. The framework consists of an unscented Kalman filter(UKF) observer and an MPC that contains three blocks: supervisor blocks, upper blocks and lower blocks. First, the sideslip angle, longitudinal velocity and lateral tire forces are estimated by the UKF observer; second, a bicycle model is utilized in the supervisor to calculate the desired values; third, the upper blocks are designed with the MPC to optimize the target steering angles and longitudinal tire forces under the constraints of subsystems; to facilitate the design of the MPC, a nonlinear tire is simplified based on the Taylor expansion method; finally, the target steering angles and longitudinal tire forces are achieved by the lower blocks. The integrated controller is simulated on the co-simulation platform of MATLAB-Carsim. The results show that the proposed integrated controller has less impact on longitudinal velocity and could effectively improve vehicle stability.     

基于多子阵检测法的多波束海底成像技术

为提高多波束测深声呐海底成像质量,提出了一种基于多子阵检测法的海底成像技术.其以多子阵检测法得到的高精度、高空间分辨率回波到达时间(TOA)和到达角度(DOA)估计序列为基础,对每个接收窄波束的波束输出信号经采样处理估计各个海底检测点的空间位置和回波强度,并考虑实际水声环境以及角度的影响对成像数据进行修正.由于该方法估计对回波强度与空间位置的解算都源于相同的TOA与DOA数据,所以两者能准确地一一对应,提高了成像质量,湖上试验数据的处理结果表明了该方法的有效性以及良好的空间分辨能力.