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。     

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.     

用于GPS接收机的自适应算法抗干扰性能比较

为了比较功率反演、多信号归类和最小范数自适应算法的抗干扰性能,研究了各算法的基本原理,并在均匀线阵中采用各算法进行仿真,比较各算法在有用信号和干扰来向上得到的天线增益.仿真中有用信号为-160 dBW的GPS卫星信号,两个同频干扰来自不同方向,并在仿真中改变干扰功率.仿真结果表明这三种算法都可以用于GPS接收机抗干扰.其中,功率反演算法抑制弱干扰的性能较差;多信号归类算法抑制弱干扰的性能较好,但会引入错误零陷;最小范数算法既可以抑制弱干扰,也不会引入错误零陷.      

卫星导航用户机空时滤波抗干扰技术

卫星导航用户机在多个干扰源(包括宽带和窄带)或导航信号和干扰信号空间角谱接近的情 况下,系统定位精度降低甚至无法满足定位要求.为此提出具有方向约束条件的改进联合空 时处理算法,将干扰源来向检测和获取的导航卫星信息作为条件约束判据引入联合空时滤波 处理算法,在抑制干扰信号的同时使靠近干扰源来向的卫星信号正常接收.仿真表明,在有 限阵元规模情况下,保证干扰信号的高抑制度(大于40 dB),并提高干扰抑制自由度,最 重要的是当导航卫星信号与干扰信号的空间角谱接近时(10°左右),在部分区域内有效抑 制干扰的同时接收机仍然能够正常工作.该算法在一定程度上提高区域导航卫星系统在复杂 电子环境下的抗干扰能力.      

基于双层协方差矩阵重构的稳健波束形成算法

针对协方差矩阵含目标信号分量及目标导向矢量失配情况下，传统自适应波束形成器性能急剧下降的问题，提出了干扰加噪声协方差矩阵双层重构的稳健波束形成算法。首先，利用稀疏重构的方法预估干扰加噪声协方差矩阵，通过估计干扰导向矢量及干扰功率对干扰加噪声协方差矩阵进行优化校正；然后，基于子空间理论建立导向矢量约束误差优化模型，利用迭代方法对凸优化模型进行求解，得到最优权值向量。仿真结果表明:所提算法显著提高了波束形成器在目标导向矢量约束误差及阵列误差情况下的稳健性，低快拍条件下表现较好，输出性能优于仿真对比算法。      

一种扩频测控链路中PIM的全盲抑制算法

针对航天器扩频体制测控链路中无源互调(PIM)干扰的问题,提出了一种基于小波包分解的全盲PIM抑制算法。该算法将接收的扩频测控信号进行小波包多层分解,根据分解后的信号应满足高斯分布的特性,完成对干扰进行抑制,而整个处理过程不涉及干扰门限的设置,是一种全盲的PIM干扰抑制方法。Matlab仿真表明,采用该抗干扰算法可将信干比提高7dB。     

一种改进的广义旁瓣相消的波束形成算法

在分析传统广义旁瓣相消器(GSC)自适应波束形成的基础上,提出一种改进的广义旁瓣相消器的波束形成方法,即基于特征结构的GSC波束形成算法(ED-GSC),该算法在投影特征空间中引入了期望信号方向矢量,能在期望信号功率较大时保持自适应波束形成方法性能,又能在期望信号功率较小时(甚至为零)具有较好的波束保形能力,对噪声有很好的鲁棒性。仿真结果表明:ES-GSC算法在高、中、低的信噪比下都具有较好的波束形成性能,是一种性能优越的波束形成算法。     

自适应DBF与空间谱估计

讨论了自适应数字波束形成(DBF)技术和超分辨空间谱估计技术,并提出了一种基于信号协方差矩阵特征分解的时-空二维信号高分辨谱估计算法。以上技术应用于相控阵雷达系统,可以精确获得多个运动目标的方位信息和多普勒信息。文章最后给出了计算机模拟结果。     

基于双谱的eLORAN接收机干扰抑制方法研究

针对eLORAN导航定时接收机传统自适应滤波干扰抑制算法性能易受高斯噪声影响的问题,提出了一种基于双谱检测的干扰抑制方法。该方法采用双谱估计,在高斯噪声中检测出干扰信号,再用检测信号调节自适应滤波器的系数,完成系数更新,最终达到去除干扰的目的。理论分析与实验结果表明：双谱检测方法能够有效的抑制高斯白噪声,提取信号。基于双谱检测的干扰抑制方法,可有效去除和减轻干扰,特别是在强高斯噪声干扰的情况下,抑制干扰效果明显,解决了eLORAN接收机在强噪声下的干扰抑制问题,具有一定的推广和应用价值。     

基于SRCKF的多传感器融合自适应鲁棒算法

为解决模型误差和异常量测值发生时平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法滤波性能下降甚至滤波发散的问题,提出了一种多传感器融合自适应鲁棒算法。基于新息协方差匹配原则设计了鲁棒子系统以抑制量测异常值,同时为克服模型误差使用基于新息修正的低复杂度自适应SRCKF(LCASRCKF)算法设计了自适应子系统,根据2种子系统的特点和局限提出全局融合架构,使系统可以充分平衡并利用滤波过程中先验的模型预测值信息和后验的量测值信息,最终降低估计误差。仿真结果表明：相比鲁棒多渐消因子容积卡尔曼滤波（RMCKF）等算法,所提融合算法在滤波精度、稳定性和收敛速度等方面有明显优势。     

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.      

一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法

提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

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。     

GNSS抗干扰天线阵不一致性对MUSIC算法的影响

由于天线阵元位置、射频（RF）放大器和模数转换器（ADC）等因素的影响,全球卫星导航系统（GNSS）抗干扰天线阵各通道间不可避免地存在着不一致性。首先,利用矩阵中的子空间理论分析了通道的幅度不一致性和相位不一致性对多重信号分类（MUSIC）算法的影响。理论分析结果表明:单干扰情况下通道幅度不一致性会降低MUSIC算法方向图的零陷深度,但不影响零陷位置,相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置和零陷深度均有影响;多干扰情况下通道幅度不一致性和相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置零陷和深度都有影响。因此在通道不一致性慢变化的条件下,MUSIC算法利用方向图进行性能评估时需要测出通道幅相偏差矩阵进行方向图纠正。然后,利用仿真的方法对不一致性的影响进行了实验分析,实验分析结果与理论分析结果一致。      

基于加权全变差最小化的中子外部CT重建算法

针对中子外部CT检测需求，提出了基于加权方向全变差（WDTV）最小化的中子外部CT重建算法。首先，利用平行束数据对称性原理将正弦图中旋转中心另一侧缺失的投影数据进行补充；其次，采用传统FBP算法进行了外部CT扫描模式下的CT重建。为了抑制传统FBP、SART算法重建图像中径向边缘伪影，采用WDTV算法计算沿径向和周向方向的局部方向差分并作加权和。另外，在重建模型的WDTV项中引入2个权重参数以控制径向边缘和切向边缘的不同响应强度。最后，采用所提算法研究了重建图像质量与投影数据量的关系。计算机仿真和真实冷中子实验表明:基于WDTV最小化的中子外部CT重建算法能够有效抑制径向边缘伪影，获得高质量重建图像。