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自适应波束形成技术能有效地接收目标信号并抑制干扰,是阵列信号处理中的一项关键技术。为了应对快速运动干扰或平台转动等引起的自适应权值和数据失配,增强算法的鲁棒性,可以采用零陷展宽技术。通过Capon谱重构干扰加噪声协方差矩阵,可以根据需要设置零陷宽度和零陷深度,从而大大地提高算法的鲁棒性。通过与现有算法的比较,该方法能得到更高的输出信干噪比,并且能加深零陷深度,需要的快拍数也较少。 相似文献
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基于自适应数字波束形成的跳频干扰抑制研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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数字波束形成(DBF)技术在相控阵雷达中已广泛使用,它是雷达空域抗干扰的重要技术。在传统的波束形成中存在干扰处的零陷较窄,干扰功率不稳定导致干扰零陷较浅的情况。旨在一体化解决上述两个问题,分析了零陷展宽和零陷加深的基本原理,推导了计算公式并进行了仿真;将两者综合考虑进行了推导和仿真,结果表明,进行零陷加宽和加深一体化设计,可以综合两者的优点,大大增强波束在干扰方向的稳健性,提高了雷达的抗干扰性能。 相似文献
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对于大型阵列雷达,自适应-自适应波束形成(A-A DBF)是一种能有效减小运算量、易于工程实现的自适应波束形成方法,但在干扰功率起伏较大的背景下,其自适应抗干扰能力受到影响。本文给出了一种先增强A-A DBF协方差矩阵中干扰分量再进行自适应处理的方法。该方法可以有效改善干扰功率起伏对自适应波束形成的影响,提高系统的抗干扰能力。 相似文献
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现有稳健自适应波束形成(Robust adaptive beamforming,RAB)方法对快拍数有较高要求,可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理(Sparse Bayesian Inference,SBI)从贝叶斯的角度,通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息,在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性,可以提高解的稀疏性,即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SBI估计干扰信号的导向矢量和功率,提出了一种新颖的基于干扰加噪声协方差矩阵(Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM)重建的RAB方法。所提方法利用SBI在建模稀疏信号方面的优越性,通过准确重建出INCM,实现高输出SINR。仿真结果表明,本文提出的方法在比较宽的输入SNR范围内和少量快拍情况下都实现了较好的性能。 相似文献
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针对自适应波束形成在干扰位置扰动以及存在相干干扰时的性能下降问题,提出了一种稳健的相干干扰抑制算法。该算法首先估计出相干干扰的来波方向,然后以期望方向增益最大,旁瓣方向增益最小为条件建立波束权矢量求解的优化问题,并利用干扰零陷展宽方向增益的二范数小于控制系数作为约束条件来克服干扰扰动。与已有的自适应算法相比,本文所提方法求解权矢量不需要采样数据协方差矩阵求逆过程,对快拍数要求低,能有效控制零限宽度和深度,对转发式相干干扰和干扰平台抖动具有良好的抗干扰效果。仿真结果证明了所提方法的有效性和稳健性 相似文献
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针对在导向矢量存在误差情况下自适应波束形成算法性能严重下降的问题,提出一种基于导向矢量估计的鲁棒自适应波束形成(Steering Vector Estimation Based Robust Adaptive Beamforming,SVE-RAB)算法.算法用导向矢量不确定范围估计真实导向矢量,利用范数约束通过二阶锥规划技术提高波束形成的鲁棒性.算法可在导向矢量存在误差的情况下,对期望信号保持最大增益并有效抑制干扰,且有效提高了波束形成输出的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR).仿真结果验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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Robustness is typically understood as an ability of adaptive beamforming algorithm to achieve high performance in the situations with imperfect, incomplete, or erroneous knowledge about the source, propagation media, and antenna array. It is also desired to achieve high performance with as little as possible prior information. In the last decade, several fruitful principles to minimum variance distortionless response (MVDR) robust adaptive beamforming (RAB) design have been developed and successfully applied to solve a number of problems in a wide range of applications. Such principles of MVDR RAB design are summarized here in a single paper. Prof. Gershman has actively participated in the development and applications of a number of such MVDR RAB design principles. 相似文献
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A novel adaptive beamforming algorithm for antenna array CDMA systems with strong interferers 总被引:12,自引:0,他引:12
Seungwon Choi Jinho Choi Heung-Jae Im Byungcho Choi 《Vehicular Technology, IEEE Transactions on》2002,51(5):808-816
Blind beamforming based on the maximum signal-to-noise ratio (MSNR) can improve the performance of an array system only when the processing gain of the given code-division multiple-access (CDMA) system is high enough such that the desired signal can become dominant after despreading (see Choi, S. and Shim, D., IEEE Trans. Veh. Technol., vol.49, p.1793-1806, 2000; Choi, S. and Yun, D., IEEE Trans. Antennas Propagat., vol.45, p.1393-1404, 1997). We consider a maximum signal-to-interference-plus-noise ratio (MSINR) beamforming. The MSINR performance criterion is chosen to deal with strong interferers effectively. It is shown that blind MSINR beamforming is possible by directly utilizing the input and output signals of correlators of the CDMA systems. In addition, we propose an adaptive beamforming algorithm at a lower computational complexity - about O(7.5N) - where N is the number of antenna elements of the array system. Simulation results are presented in various signal environments to show the performance of the proposed adaptive algorithm. 相似文献
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当阵列的导向矢量并不精确已知时,自适应波束形成有较大的性能损失.为提高波束形成的稳健性,对角加载成为一种常用的方式.但困扰这类方法的核心问题是合适的加载量如何确定.粗估导向矢量经对角加载后得到修正的导向矢量,如果加载量合适,则修正后的导向矢量接近真实导向矢量,即与噪声子空间的正交性变好.基于以上分析,构造修正导向矢量向信号子空间和噪声子空间投影的加权代价函数来评价加载量的合适与否,进而提出一种迭代搜索合适加载量的方法.计算机仿真验证了方法的有效性,与同类方法对比显示其优越性. 相似文献
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波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。 相似文献