基于深度神经网络的自适应波束形成算法

自适应波束形成技术是航天领域中的旁瓣抗干扰关键技术之一。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速的处理,而应用深度神经网络模型对数据进行预训练可以快速的进行波束形成,因此根据波束形成原理利用分段训练方式设计深度神经网络,应用Leaky-ReLU激活函数、Adam优化算法和Dropout正则化方法提升深度神经网络的性能,提出了基于深度神经网络的自适应波束形成算法。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,基于深度神经网络的自适应波束形成算法的计算速度约有7~8倍的提高。     

观察方向差分约束的自适应数字波束形成算法

介绍利用自适应数字波束形成技术对接收信号进行空域滤波，讨论了一种修的Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ自适应零点形成算法，以适应连续波体制雷达对付有源干扰。仿真结果表明，本抗干扰措施可有效抑制副瓣有源干扰。     

应用知识蒸馏的深度神经网络波束形成算法

自适应波束形成技术广泛应用于雷达领域的旁瓣抗干扰中。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速处理,而应用深度神经网络模型通过数据的预训练则可以快速地进行波束形成,因此根据波束形成原理设计深度神经网络,并利用知识蒸馏的方式对深度神经网络进行压缩,使压缩后的模型既有原始模型良好的泛化性能而且又有更快的计算速度。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,未经模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约7倍,基于模型压缩的深度神经网络自适应波束形成算法的计算速度提高了约20倍。     

星载相控阵天线的技术现状及发展趋势

星载相控阵天线采用现代微波集成技术,在有限的卫星平台空间条件下,实现独立控制的多个点波束,满足未来通信的需求。相控阵天线可以实现波束间通信容量的调整,还可以根据需要改变波束形状,使用自适应调零的抗干扰技术,这些技术已在国外星上设备中广泛采用,具有广阔的发展前景。文章介绍了星载相控阵天线的研究现状、关键技术,以及发展趋势,并对我国星载相控阵天线技术的发展提出了建议。     

一种基于自适应波束形成的导引头抗干扰方法

传统的反辐射雷达导引头天线通常具有较宽的波束,且具有固定的波束方向图,这就必然导致不同空域的目标辐射信号和干扰信号同时进入导引头接收系统,严重影响导引头的测向性能,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要.为此,提出一种基于自适应数字波束形成技术的主动抗干扰方法,并研究该方法在导引头系统中应用的可行性.仿真结果表明,采用该...     

应用于雷达电子战系统的宽带DBF技术

探讨了应用于雷达电子战系统的宽带DBF技术。主要阐述了宽带DBF应用时需要进一步研究的问题,包括宽带空间谱估计、宽带波束形成方法、宽带自适应波束形成技术以及宽带系统误差的校正技术等。     

自适应天线抗干扰性能研究

分析了适用于雷达抗干扰的一些自适应天线波束形成算法,将子空间正交投影算法应用于雷达抗干扰,针对子空间分解过程中特征向量不能完全正交的问题,采用约束化子空间分解算法,来保证子空间特征向量的正交性.最后通过仿真证明:子空间跟踪算法相对于传统的一些自适应算法具有更强的抗干扰性能.     

GPS接收机空时自适应抗干扰研究

根据检索资料 ,介绍了GPS接收机抗干扰技术的国内外研究现状和发展趋势 ,提出了空时自适应 (STAP)技术代表着GPS接收机抗干扰技术的发展趋势这一观点 ,并从美国公司的产品、研究计划及学术动态等方面给予证实 ,评价了空时自适应技术对于GPS接收机抗干扰技术的理论价值和应用价值 ,讨论了应用研究中的关键问题     

自适应技术在电子对抗中的应用

通过分析自适应技术在电子对抗应用中的需求与优势,提出了两种用于电子侦察的模糊聚类数据处理方法.同时梳理了自适应干扰的特点与工作流程,将模糊推理技术用于干扰效果评判.最后针对复杂电子干扰环境,分析了武器系统自适应抗干扰的原理与构成,提出将智能干扰决策系统用于抗干扰决策,以实现最优的抗干扰效果.     

自适应信号处理在CW雷达和通信系统中的应用

自适应信号处理在许多领域获得了广泛的应用，发挥出巨大的作用。本文着重介绍自适应信号处理在ＣＷ雷达和通信系统中的应用，如自适应干扰对消，自适应波束形成，自适用语音编码，自适应回波对消，自适应均衡等     

基于环路滤波器的低复杂度LMS算法设计

研究利用多天线结构对测控信号内存在的干扰进行对消和信号增强的技术。首先介绍传统空域干扰对消算法LMS，以及LMS的诸多改进算法，分析当前这些LMS算法在强干扰存在时收敛稳定性和收敛速度之间的折中关系以及参数调节的难度，分析了定步长和变步长LMS算法的优劣。针对变步长LMS由于动态环境以及大功率干扰的存在引起的收敛速度变慢和步长计算复杂的问题，提出了一种基于二阶环路滤波器累计误差的低复杂度LMS算法LF-LMS，该算法弱化单次误差的不稳定性并提高累计误差的稳定性，利用大步长和可变误差以实现快速收敛并缩小进入稳定状态后的误差波动，且计算量较小，可以有效应用于DSP工程实现，并通过仿真验证了算法在收敛速度和动态环境下的鲁棒性。     

星地混合通信系统中的天地一体波束形成技术

对星地混合通信系统中的天地一体波束形成技术进行了初步探讨。说明了研究该技术的重要意义,对地基波束形成和天基-地基混合波束形成这两种实现架构进行了分析,并讨论了上行和下行自适应波束形成算法、馈电链路传输多路复用、远程误差效应校正等关键技术。     

非圆信号虚拟阵列波束形成算法

利用非圆信号的实值特性,提出了一种利用信号共轭扩展阵列孔径的虚拟阵列构成方法,将其应用在自适应波束形成中,对其波束形成的性能进行了分析和改进,并提出了一种快速的实现方法。该虚拟阵列的构造方法能同时保留时间信息和方位信息,用于自适应波束形成中,可以改善波束图形状,提高阵列增益,对抗超自由度干扰。计算机仿真验证了该方法的优越性。     

基于特征空间重构的子阵级ADBF方法

为实现大型阵列天线子阵级自适应数字波束形成,提出了一种基于阵列特征空间重构的方法。对子阵协方差矩阵进行奇异值分解,分离出信号、干扰与噪声子空间对应的特征值以及特征向量,并对特征子空间重新分配,重构阵列特征空间,完成子阵级ADBF。与常规方法相比,该方法能够消除子阵级输出噪声功率不一致造成的阵列方向图畸变,减小协方差矩阵估计误差的影响。理论分析与仿真结果表明,该方法在子阵级波束形成以及抗干扰接收等方面具有优良性能。     

一种基于非圆相干信号的波束成形算法

空间平滑是一种传统去相干算法,此算法是基于圆信号提出的,同时存在孔径损耗问题。针对非圆相干信号,提出了一种全阵加权扩展空间平滑波束成形算法。首先将扩展空间平滑的子阵分解思想引入波束成形算法中,从理论上证明了算法的去相干特性,并通过分析证明了算法比传统空间平滑算法在可适用信源数上的提高。为了更好地去除期望信号与干扰间的相干性,利用虚拟波束得到权值对子阵进行加权。最后设计了一种转换矩阵,可将子阵波束权矢量扩展至全阵波束权矢量,从而避免了扩展空间平滑带来的孔径损耗问题。仿真结果表明了算法的可行性及优越性。     

一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达（High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR）在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向（Direction of Arrival, DOA）并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。