基于辅助阵元法的MUSIC算法

MUSIC（Muldple Signal Classification）算法是一种精度很高的空间谱估计算法,理论上说,它可以分辨空间任意两个方位不同的非相关信号。但这种高分辨率是以阵列的精确校准为前提的。针对阵列误差的校正,很多文献资料都提出了相应的解决办法。但这些校正算法大都是在假设阵列误差与方位无关的基础上提出来的,这与实际情况不符,因为实际应用中,阵列的误差几乎都是与信号的方位有关的（简称方位相关阵列误差）。对于方位相关阵列误差的校正,一直以来都是空间谱估计中的一个难点,相关的研究也很少。辅助阵元法,是解决这一难点的有效方法,它计算量小,适用于任意的阵列几何结构．而且不会牵涉到通常参数联合优化估计时的局部收敛问题。所以将辅助阵元法与MUSIC算法结合起来估计信号的波迭方向（DOA）具有重要的实际意义。本文对基于辅助阵元法的MUSIC算法进行了详细的论述,分析了信噪比和校正阵元的精度对算法性能的影响。同时提出相应的解决办法,为实际应用提供参考。     

异构认知网中基于能效的协作技术研究

针对异构认知网络场景,提出了一种主次系统“双赢”的高能效协作通信机制。在满足主次系统“双重”速率QoS要求下,该机制允许次级用户在接入主系统协助主用户传输数据的同时,换取一部分授权频谱资源来实现自身数据在异构网中的传输分流,以此提升次级能效。本文研究了该机制的次级加权能效最大化非凸资源优化问题,结合参数化的分式规划算法和黄金分割法提出了一种资源分配的迭代算法。仿真结果表明,所提机制在不降低主用户通信性能的情况下,提升了次级系统传输能效,实现了主次系统传输“双赢”的目的。     

随机粗糙表面电磁散射特性的双尺度法

介绍了双尺度法计算随机粗糙表面后向散射系数的方法,同时采用蒙特卡洛法仿真了单尺度和双尺度的二维随机粗糙表面。利用基尔霍夫近似、微扰法和双尺度法分别计算了粗糙面的后向散射系数,并且比较了这三种方法计算的结果,显示出了双尺度法在研究粗糙面电磁散射特性的优越性。     

机载预警雷达KA-STAP杂波抑制方法研究

提出了一种机载预警雷达杂波抑制方法。该方法针对非均匀环境空时样本不足导致空时二维自适应信号处理（STAP）性能受限的问题,采用同一平台获取的相同频段、分布近似的历史数据,参与构建了空时二维自适应信号处理（STAP）的协方差矩阵,开展杂波抑制效果评估。基于实际数据的杂波抑制结果表明,可以有效提高杂波背景下目标信杂噪比,在强杂波区的杂波抑制得益明显,在弱杂波区杂波抑制性能不恶化。最后,针对该方法的工程应用提出了系统设计考虑,为机载预警雷达反杂波提供了新的思路。