改进的广义特征空间波束形成算法

常规的线性约束最小方差波束形成器在系统存在指向误差时性能会急剧下降。广义特征空间波束形成算法将线性约束法和特征空间法相结合,获得了较好的稳健性。但是这种方法只能在一定的指向误差范围内保持性能稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预定波束主瓣边缘时,其性能将严重恶化。对广义特征空间波束形成算法进行改进,提出一种对较大指向误差也具有稳健性的波束形成方法,方法利用矢量旋转法对预定导向矢量进行校正,用校正后的导向矢量替换原算法中的预定导向矢量,以获得权向量。计算机仿真证实了方法的有效性。     

一种基于干扰信号特征子空间扩展的波束形成方法

针对线性约束 (LCMV)自适应波束形成算法 ,提出了一种基于加载技术和干扰信号子空间扩展技术的改进算法 (SLCMV) ,该方法克服了原有方法由于大期望信号和指向误差的存在 ,合成静态波束严重畸变的缺陷。理论分析和计算机仿真证明该方法具有良好的波束保形能力和稳健性     

基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法

针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。     

最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法

针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配的影响,提出了一种基于广义特征值分解的稳健宽带Capon波束形成算法。算法利用空间响应偏差约束实现宽带频率不变波束形成,同时增加期望信号导向矢量的不确定集约束,改善了算法对导向矢量偏差的稳健性,推导出自适应权矢量的两类近似闭式解。仿真结果表明,与现有的稳健宽带波束形成算法相比,算法在改善波束频响一致性的同时,提高了阵列输出信干噪比,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

相控阵单脉冲雷达自适应旁瓣对消研究

对自适应旁瓣对消如何用于相控阵单脉冲测角进行了研究。使用常规自适应旁瓣对消方法,辅助天线中的期望信号会导致测角误差;若采用阵列输入经期望信号阻塞矩阵处理后产生辅助波束的改进方法,则可消除这一误差。仿真结果表明了改进方法的有效性。     

多重闪烁干扰下高精度卫星导航算法研究

传统卫星导航抗干扰高精度算法只适用于处理平稳的干扰信号,难以适应无序脉冲组成的多重闪烁干扰环境。本文基于干扰协方差矩阵重建思想,提出一种新的适用于多重闪烁干扰环境下的卫星导航高精度抗干扰算法并进行仿真对比分析。通过压缩感知完成单采样点干扰测向,使用干扰噪声矩阵重建理论构造协方差矩阵,使用自适应波束约束算法实现单采样点天线阵列波束赋形,最终实现在干扰方向形成固定零陷,在卫星方向形成波束指向。与传统波束约束高精度抗干扰算法相比,该算法可以实现单采样点抗干扰权值计算,适用于快时变多重闪烁干扰环境。仿真结果证明：该算法可以在有效滤除多重闪烁干扰信号的同时在卫星导航信号方向维持波束指向,保障卫星导航信号观测精度,满足高精度卫星导航需求。     

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。     

基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法

针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。     

飞行器程控跟踪相控阵天线安装误差补偿技术

针对窄波束高增益相控阵天线波束指向精度要求高、安装误差对波束指向的影响无法忽略的问题,提出了一种基于光学瞄准的安装误差测量方法,给出了光学测量内容和误差修正矩阵,经某型无人机飞行测试表明,该方法可以减少由安装误差带来的波束指向偏差,对高精度波束指向具有重要意义。     

一种新的稳健Capon波束形成算法

 针对常规Capon波束形成算法在期望信号导向矢量失配情况下性能的急剧下降,研究了一种新的基于导向矢量不确定集的稳健Capon波束形成算法。该算法通过对阵列接受信号的相关矩阵进行特征分解获得噪声子空间,使期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优。并且利用特征向量的结构特性推导出了最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明了理论分析的正确性和算法的有效性。