自适应阵列天线的基本原理和算法(一)

自适应天线是研究自适应波束形成的主要方法之一,自适应天线阵之所以受到人们的重视,其根本原因在于它可增强系统有用信号的检测能力,优化天线方向图,使系统有效地跟踪有用信号,抑制和消除干扰。本文以自适应天线阵为例,介绍了自适应阵的基本原理和算法。并简单介绍了它在通信技术中的实际应用。     

非正侧面机载相控阵雷达自适应杂波抑制

研究了基于非正侧面机载相控阵雷达时空二维自适应杂波抑制方法.通过对时空杂波分布特性的分析,提出采用混迭式结构进行时空二维降维自适应杂波抑制的3种实现结构,其中,空域阵元混迭级联时域脉冲混迭进行自适应处理的实现结构是一种实用的时空二维降维自适应处理方法,该方法充分利用了各阵元信号和脉冲信号的信息,从而达到了较为理想的杂波抑制性能.     

自适应圆阵抑制相关干扰技术

研究了相干干扰使自适应天线性能下降的机制。基于对圆阵输出信号的去相干处理,提出了一种自适应圆阵抑制相干干扰技术。理论分析和计算机模拟证实了该技术的正确性和可行性。     

自适应卡尔曼滤波器在陆地车辆导航中的应用

建立了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead-Reckoning)组合导航系统自适应扩展卡尔曼滤波模型及其算法,从而大大提高了车辆导航系统的定位精度.首次提出依据PDOP(位置误差系数)等GPS定位系统的输出参数,自动调整观测噪声协方差阵[WTHX]R和系统噪声协方差阵Q[WT]的大小,从而自适应地调整组合导航系统模型性能的方法,使得模型具有较强的适应性.计算机仿真及实验结果表明应用该模型具有良好的效果.      

一种鲁棒性盲水印算法

鲁棒性数字水印特别是盲水印是保护数字作品版权的重要手段.提出一种针对彩色图像的鲁棒性盲数字水印方法.该方法根据灰度图水印信号序列,结合宿主图像DCT(Discrete Cosine Transformation)系数相关性自适应地嵌入水印信号,提取水印时不需要原始宿主图像,可以批量处理,适用在Internet上检测侵权数字作品.实验结果证明该方法对JPEG有损压缩、裁减等处理操作具有较好的鲁棒性.      

一种无人机视觉导航方法及其滤波算法改进

设计了一种无人机视觉/惯性组合导航系统,将无人机和地标点的运动模型作为状态方程,视觉信息作为观测量构建了与之对应的滤波模型.在滤波处理上,采用了复杂加性噪声模型对系统噪声进行建模处理;将小波分析引入到UKF(Unscented Kalman Filter)滤波中得到小波-UKF滤波算法,以此克服视觉观测噪声对滤波的影响;采用最大后验概率准则(MAP,Maximum A Posterior)自适应估计观测噪声协方差阵,并将其反馈到滤波过程中克服了小波处理后观测噪声方差阵不易确定的不足.仿真结果证明:对滤波算法的改进可以有效地提高滤波估计的精度.     

基于子阵激励能量匹配的多子阵交错阵列设计

多子阵稀疏交错共享孔径阵列天线是实现多功能阵列天线设计的有效途径。提出了一种基于子阵激励能量匹配的多子阵稀疏交错优化方法。根据均匀线阵激励与其方向图之间存在的傅里叶变换关系,该方法首先通过快速傅里叶变换（FFT）获得特定方向图的激励频谱能量分布,然后分析均匀线阵目标方向图频谱能量的分布特征,采用交叉选取子阵激励的方法,确定各子阵单元位置,使得阵列天线单元激励能量均匀分配,从而确保各子阵方向图近似一致。在此基础上通过迭代FFT的方法降低各子阵天线方向图旁瓣峰值（PSL）,实现低旁瓣,同性能的多子阵交错共享孔径阵列天线设计。仿真研究与实验表明,通过本文提出多子阵交错方法设计的共享孔径多稀疏交错子阵具有运算量小、孔径利用率高、各子阵峰值旁瓣电平低且拥有相似方向图的优点。利用子阵交错的方法,通过控制各子阵主波瓣指向,能轻松实现多波束指向的多功能阵列天线设计。      

