相控阵主动雷达导引头波形策略

针对高脉冲重复频率脉冲多普勒(HPRF-PD)体制的相控阵主动雷达导引头中存在的距离遮挡问题,设计了一种新的波形选择策略。首先,利用提出的脉冲重复频率(PRF)波形选择策略,离线计算得到距离对应PRF的波形查找表。然后,通过叉积自动频率控制环路滤波(CPAFCLF)算法预估下个相参处理间隔(CPI)导引头与目标间的径向相对速度,并联合提出的基于Sage-Husa带有速度预测的自适应"当前"统计模型(SH-ACSMVP)算法得到的距离跟踪值,获得下个CPI的距离预测值。在跟踪机动目标场景中,相比于"当前"统计(CS)模型跟踪算法及基于"当前"统计模型的自适应无迹卡尔曼滤波(CAUKF)算法,本文算法得到的距离预测误差更小,误差收敛速度更快。根据此距离预测值从波形查找表中选择波形发射,作为下个CPI的发射波形,实现后续跟踪阶段的抗距离遮挡,提高目标跟踪性能。仿真结果表明了本文所设计波形选择策略的正确性及有效性。     

频率不变宽带波束形成权重系数的稀疏优化

在基本的傅里叶变换频率不变波束形成(FIB)基础上,从减少抽头权重系数数量,降低FIB运算量角度出发,提出基于最小l0范数的抽头权重系数稀疏优化模型,并采用正交匹配追踪(OMP)算法来求解该优化问题。在高增益、等波纹、低旁瓣FIB方向图的要求下,所提出的优化方法使得稀疏率降低到3.53%,且能够保证稀疏优化后的方向图误差小于1%。接着进一步开展阵元数量的稀疏优化,有效地减少了阵元通道数,进一步降低了算法实现的硬件复杂度。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于阵元激励幅度分档的赋形波束方向图综合

提出了一种新型的基于幅度分档的赋形波束方向图综合算法。该算法共分为3步。首先,使用传统方向图综合方法如交替投影得到波束的无幅值限制的阵元激励;然后,使用概率密度理论对得到的阵元激励幅度进行处理得到量化的阵元激励幅度,最后,通过量化阵元激励幅度,使用半正定松弛（SDR）方法得到阵元激励的相位分布。上述步骤中,如何使用概率密度理论得到量化的阵元激励幅度是3步中较为重要的一步。将阵元激励幅度用概率密度变量进行替代,通过事先设定的阵元激励幅度档位个数,以及每个阵元激励幅度落在相应档位时取值的概率,可以得到含有概率密度变量的综合方向图表达式。最小化含有概率密度变量的综合方向图与理想方向图的功率之差即可得到量化的阵元激励幅度。使用概率密度理论得到量化阵元激励幅度的优势在于,可以根据任意形状的阵面和阵元栅格排布来划分幅度的档位区间,从而有着更广泛的适用性。在例证部分,通过多组算例的仿真,以及与一些对算法性能的分析,所提算法验证了其在综合效果上的优越性。