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和差单脉冲测角是雷达中常用的测角技术,但是当存在外界强副瓣干扰时需要采用自适应和、差波束形成抑制干扰,然后进行和差单脉冲测角.文中首先讨论了自适应和差波束的增益和抗干扰性能,指出自适应和差波束通过在方向图干扰方向置零来抑制干扰,和波束在波束指向上取得相干积累增益,而差波束在波束指向上的响应为零.然后对自适应和差波束的波束比进行分析,发现理想情况下自适应和差波束的波束比与静态和差波束的波束比近似相同,仿真实例验证了这一点. 相似文献
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线性约束自适应单脉冲测角算法约束条件研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍平面阵线性约束自适应单脉冲测角算法原理。分析了选取约束条件的方法。最后给出一种提高线性约束自适应单脉冲测角算法性能的途径。 相似文献
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基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器 总被引:7,自引:0,他引:7
该文把线性约束和特征空间技术相结合,提出了基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器(ELCMVB),该波束形成器是把线性约束最小方差波束形成器(LCMVB)的预定约束方向导向矢量向信号子空间投影,再结合线性约束用LCMVB来得到权矢量。经分析表明,ELCMVB的性能优于GEIB的性能。与GEIB相比,ELCMVB不用计算修改的信号子空间,避免了因计算修改信号子空间而容易造成的计算不稳定性,且其波束形成性能基本上不受零点约束位置的影响。最后,给出了计算机仿真结果,并证实了ELCMVB的优越性。 相似文献
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单脉冲测角技术原理简单且易于工程实现,被广泛应用于各类雷达系统中,但在近主瓣干扰环境下,采用常规自适应波束形成技术会导致单脉冲鉴角曲线产生畸变,严重影响雷达测角性能。针对此问题,本文提出一种适于二维面阵的约束自适应单脉冲测角方法,将多约束自适应方向图保形技术与广义单脉冲测角技术相结合,实现干扰环境下的目标角误差估计。仿真实验表明,该方法能够在抑制近主瓣干扰的同时,基本保持理想单脉冲鉴角曲线,大幅提升雷达在未知干扰环境下的角误差估计性能,从而实现目标稳定跟踪。 相似文献
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平面阵线性约束自适应单脉冲测角算法 总被引:2,自引:0,他引:2
平面阵单脉冲测角具有方位、俯仰二维方向信息耦合的特点,需要利用二维单脉冲信息联合进行角度估计。本文基于最大似然单脉冲测角算法,采用线性约束自适应波束形成方法,将二维角度联合估计简化为一维角度估计,具有较好的可实现性。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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当存在主瓣干扰的情况下,采用常规的自适应波束形成技术会使单脉冲曲线严重失真,从而导致无法对感兴趣的目标正常测角及跟踪。为了在抑制主瓣干扰的同时能基本保持自适应单脉冲比曲线不失真,提出了一种基于多点约束的自适应单脉冲测角方法,该方法采用约束自适应波束形成技术,即在自适应抑制干扰的同时选取多个约束点对用于测角的单脉冲比进行约束,从而大大提高了存在主瓣干扰下单脉冲测角的性能。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对宽带自适应空频处理的信噪比要求高、计算量大等问题,本文提出了一种基于均匀线阵的无需预延迟处理宽带空时处理结构的自适应和差波束形成与测角方法。方法利用和波束指向在多频点处的响应来建立多约束条件,以此获得基于线性约束最小方差的自适应和波束权向量,对多频点的空时二维向量修正和波束权向量得到差波束权向量,最后进行和差波束形成,对每个样本和差比幅单脉冲测角。本方法相比于常规的自适应单脉冲测角方法,可有效地处理宽带信号,不需要对每个频带信号进行检测,具有低信噪比条件下可测角、测角精确度高等特点,而且仿真分析验证了当存在主瓣干扰时,该方法仍然有效。 相似文献
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对和差两路相位的形成、影响相位不平衡性因素进行详细的分析,并在此基础上,提出减小和差两路相位差的方法。 相似文献
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对现有STAP(Space-Time Adaptive Processing)单脉冲角度估计方法存在单脉冲比失真及目标多普勒失配时角度估计性能严重下降的问题,本文从数学上分析了常规STAP单脉冲方法的失效机理,并基于机载雷达杂波的空时耦合特性,将差波束约束条件扩展到空时二维空间,提出了基于空时联合约束的STAP单脉冲角度估计方法,将单脉冲曲线延伸为单脉冲曲面,通过空时联合约束显著提高了目标角度估计的精度和稳健性.计算机仿真结果验证了本文方法的有效性. 相似文献
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针对稳健的加载样本矩阵求逆(LSMI)波束形成算法,给出了一种新的求解方法,获得了加载电平的准确计算公式,而且得出最优加载量为负值,且与约束参数的选取无关.为了改善LSMI波束形成算法的抗干扰性能,提出利用线性干扰参数约束(LJC)来实现,其中对LJC-LSMI波束形成算法进行了建模和求解,得到了最优加权矢量的表达式,并给出了具体的求解方法.仿真分析验证了算法的正确性和有效性,结果表明LJC-LSMI相对于LSMI具有较强的干扰抑制能力,相对于线性约束最小功率(LCMP)波束形成算法具有稳健的波束指向性能. 相似文献
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为了进一步提高极化敏感阵列的滤波性能、得到更为稳定的波束图,将常规的幅度相位估计算法扩展到极化域-空域联合的自适应波束形成中,提出了一种新的波束形成算法SPAPES(Spatial-Polarization Amplitude and Phase Estimation)。首先,给出了算法的信号模型。然后,对所提出算法的滤波原理作了理论推导,得到了最优权向量的表达式。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。计算机仿真结果表明,在强期望信号功率、低采样快拍数的情况下,所提算法都可以很好地在空间-极化联合域中抑制干扰,同时该算法还具有对相干信号的解相干能力。 相似文献
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针对宽带子阵域自适应波束形成器在实际使用中稳健性下降、对弱信号的检测能力受信噪比限制的问题,提出了一种宽带子阵域特征空间稳健对角减载自适应波束形成方法.首先提出利用子阵域特征空间投影法修正导引向量并得到球形不确定集的估计,再利用RCB(Robust Capon Beamformer)算法得到约束条件下的最优权值.另一方面,利用子阵域互谱密度矩阵的最小特征值作为子阵域非相关噪声功率的估计并进行对角减载,以最优权值对减载矩阵波束形成得到子带波束输出,对每个窄子带重复上述处理,再将结果非相干叠加即可得到本文方法的最终结果.理论及实验分析表明方法能提高自适应波束形成器的稳健性及输出信噪比. 相似文献