单元数字化机载雷达的自适应杂波对消

本文描述了用于大型单元数字化阵列雷达（EDAR）的多层自适应波束形成方法。各阵列单元的距离相关增益自适应（RDGA）提供了有效的杂波对消。机载截击（AI）雷达的模拟试验验证了这种方法的效率，并说明了它相对于阵列中随机相位误差和幅度误差的稳定性。     

唯相位控制的波束可重构与波束扫描

天线阵在可重构的过程中,希望激励的幅度保持不变,仅依靠相位来控制波束的扫描和波束的可重构,这样可以减小发射系统的体积、降低系统造价。将连续投影法应用于天线阵的综合中,可实现波束的唯相位控制。该方法的优势在于,通过迭代可以快速逼近期望的波束方向图,并能够达到良好的波束可重构效果及具有抗干扰特性的波束扫描效果。     

一种改进的正交投影自适应波束形成算法

为减少雷达正交投影自适应波束形成算法中采样协方差矩阵特征分解的运算量，提出了一种改进的正交投影自适应波束形成算法。改进算法利用总体最小二乘法得到噪声子空间。推导了算法的公式，并给出了计算步骤。该算法的计算量小于正交投影算法而性能相当。理论分析和计算机仿真结果表明此算法有效。     

星载抛物面天线视在相位中心确定方法及应用

星载抛物面天线成像过程中对波束的指向精度有较高要求,而波束指向精度在很大程度上取决于天线相位中心的位置精度。基于抛物面天线工作原理及视在相位中心的定义,提出一种抛物面天线视在相位中心的确定方法。在此基础上,通过卫星在轨多体系统仿真分析,给出了卫星机动过程中的视在相位中心坐标范围,并利用最小二乘法分析了视在相位中心坐标偏移量。进一步对比分析了有阻尼器和无阻尼器连接方式对天线视在相位中心偏移量的影响关系,为后续抛物面天线指向精度研究提供了理论基础。     

自适应波束形成技术的发展与现状研究

介绍了自适应波束抗干扰技术的发展历程,以及各种自适应波束形成算法的原理和特点,讨论了自适应波束抗干扰技术的应用情况,探讨了该技术在工程应用上面临的主要问题以及解决途径和方法。     

最小时间控制在机械扫描雷达伺服系统中的应用

经典控制在机械扫描雷达伺服系统中要实现波束指向的大角度跨越时会出现超调大、调整时间长的缺点，如果采用最小时间控制方法则可以克服这两大缺点。本文不仅对最小时间控制方法进行了详细的理论阐述，而且还结合雷达伺服控制中的工程实例，论证了最小时间控制在雷达天线伺服控制中的重要作用，为工程应用提供了有益的参考方法。     

一种唯相波束赋形的快速方法

针对平面阵唯相加权波束赋形算法收敛速度慢的问题,提出了一种平面阵的唯相加权波束赋形的级数展开法。该方法用一组基函数的加权和函数表示阵列的激励相位。通过优化和函数中的加权系数实现阵列快速波束赋形。仿真分析表明该方法的收敛速度明显快于以单元激励相位为优化变量的常规波束赋形方法     

一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法

自聚焦算法是获得高质量合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要步骤.针对复杂成像场景和复杂运动误差SAR自聚焦问题,提出一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法.方法 通过高阶多项式函数拟合相位误差,以图像熵为代价函数,利用遗传算法最小化代价函数进而估计出相位误差,尤其适合于成像场景没...     

共形阵天线的相位合成

本文提出了一种新的平板阵和共形阵相位合成方法，该方法将激励的小的相位变化用线性方程近似，并采用最小平方法以迭代形式求解出激励相位的最终解，在同一阵列中仅利用阵元中的移相器，就能实现几种不同的波束，这在合成计算实例中进行了验证。     

分布式InSAR卫星的天线相位中心研究

从天线相位中心的定义出发,针对分布式干涉合成孔径雷达(InSAR)卫星基线获取过程中涉及到的“小型宽波束”全球导航卫星系统(GNSS)天线和“大型窄波束”SAR天线,首先,研究了两型天线的相位中心特性,之后,开展了天线相位中心对基线的影响分析,明确了分布式InSAR卫星相位中心的研究重点在于双星间天线相位中心准确度和稳定度的一致性控制;结合工程研制,最后,给出了两型天线相位中心不同的控制措施。文章的研究工作对分布式InSAR卫星系统的研制具有借鉴意义。     