一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法

雷达抗主瓣干扰（MLJ）一直是雷达领域的难点问题，针对主瓣干扰环境下的雷达目标角度测量问题，提出一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法，对各子阵进行自适应主瓣干扰抑制处理，并利用自适应后的子阵间相位关系构建角度原子库，采用正交匹配追踪（OMP）算法估计目标角度。当目标与干扰夹角为1/2个3 dB波束宽度时（目标输入信噪比为20 dB），目标角度估计误差小于1/10倍3 dB波束宽度，所提方法无需先验信息，可同时抑制主、副瓣干扰或多个主瓣干扰，并保证较高的目标测角精度。     

自适应圆阵中的干扰抑制和互耦补偿

提出了一种适合圆阵的自适应相干干扰抑制及天线阵元间互耦补偿的方法。这一方法完善了常规自适应天线干扰抑制技术。计算机模拟实验表明,该方法性能优良,且易于工程实现。     

基于FPGA的激光成像质心提取算法的硬件实现

针对一款激光成像测距系统设计激光成像自适应质心提取算法模块,该模块包含自适应积分时间调整、多波峰毛刺平滑处理及基于灰度加权的质心提取3个子模块,该模块已在FPGA上实现,处理延迟小,占用资源少,可稳定提取目标在线阵探测器上成像的质心位置,提高三维激光测距的精度.     

卫星无线测量传输系统的优化设计

介绍了卫星无线测量双向传输系统的优化设计及系统部件参量的选择。采用了随机和正交阵接合的优化方法，给出了系统数学模型，解决了离散变量的曲线和曲面拟合，及约束条件的处理。完成了三站微波中继系统的优化设计。     

未知参数高阶线性系统基于特征模型的卡尔曼滤波

针对一类有量测噪声的未知参数高阶线性系统设计了基于特征模型的卡尔曼滤波器,改进了由于传统卡尔曼滤波器在未知系统状态转移阵时应用的难题.在对高阶线性系统的自适应控制中,利用建立系统的特征模型构造状态转移阵,结合卡尔曼滤波的思想对系统输出进行滤波,使系统输出以及控制量的性能得到极大的改善.通过对一个未知参数的高阶线性系统仿真实验验证了此方法的有效性.     

英国计划使用重力梯度稳定平台

英国将使用重力梯度系统把空间平台稳定在极轨道上。平台带有能依次单独更换的标准太阳能电池阵,使其在维修期间能继续工作,并且具有在发射后增加功率的能力。这种通用型平台具有一个主要平台结构(见封四图),平台朝向地面,而不是顺轨道方向,从而能在一定程度上达到稳定。太阳阵(1)的大小能提供5KW 功率。这个构思产生于一个使能量与平台尺寸的设计协调一致的方案,它既能使功率达到用户要求,又使平台尺寸允许在一次航天飞行中实现极向发射。太阳阵的设     

基于特征模型的高阶线性不稳定系统的参数辨识与控制

在仅已知系统相对阶的情况下,通过串联差分器(微分器)的方法使系统的相对阶条件得到满足,从而使基于二阶特征模型的全系数自适应控制可以应用于高相对阶的最小相位高阶线性不稳定对象.针对测量存在噪声的问题,又提出一种改进的强跟踪滤波方法对测量信号进行去噪声处理,从而显著地改善了控制量和被控对象输出的性能.最后,通过对几种控制方案的控制性能比较,说明所提出的基于串联差分器和改进的强跟踪滤波相结合的全系数自适应控制方案可以较好地处理含测量噪声情况下的高相对阶系统的镇定控制问题.     

改进PASTd算法在大型自适应阵中的应用

矩阵特征分解算法中紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法在自适应阵波束形成中得到了广泛应用.在对其仿真中发现仅在信噪比较低时该算法才能得到较好的结果.针对这一缺陷,正交近似投影子空间跟踪(OPAST)算法被引伸到PASTd中.改进算法可在不知道信号维数的情况下估算信号的特征向量与特征值,并保证特征向量的正交性,因此具有更好的收敛性能,而算法复杂度基本不变.改进算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合应用于大型自适应阵,可对主瓣及其附近区域的干扰进行抑制,并大大降低MUSIC算法的计算量,对其干扰零点的形成有很强实用价值.     

