宽带波束形成结构及算法研究

宽带波束形成技术广泛应用于国防建设和国民经济领域,是阵列信号处理的研究热点和难点。通过对当前研究成果的归纳和总结,综述了宽带波束形成器频域、时域和空域3种基本结构,并对比分析了其优缺点;针对时域和空域模型,分别介绍了定向宽带波束形成算法和自适应宽带波束形成算法。通过对目标函数的变换,给出了定向波束形成算法迭代优化、求逆以及特征值分解3种不同的求解方式;在自适应宽带波束形成算法中,给出了基于参考信号的自适应波束形成算法,线性约束最小方差算法,以及无约束的广义旁瓣对消器结构。最后,在宽带波束形成器结构,多径干扰抑制,盲波束形成等方面进行了展望。     

TV正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法

RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题.围绕湍流退化图像复原问题对RL（Richardson-Lucy）算法及其改进方法进行研究：建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法.改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系.仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法.     

基于 CI叫uet 模糊积分的目标威胁评估方法

针对因素相关的威胁估计问题,提出了基于Choquet模糊积分的威胁估计方法。该方法通过gλ模糊测度对威胁因素和因素集的重要程度进行建模,利用因素的Shapley值,根据Marichal熵求解gλ模糊测度,并通过Choquet模糊积分实现目标威胁程度的估计。最后,以空战目标威胁估计问题为例,验证了方法的有效性。     

基于子带SDL的LCMV宽带波束形成性能分析

对子带阵元延迟线 （SDL）波束形成器的线性约束最小方差（LCMV）宽带自适应波束形成算法进行了性能分析 。推导了子带LCMV算法的输出信干噪比（SINR）的解析表达式,对比了子带LCMV算法和全带 LCMV算法的阵列响应性能,以及阵元数量、输入信噪比（SNR）和阵元间距对输出SINR的影 响,并分析了子带滤波器组的参数对子带LCMV输出SINR性能的影响。仿真结果表明子带LCMV 算法可有效提高性能,并可在不降低性能的条件下降低阵元需求。     

基于Krylov子空间的测向算法

提出一种基于Krylov子空间的信号波达方向估计算法,搜索信号可能入射角度,通过测试所构造的Krylov子空间与信号子空间的等价性来判断信号的DOA,算法用多级维纳滤波实现子空间分解。仿真实验表明,算法在低信噪比条件下对相邻信号有良好的谱分辨率和估计性能。     

基于双基地距离的多站多外辐射源无源定位算法

针对利用多个外辐射源和多个接收站的无源雷达目标定位场景,提出了一种利用三步加权最小二乘的双基地距离（Bistatic Range,BR）定位问题代数解.首先,在第一步加权最小二乘估计中,通过引入多个辅助参数,将BR观测方程线性化,并得到目标位置粗估计;在后两步加权最小二乘估计中利用辅助参数与目标位置参数的约束关系来提高目标位置的估计精度.对算法理论误差分析表明,其定位精度可以达到克拉美罗界.蒙特卡罗仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法.     

基于联合TDOA/FDOA的单站无源相干定位CWLS算法

针对利用单站实现对运动目标位置和速度的估计精度不够理想的问题,提出了一种基于联合TDOA/FDOA的单站无源相干定位(PCL)约束加权最小二乘(CWLS)算法。首先根据运动目标、观测接收站与机会照射源三者之间构建的联合TDOA/FDOA方程,建立伪线性方程并将其线性化,然后根据目标到观测接收站的距离与目标位置之间的函数约束关系,建立为CWLS定位模型,并采用迭代方法进行求解。仿真实验和结果分析表明,在存在测量误差的情况下,该算法仍然能够逼近克拉美罗界(CRLB)。     

基于DOA-TDOA-FDOA的单站无源相干定位代数解

针对利用单站接收多个外辐射源信号实现目标定位的问题,该文提出一种基于两步加权最小二乘的到达角度(DOA)、时差(TDOA)和频差(FDOA)联合定位代数解算法.首先,在第1步加权最小二乘估计中,通过引入辅助参数,将非线性的角度、时差和频差方程转化为伪线性形式,并利用加权最小二乘得到目标位置和速度的粗估计;而后在第2步加权最小二乘估计中利用辅助参数和目标位置参数之间的约束关系来构造另外一组线性方程,并再次利用加权最小二乘得到目标位置和速度的精确估计.推导了联合角度、时差和频差定位的克拉美罗界.理论分析和仿真结果表明,算法在观测误差较小时的定位误差可以达到克拉美罗界.     

无需预延迟补偿的宽带Frost波束形成算法

针对宽带Frost波束形成算法存在预延迟补偿误差时性能急剧下降的问题,提出一种无需预延迟补偿的宽带Frost波束形成算法。该算法利用离散空间响应变化约束,将带宽内不同频点的一组约束条件改写为参考频点的单个约束条件,有效简化了宽带LCMV算法约束矩阵的设计,推导出最优权系数的闭式表达式,实现宽带恒定束宽波束形成。仿真实验与理论分析表明,该算法无需预延迟补偿,恒定束宽特性较好,旁瓣较低且具有较高的输出信干噪比。     

基于次分量分析的DOA跟踪算法*

针对信号源入射角时变的情况,分析了基于幂迭代的子空间跟踪算法,提出一种次分量分析方法的子空间跟踪算法。该算法首先利用基于反 Hebbian 学习的神经网络,抽取多个次分量,操作相对简单、算法稳定、收敛快, 且有自组织特性;然后提出一种实时并行处理方法,在抽样结束时数据处理完成;最后采用牛顿法实现运动目标的DOA跟踪。仿真实验证明其收敛快、跟踪性能好。