拖曳线列阵声呐目标运动分析数学模型

研究了质心与形体拖曳线列阵目标运动分析;对于质心拖曳线列阵,在论证量测原理误差基础上,分别给出质心拖曳线列阵单目标与多目标运动分析的数学模型;对于形体拖曳线列阵单目标运动分析(STMA),在不含时延及变化率以及含时延及变化率两种情况下,给出了目标运动分析的数学模型;对形体拖曳线列阵多目标运动分析(MTMA),在不含时延及其变化率情况下,给出目标运动分析的数学模型.     

六边形平面天线阵优化稀疏布阵研究

本文首先对遗传算法进行改良,并精心设计了适应函数,以确保遗传算法快速收敛;然后,应用改良后的遗传算法对天线单元正三角形排列的六边形平面阵进行优化稀疏布阵处理,以改善其辐射特性.本文还研究了优化稀疏阵的频率特性,并提出了仅对阵列天线外边缘部分进行优化稀疏处理以达到改善整个阵列天线辐射特性的方法,该方法具有优化区间小和计算量少等优点,为以改善性能和降低造价为目的的大型阵列天线优化稀疏处理提供了一条有效途径.结果表明通过优化稀疏处理,六边形平面阵的辐射特性可以获得相当大的改善,天线阵的最大旁瓣电平降低了7.5~9.4dB,仅对阵列天线外边缘部分单元进行优化稀疏处理可以达到与对全部单元进行优化稀疏处理相同的性能改进.     

基于万有引力搜索算法图像分割的实现

图像分割是计算机视觉中研究的热点和难点之一,原始图像只有在分割之后才能被分析与理解。为了更快更准确地分割图像,本文将万有引力搜索算法和最大类间方差法的双阈值法相结合,提出了一种新的图像分割方法。该方法首先把图像分割的阈值看成引力搜索算法中空间的粒子;其次利用最大类间方差法的双阈值法设计适应度函数;最后,通过粒子在空间中相互的万有引力作用,逐渐逼近最优阈值。实验表明,基于万有引力搜索算法(GSA)的图像分割在运行速度、运行时间等方面要优于传统的图像分割算法,该方法分割后的目标图像更加适合后续的分析和处理。     

基于精英思想自适应改进万有引力搜索算法

为了解决万有引力搜索算法容易出现局部最优的问题,提出了一种新型改进万有引力搜索算法。该算法在质量的计算中引入随机因子;结合精英思想,基于适应度值对力进行有选择的合成,并且对更优粒子对应的力赋予更大的随机数;引入控制参数,自适应地更新粒子的位置,减小某些粒子过于随意变化带来的影响。通过以上这些操作,增强了算法的随机性,同时保证了算法的收敛性。经对10个基准函数进行仿真实验,结果表明新算法有更好的收敛速度和寻优精度,全局和局部优化能力增强。     

共享孔径同心圆阵稀疏交错优化布阵方法

同心圆阵列天线具有波束对称、360°方位角扫描、抗干扰能力强等优点,被广泛应用于星载、机载、舰载雷达及飞机声呐等领域。在天线孔径有限的情况下,如何进一步提高同心圆阵的孔径利用率,通过孔径的空分复用,设计出子阵稀疏交错分布的多功能同心圆阵列天线,具有较大的研究价值。利用均匀同心圆阵列天线激励与方向图函数存在二维傅里叶-贝塞尔变换关系,基于二维三次插值和密度加权,提出了一种同心圆阵稀疏交错优化布阵的方法。该方法通过对均匀同心圆阵列天线方向图采样值的频谱能量进行分析,采用三次插值的方法,实现了同心圆天线阵列方向图函数到同心圆阵元激励能量的映射转换;基于密度加权的原理,对排序后归一化阵元激励的奇偶交错选取,使得稀疏交错子阵方向图频谱能量均分匹配,实现了同心圆阵的稀疏交错优化布阵设计。仿真结果表明,该方法得到的交错子阵天线具有峰值旁瓣电平低、主瓣宽度窄且方向图性能近似程度高的优点,有效解决了同心圆阵列天线稀疏交错优化布阵的设计难题,实现了两子阵交错的共享孔径多功能同心圆阵列天线设计。     

基于迭代FFT算法的平面阵列交错稀疏布阵方法

交错稀疏阵列天线的设计需要实现“稀疏布阵”和“子阵交错机制”两个关键技术的有机“协同”.提出一种基于改进迭代快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation, FFT)算法的均匀面阵交错稀疏布阵机制.鉴于均匀矩形平面阵列天线激励与方向图存在二维傅里叶变换的关系, 该方法通过对均匀面阵方向图采样的频谱能量分析, 采用交错选取子阵激励的方法, 实现了面阵天线方向图频谱能量的均匀分配, 获得了近似相同方向图的交错子阵设计.在此基础上, 采用迭代FFT算法对交错子阵激励进行迭代循环, 有效降低了交错子阵的峰值旁瓣电平.理论分析与实验仿真证明, 相对于基于循环差集和互补差集的稀疏交错优化方法, 该算法实现的交错稀疏阵列设计具有方向图近似程度更高, 且峰值旁瓣电平更低的优点.     

