求根传播算子方法及其在ARM抗诱偏中的应用

反辐射导弹（ARM）抗有源诱偏问题中,多源信号在空、频域的强相关性往往造成导引头对信源数目欠估计,从而导致传统超分辨算法的测向性能下降。针对这一问题,提出了一种求根的传播算子方法,该算法首先在信源数过估计情况下计算信号到达角,然后利用每个角度对应的信号功率来剔除虚假角度。求根传播算子方法不需要预先估计信号源数目,而且在信号高度相关的情况下具备很好的角度分辨性能,因此适用于解决ARM抗诱偏问题。仿真实验结果表明,求根传播算子方法在提高ARM抗诱偏能力方面的表现优于MUSIC算法。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

基于时频子空间的DOA估计

提出了一种基于时频子空间的到达角 (DOA)估计新方法。传统的子空间测向方法由于本身固有的原因 ,存在三个缺陷 :无法分辨到达角相近甚至重合的信号 ;信号个数必须小于阵元个数 ;对多个不同中心频率的窄带信号测角时 ,必须进行频域搜索。把时频分析用于阵列信号处理 ,利用信号的时频脊点构造空域时频分布矩阵 (STFD) ,以代替传统的阵列相关矩阵 ,同时可以确定信号的导向矢量。通过对STFD矩阵进行特征分解来估计出信号子空间和噪声子空间 ,从而估计出信号的到达角。克服了传统子空间测向方法的缺陷 ,提高了测向能力。最后对非平稳信号进行了仿真 ,证实了时频子空间测向的优越性。     

幅相联合技术下导引装置测向性能仿真分析

在介绍了国外反辐射无人机导引装置幅相联合测向技术的基础上,分别就干涉仪、比幅法测向条件下导引装置测向性能进行了仿真分析。结果表明,导引装置采用干涉仪测向时精度较比幅法测向的精度高,但存在测向模糊;比幅法测向精度不高,但可以解除干涉仪测向产生的模糊。最后,分析给出了测角范围与目标雷达频率、测角误差与测量到达角的关系,得出了导引装置采用幅相联合测向的优势。     

用于星载赋形天线的基于频域多相干目标测向算法

提出了一种用于星载赋形天线抗多个相干干扰的基于频域单 快拍的测向算法,该方法首先采用频域多目标测向算法实现多干扰源的方向估计;基于 估计出的干扰源到达方向,对相干信号采用陷零投影矩阵对强目标陷零,以达到对强干扰 进行抑制从而测出弱干扰,较好地保证了相干强弱信号测向的准确性,从而有效地对同 时强弱相干干扰进行抑制。仿真结果和性能分析验证了该方法的可行性。
     

一种基于自适应波束形成的导引头抗干扰方法

传统的反辐射雷达导引头天线通常具有较宽的波束,且具有固定的波束方向图,这就必然导致不同空域的目标辐射信号和干扰信号同时进入导引头接收系统,严重影响导引头的测向性能,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要.为此,提出一种基于自适应数字波束形成技术的主动抗干扰方法,并研究该方法在导引头系统中应用的可行性.仿真结果表明,采用该...     

和差波束测角在电子侦察系统中的应用

和差波束测角精度由于只采用幅度校准精度限制,在电子侦察中一般仅用于反辐射导引头,在更通用的宽带电子侦察系统中则应用较少.首先介绍了和差波束测向的理论基础,然后设计仿真了四种不同的和差波束天线并分析其优缺点,最后针对对周天线进行微波暗室的角度测量.通过幅度相位联合校准机制,提升了测向精度,为该体制天线在通用电子侦察中应用...     

一种十字阵列模型下的新型测向算法

为提高精确制导的实时性,实现空间谱测向,提出了一种新型的正交传播算子算法(propagator method,PM)。该算法基于十字型阵列模型,引入了噪声子空间的投影算子构造伪谱,并采用一维谱峰搜索实现二维测向。与利用二维谱峰搜索测向的二维PM算法相比,该算法大大减少了计算量,降低了计算复杂度,可实现多目标信号测向,解决了二维角度的配对问题,也可有效估计出相同方位角(或仰角)的目标。该算法可广泛应用在雷达测向、导引头测向及跟踪等。     

MUSIC算法在反射面多波束天线测向中的应用与改进

文章主要针对MUSIC算法在反射面多波束天线的应用问题进行了分析,并对MUSIC算法进行了改进,改善了MUSIC算法在应用中的测向性能。     

受损反辐射导引头的跟踪性能仿真分析

在定向能硬损伤反导背景下,推导出反辐射导弹导引头受硬损伤引起馈入性能变化下的振幅测向法和相位干涉测向法的数学模型,建立了受损导引头的跟踪场景,分别以该两种测向模型进行了跟踪性能的仿真分析。结果表明,导引头受硬损伤下会导致跟踪性能下降,视损伤程度仍有可能在上靶区域命中目标。     

极化敏感阵列的空间谱估计测向技术研究

传统的空间谱估计测向模型中没有考虑来波极化这一维度的信息,将其用于极化敏感阵列进行测向时会导致测向的灵敏度和精度下降。为此,对传统的空间谱估计测向模型进行了修正,加入对来波极化信息的考虑,提出一种极化敏感阵列的空间谱估计测向技术,并对该技术的可行性进行了研究。给出极化敏感阵列的空间谱估计测向模型,在此基础上,采用M USIC算法进行测向,并对影响测向精度的因素进行仿真。仿真结果表明,提出的极化敏感阵列空间谱估计测向技术可以实现极化敏感阵列的测向,所得结果对极化敏感阵列的测向问题具有重要意义。     

应用MUSIC算法对抗多源的目标选择方法

为对抗多源干扰情况,可采用MUSIC空间谱测向技术来提高装备对多源的测向能力,但如何从多个信号源中正确选择出目标,仍是一个难题。为此,提出了一种通过获取多个信号源的能量来选择目标的方法。     

一种未知信源数的快速DOA估计算法

文章针对众多性能优良的超分辨DOA（Direction—Of-Arrival）估计算法大都是以预知信源数为前提、信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需要预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此,该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

一种未知信源数的快速DOA估计算法

针对众多性能优良的超分辨DOA估计算法大都是以预知信源数为前提,信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题,提出了一种基于协方差矩阵对角加载的超分辨DOA估计算法。该算法不需预判信源个数和进行特征值分解,且通过对协方差矩阵进行对角加载,可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度,因此该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC（Multiple Signal Classifjcation）算法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。     

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套 L 型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩; 采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q MUSIC 算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。     

基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于改进PCA的DOA估计方法

阵列信号处理中,MUSIC等高分辨率DOA估计方法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理.提出一种改进的PCA(principal component analysis)迭代算法,来逼近信号子空间.仿真实验表明该算法在估计弱信号时性能要比MUSIC算法好,且计算量要小得多.