一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

二维嵌套混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计

针对二维混合多输入多输出（MIMO）相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。     

带波束指向的GPS抗干扰技术研究

针对GPS卫星接收系统在存在强宽带压制式干扰无法正常工作的情况,研究了基于阵列天线的自适应抗干扰技术.提供了采用约束的最小方差准则实现抗干扰算法,算法充分利用了信号和干扰空间角度的不同进行滤波,对有用信号进行保护,使得波束在指向卫星信号的同时最大程度抑制干扰信号.给出了算法的硬件实现方案,最后通过仿真试验对算法的抗干扰能力进行了分析,验证了算法的有效性.     

扩展酉矩阵束算法实现稀疏可重构天线阵的优化设计

针对方向图可重构天线阵列的稀疏布阵问题,提出一种基于扩展酉矩阵束算法的优化设计算法。首先建立以阵元位置和多组激励为变量的多方向图联合稀疏优化模型,并利用期望方向图采样数据构建Hankel块矩阵。然后通过centro-Hermitian化处理和酉变换将采样矩阵从复数域转换到实数域,舍弃实矩阵中较小的奇异值对可重构线阵进行稀疏。最后通过对等价矩阵束的广义特征值分解估计稀布阵元位置,进而得到每个方向图对应的激励。仿真验证了该方法能够以阵元非均匀稀疏分布的阵列形式有效实现多个方向图的精确重构。     

一种基于协方差矩阵加权的阵元误差补偿STAP处理

机载多通道阵列雷达天线在工程实践中不可避免地存在各类阵元误差,所产生的通道失配问题会对空时二维自适应处理的性能造成大的影响。对存在阵元误差时的阵列信号模型进行了分析,提出了一种基于协方差矩阵加权（CMT）的阵元误差补偿空时自适应处理（STAP）方法,在工程应用中该加权矩阵可通过地面天线定标及校飞过程确定,通过对总干扰协方差矩阵估计的加权预处理,可将实际阵元误差对STAP性能的影响控制在测量误差的影响范围,最后通过仿真验证了算法的有效性。     

基于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法

 针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维波达方向(DOA)估计运算复杂度大的问题,提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性,构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量;然后运用粒度分层思想,构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型,分层字典的长度大大减少,在保持估计精度的前提下,算法运算时间远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法,从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比,估计精度高,且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性。     

平滑重构稀疏贝叶斯学习测向算法

针对二级嵌套阵列中的紧凑阵元结构易受互耦效应影响的问题,提出了两种不同的嵌套阵列结构改进方法：连续平移嵌套阵列和间隔平移嵌套阵列。通过对原有二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成了两种不同的平移嵌套阵列结构,这两种结构对应的差分共阵均"无孔",并且测向自由度和阵列稀疏度均大于原二级嵌套阵列。针对嵌套阵列的差分共阵测向模型为单测量矢量模型,稀疏贝叶斯学习测向算法复杂度高的问题,提出了平滑重构稀疏贝叶斯学习算法。该算法通过空间平滑重构将单测量矢量模型变为多测量矢量模型,降低了观测矩阵的维度,减小了计算复杂度。算法求解时,通过对变换后的观测矩阵进行奇异值分解,进一步降低了观测矩阵维度,利用稀疏贝叶斯学习算法估计辐射源角度。仿真表明,在信噪比和采样数相同的条件下,该算法收敛速度比单测量矢量稀疏贝叶斯学习（SMV-SBL）算法快,且测向精度高于SMV-SBL算法和空间平滑多重信号分类（MUSIC）算法;存在互耦影响时,两种平移嵌套阵列比原嵌套阵列受互耦影响小。     

圆台阵列杂波模型及空时二维自适应处理

针对圆台共形阵列,建立了空时二维自适应处理(STAP)的杂波模型,给出了圆台阵列杂波抑制最优权值的计算方法。在此基础之上,为了实现可应用到实际环境中的自适应处理方法,进一步讨论了将局部联合域(JDL)降维算法推广至圆台阵列中的问题。得出了圆台阵列JDL算法降维变换矩阵的表达形式,研究了参考波束的数目选取、波束指向等因素对降维损失的影响。理论分析以及仿真结果表明,通过合理选择通道数、波束方位向指向间隔等参数,该算法能够减少自适应波束形成的计算量,而且可以用较少的训练样本获得较好的处理性能。     

基于有向元的圆柱阵列波束赋形

对其形圆柱阵列进行了波束赋形,在考虑阵元有向性的基础上,利用基于最小均方误差的自适应算法迭代得到一组最优权值,通过对阵元激励的幅度、相位进行加权调整,能够使阵列波束方向、主波束形状、副瓣电平达到给定要求：运用此方法得到共形圆柱阵列的平预波束和余割平方波束方向图,效果较好,证明此方法对于共形阵列是有效的     

对称平面稀疏阵列阵形优化方法研究

针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

基于稀疏随机阵列配置的CS-MIMO雷达感知矩阵构造

压缩感知(CS)理论中的感知矩阵在观测数据获取和信号重建过程中起关键性作用。目前,大部分研究通过引入高斯随机矩阵作为测量矩阵实现压缩观测,这类测量矩阵对硬件要求很高,工程实现困难。提出了一种基于稀疏随机阵列配置的压缩感知-多输入多输出(CS-MIMO)雷达中的感知矩阵构造方法,当MIMO雷达阵元配置为满足某种概率分布的稀疏随机阵列时,发射与接收导引矢量的Kronecker积能够起到压缩测量的作用。从理论上分析了所构造的感知矩阵的归一化互相关系数、Gram矩阵以及阵列方向图之间的内在联系,并证明了当随机阵元位置满足均匀分布时所构造的感知矩阵满足压缩感知重构条件。在这种稀疏随机阵列配置方式下,既可以避免额外引入随机测量矩阵,又能减少所需的阵元个数,从而大大降低CS-MIMO雷达系统复杂度。仿真实验表明,该方法具有较低的感知矩阵归一化互相关系数,与满阵CS-MIMO雷达相比能够在减少阵元个数的同时获得良好的重构性能,且使重构所需运算量大大降低。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

基于稀疏表示和近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计

针对宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,在稀疏框架下提出一种近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计新算法.首先对宽带信号进行预处理,得到同一参考频率点下的接收数据,然后对其协方差矩阵元素进行加和平均运算,得到一个低维的观测向量,并在稀疏框架下进行稀疏表示,最后利用截断(e)1函数设定权值,构造逼近(e)0范数约束的稀疏重构方法,进而重构信号,获得宽带信号的DOA估计.仿真结果表明,相比于传统的宽带信号DOA估计算法,所提算法具有更高的分辨率和估计精度.     

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。     

四元数最小均方误差算法及其在波束形成中的应用

 作为多维信号处理的一个重要工具,四元数代数已在各个领域有所应用。对四元数最小均方误差(QMMSE)算法进行了研究,首先推导了四元数实数形式的最小均方误差(QRMMSE)算法,进一步推导了四元数复数形式的最小均方误差(QCMMSE)算法,并且分析了两种算法的区别和计算量。最后将QMMSE算法应用到机载简化矢量传感器阵列的波束形成中,与复数长矢量最小均方误差(LVMMSE)算法相比较,QCMMSE算法的性能有所提高,计算量有所减少。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。