连接器对拖曳线列阵水动力和姿态仿真分析

拖曳线列阵在军事及民用领域有着广泛的应用,其水动力学和姿态控制是各种拖曳线列阵系统设计的关键。基于Albow和Schechter方法,建立了拖缆——子阵——连接器的联合水动力模型,并采用有限差分方法和牛顿迭代法求解。以某拖曳线列阵为研究对象,研究分析了不同工况的拖曳深度、拖曳力和俯仰角参数。研究结果表明：随着拖曳速度的变化,拖曳线列阵深度和拖曳力变化很大;不同分段长度的拖曳线列阵的姿态在不同拖曳力下变化不大。该模型可对各种拖缆及拖曳线列阵的拖曳力及水下姿态等做出预判,为绞车及整个拖曳线列阵系统等整体设计提供支撑。     

基才搜索算法的稀疏编码

为解决获取过完备字典耗时的问题,提出了一种更有效的稀疏编码算法,该算法主要是基于迭代方式解决凸优化：L1-范数最小二乘法的正则化问题。在解决最优化的问题中,相较于以前的稀疏编码算法的显著优势是加速了稀疏编码的速度。根据实验结果表明,本文方法在时间性能指标上,明显快于其他的传统算法。     

主、被动拖曳线列阵远程目标定位

该文讨论了主、被动拖曳线列阵的远程定位问题。首先得到了主、被动拖曳线列阵接收的散射声场方程,利用简正波滤波新方法,通过短线阵的水平移动,实现远程目标方位、深度及距离的定位。数值仿真结果表明,通过阵列的移动,可以合成大的孔径,提高目标的方位、距离估计精度。对主、被动拖曳线列阵,利用简正波滤波方法可以很有效地实现对目标方位、深度及距离的估计。     

起伏声场,拖曳线列阵目标定位

该文讨论了起伏声场下,拖曳线列阵目标定位问题.首先得到了声速起伏下的拖曳线列阵接收的散射声场方程,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法,通过短线阵的水平移动,实现远程目标深度及距离的定位.数值仿真结果表明,拖曳线列阵,利用简正波滤波方法和MV-SPC波束形成方法可以很有效地实现对目标深度及距离的估计.     

稀疏共形阵列天线方向图综合

提出一种基于多任务学习的共形阵列天线稀疏优化方法.该方法在考虑单元方向图的全局旋转变换和单元极化状态差异的情况下,建立了共形阵列天线导向矢量模型,结合多任务学习框架,以均匀分布共形阵列天线同一平面上阵元的方向图作为目标任务进行学习,通过稀疏向量支撑区的识别,将欠定的阵列流形矩阵方程转换为超定的特征矩阵方程进行求解,在实现阵列方向图逼近的前提下,建立了共形阵列天线阵元激励与位置联合稀疏优化的多任务学习模型.通过分块坐标下降法对稀布共形阵列天线多任务学习模型进行求解,实现了共形阵列天线的稀疏优化布阵.理论分析与实验仿真证明,该方法能有效减少共形阵的单元数量,简化共形阵列天线结构,获得与均匀分布的共形阵列天线性能一致的天线方向图,解决了稀疏共形阵列天线方向图综合优化设计难题.     

Ka频段大规模相控阵稀疏布阵算法设计与应用

针对大规模卫星通信相控阵天线在阵元受发射/接收组件、驱动放大器等布局限制条件下的稀疏布阵问题,提出了一种基于极限微扰法的随机稀疏布阵算法。通过极限微扰率和随机稀疏算法的迭代应用,能够较容易地收敛到目标稀疏率下的稀疏阵列分布,且能得到均匀的稀疏布阵结果,改善相控阵天线由于局部过热导致的散热困难的问题。基于此方法,对满阵为4 096阵元的大规模相控阵天线进行了稀疏化设计,最终得到1 552阵元的稀疏阵。仿真和实测结果显示通过该算法能获得较好的阵列方向图结果,在方位角0°~360°、俯仰角0°~60°范围内副瓣均低于-16 dB。     

利用GA实现非对称稀疏线阵旁瓣电平的优化

该文讨论运用遗传算法综合非对称的稀疏直线阵列(阵元从规则栅格中稀疏)。阵元在中心两侧非对称分布的布阵方式提供了可利用的优化自由度,将更有利于提高稀疏阵列的性能。构造了阵元关于阵中心非对称时优化旁瓣电平的适应度函数,仿真结果表明,无对称约束的阵元排列,不仅可以进一步抑制稀疏线阵的相对旁瓣电平(RSLL),而且当阵列由有向阵元组成时,有益于改善阵列波束扫描过程中RSLL的恶化。     