一种通用型遥操作任务智能规划方法研究

在地外天体执行遥操作任务时,在复杂约束条件下会出现多分支作业选择困难、事件属性设置复杂等现实难题。提出了一种通用型任务智能规划方法——分层规划对象模型(Hierarchical Plan Object Model,HPOM),巡视器在地外天体作业时,其分解为多选项作业、带约束行为、多分支指令序列、参数化虚拟指令4个层次,将带约束行为表示的计划转化为行为规划问题进行求解,获得求解方法集合。采用“人机协同迭代求解”(Human-In-The-Loop,HITL)的处理流程,生成指令序列以期实现对不同规划粒度方案的一致性验证。该方法已成功应用于“嫦娥四号”(Chang'E-4,CE-4)任务,为任务圆满成功提供了技术支撑。     

全状态约束切换系统的自适应神经网络控制

为了解决非线性约束切换系统的控制问题,针对一类具有非对称时变全状态约束、状态不完全可测以及未知外部干扰的切换严格反馈非线性系统进行研究,引入状态观测器、自适应神经网络和动态表面控制技术,设计了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应输出反馈控制方法.通过采用非对称时变障碍李亚普洛夫函数(barrier lyapunov function, BLF)使系统的全部状态满足非对称时变约束条件,而Lyapunov方法和平均驻留时间理论则保证了闭环系统所有信号是半全局一致最终有界.最后,在所提控制律的作用下,输出跟踪误差可以减小到任意小,2个仿真实验结果也验证了所提控制算法的有效性.     

平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制

 研究了一种基于自适应神经网络补偿的平流层飞艇前向速度与姿态控制系统设计方法。针对近似模型进行常规线性动态补偿器设计,并引入自适应径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对模型误差进行补偿。根据Lyapunov方法得到神经网络权值自适应律,保证了闭环系统误差信号一致最终有界。该控制器设计对模型参数信息仅有较少的要求。仿真结果表明对于两类不同的飞艇模型,所设计的控制器在响应性及对未知环境风速作用的鲁棒性方面均具有良好的效果。     

可重复使用运载器再入轨迹次实时优化

新一代可重复使用运载器RLV(Reusable Launch Vehicle)再入时应具备自主导航的能力,其实现的关键是用机载计算机近实时或实时地生成一条满足各种约束条件的再入轨迹.根据RLV再入的特点,引入了新的假设,对再入轨迹方程进行简化处理,优化难度降低,工作量减少.另外引入次优化轨迹的概念,对控制量(迎角和滚转角)的优化分两步进行,每步只对当中一个控制量进行优化.这样处理能在很大程度上加快算法的收敛速度.仿真结果表明,只需10s左右的时间就能产生一条满足终端约束条件、控制量约束条件和加热率约束条件的次优化轨迹.其结果具有较好的工程应用价值.      

用同步振荡器进行同步和跟踪

同步振荡器是一种相干同步和跟踪网络。其中有一外加信号迫使振荡器同步在一个有固定相位差的频率上,该相位差决定于振荡器固有频率和外部频率间的初始频差。同步振荡器可用于跟踪、滤波和分频,并以简单的方法改善输入信号的信噪比。从Vanderpol发表的原著以来的文献中,大多数分析都以强迫振荡器原理为基础。在此情况下,一旦加上外部信号,振荡器就停振。但是,在同步振荡器中,加上外部信号后,它能继续维持振荡。(同步振荡器有很高的选择性(接近于晶体滤波器的选择性,>60dB/倍频程),并在其跟踪带宽内具有线性相位。与+5dB锁相环相比较,同步振荡器还能被信噪比低达-10dB的输入信号同步。同步振荡器构成了一种用其它方法不能实现的新型网络(至少在同样简单,同样质量的情况下是如此。)它也是一种新型的Van der Pol振荡器。它是一种非线性振荡网络,用于线性信号处理如滤波、同步、跟踪和改善信噪比。即使输入信噪比降低,同步振荡器也具有保持恒定输出信噪比的自适应特性。