稀疏阵的最优化设计

使用基因算法对稀疏阵进行优化设计。为实现指定的填充率,文中引入了保持单元数固定的基因算法。这是通过改造基因算法的基本操作——交叉、变异来实现的。通过选择合适的适应性函数,文中得到了一些对于其他算法的改进结果。文中还通过实例显示该基因算法可以应用于大型稀疏阵的设计。     

基于改进迭代FFT算法的均匀线阵交错稀疏布阵方法

基于孔径空分复用的共享孔径交错稀疏布阵是实现机载多功能天线的有效途径。该文提出一种基于改进迭代FFT算法的均匀线阵交错稀疏布阵方法。基于均匀线阵天线激励与方向图的傅里叶变换关系,通过对目标方向图采样的频谱分析,采用交叉选取子阵激励的方法对子阵单元进行稀疏优化布阵,实现了子阵频谱能量的均匀分配,确保了交错稀疏子阵方向图的一致性。在此基础上采用迭代FFT算法对稀疏交错子阵进行联合优化。理论分析与仿真实验表明,相对于基于差集及遗传算法的稀疏交错优化方法,该算法通过较少次数的迭代,可以实现等稀疏率和方向图近似一致的交错稀疏布阵,而且可以获得更低的副瓣电平。     

基于格理论的非均匀稀疏线阵旁瓣结构的分析方法

 在有限个阵元的情况下,非均匀稀疏线阵能得到更大的阵列孔径。但由于其是对空间信号的非均匀采样,不能通过常规的傅立叶变换方法求得其峰值旁瓣解析表达式。本文提出了一种基于格理论的非均匀稀疏线阵的旁瓣结构分析方法。首先建立了阵列流形格的数学模型并对其物理含义进行了仿真分析,然后推导了阵列流形格最近格点与峰值旁瓣的对应关系,从而将非均匀稀疏线阵峰值旁瓣结构分析问题转化为求距阵列流形格原点最近格点问题。该方法可以准确地确定非均匀稀疏线阵旁瓣中增益大于门限电平的旁瓣个数及其各自的方位。计算机仿真结果表明了该方法的有效性和准确性。     

改进嵌套稀疏圆阵下基于OGSBL的DOA估计方法

针对现有基于嵌套稀疏圆阵DOA估计方法计算复杂度高、超参数无法快速选取问题,提出了一种基于改进嵌套稀疏圆阵的离格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)方法.该方法首先将改进嵌套稀疏圆阵接收信号的协方差矩阵进行向量化处理,然后构造扩展的观测矩阵,进而结合离格模型与稀疏贝叶斯学习算法实现欠定的DOA估计.仿真实验结果表明,所提算法降...     

基于改进麻雀搜索算法的稀布线阵综合方法

针对阵列天线中阵列孔径、阵元数目、阵元间距等多约束的稀布线阵综合问题,文中提出了一种基于改 进麻雀搜索算法的稀布阵列综合优化方法。给出了改进麻雀搜索算法的流程,并在确定阵列孔径、阵元数目和最小阵 元间距的约束条件下,采用Tent 混沌映射进行天线阵元位置的初始化,提高算法的搜索性和收敛性,实现了抑制天线 峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布线阵综合仿真。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它文献中的优化方法,能够得到更 低的峰值旁瓣电平,稳健性好,效率高。在仿真结果的基础上,引入实际天线进行组阵分析,验证了该方法的可行性。     

基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法

针对波束形成中目标方位失配以及噪声加干扰的协方差矩阵非精确重构造成的波束形成方法性能下降的问题,提出一种基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法。在该方法中,计算嵌套阵的采样协方差矩阵,通过差合作阵处理得到一孔径扩展的虚拟均匀线列阵;基于稀疏表示的方法来估计目标以及干扰的准确方位信息;进一步利用得到的方位信息构造导向矢量,通过最小二乘方法计算干扰信号的精确功率值;最后重构干扰加噪声协方差矩阵,通过波束形成实现干扰抑制。数值仿真表明,所提方法有效提升了干扰加噪声协方差矩阵重构精确度,在不同信噪比和快拍数条件下,输出信噪比都能逼近最优信干噪比,验证了该算法的有效性。     

基于差集的综合孔径圆环天线阵稀疏优化方法

稀疏天线阵列设计是综合孔径微波辐射计的一个重要研究内容.圆环阵因其可实现(u,v)平面基线矢量零冗余、结构简单以及共形、波束旋转对称等特点而备受关注.针对均匀圆环阵(UCA)基线长度(基线矢量的模)冗余量大的问题,提出了两种稀疏优化方法:一种是基于受限差集的半圆环阵稀疏方法;一种是基于循环差集的全圆环阵稀疏方法.这两种方法均可大大减少阵元数,节约硬件成本;且均可解析地求出稀疏阵元位置,运算量极小,适于任意大阵元数的圆环阵稀疏优化.通过阵列旋转和分时测量,这两种圆环稀疏阵可获得与UCA相同的空间频率采样.