自适应机载雷达的杂波模拟

众所周知，自适应波束形成装置可有效地消除进入相控阵雷达天线旁瓣的强干扰信号。机载雷达受人为干扰的影响时，如果允许杂波进入自适应处理机，则会显著影响自适应波束方向图的形状，进而影响雷达影响。在缺少测试数据的情况下，先行建立了一个分布杂波模型，从而能够通过模拟，就前视机载雷达的情况对杂波出现时自适应算法的性能进行评价。本文概述了相挥阵雷达各输出通道产生杂波时间序列的方法，这种方法可以确保通道间的相关符     

输出重定义的高超声速飞行器鲁棒自适应控制律设计

针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。     

基于迭代变加权最小二乘的宽带波束赋形方法

针对常规加权最小二乘宽带波束形成中存在较大主瓣增益损失和旁瓣电平偏高的问题,提出了一种基于迭代变加权最小二乘的宽带波束赋形方法。首先通过合理设计加权函数和参考波束同步迭代优化波束主瓣区域和旁瓣区域对应的加权函数值;然后对波束最小旁瓣电平进行调整并更新加权值,以获得低旁瓣宽带近似频率不变波束形成器。与常规加权最小二乘法相比,有效减小了波束主瓣增益损失,改善了波束的频率不变特性,并降低了宽带波束最高旁瓣电平。仿真结果表明该方法的有效性。     

一种干扰环境下的机载SAR慢动目标检测方法

在电磁干扰的环境下,经典的合成孔径雷达(SAR)的成像和地面动日标检测算法的性能将会变差甚至失效,因此研究存在干扰时的高效可行的SAR动目标检测方法具有重要的实际意义.提出一种将自适应波束形成技术和杂波抑制干涉(CSI)技术相结合的阵列天线动目标检测方法.该方法首先采用自适应波束形成技术消除干扰,然后用CSI方法抑制地杂波并实现运动目标的检测.同时,采用不等间距偏置相位中心天线(DPCA)技术,消除了盲速区.从SAR天线结构和空间几何模型人手,详细分析了干扰抑制原理、杂波抑制和动目标检测原理并给出了其实现框图.最后通过计算机仿真,验证了该方法的可行性.     

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。     

MFPB 天线正交模馈电网络的低相位色散控制方法

每束多馈源天线是由多个馈源按照一定的幅度和相位激励关系合成一个波束,该类天线对于馈电网络各通道的幅度相位色散控制要求苛刻。文章针对该类天线正交模馈电方案中相位色散控制难的特点,对其控制措施进行了研究,并给出了逐层配相的解决办法。最后通过仿真分析获得了在K 频段2. 5GHz 范围内各通道的相位色散低于5°的优异性能,从而验证了这些措施对于相位色散控制的有效性。     

自适应信号处理在CW雷达和通信系统中的应用

自适应信号处理在许多领域获得了广泛的应用，发挥出巨大的作用。本文着重介绍自适应信号处理在ＣＷ雷达和通信系统中的应用，如自适应干扰对消，自适应波束形成，自适用语音编码，自适应回波对消，自适应均衡等     

基于深度神经网络的自适应波束形成算法

自适应波束形成技术是航天领域中的旁瓣抗干扰关键技术之一。当回波数据量增多时,传统的波束形成算法无法进行快速的处理,而应用深度神经网络模型对数据进行预训练可以快速的进行波束形成,因此根据波束形成原理利用分段训练方式设计深度神经网络,应用Leaky-ReLU激活函数、Adam优化算法和Dropout正则化方法提升深度神经网络的性能,提出了基于深度神经网络的自适应波束形成算法。仿真结果表明,相比于传统的LMS算法,在实验环境下,基于深度神经网络的自适应波束形成算法的计算速度约有7~8倍的提高。     

星载大型高精度馈源阵抗热变形优化设计

为保证多波束天线在温度大范围变化条件下的指向性能,提出一种高热匹配性大型馈源阵设计方法.首先采用辐射状条形接口实现馈源相位中心自适应拟合,解决了以往热匹配设计时相位中心无法固定的问题;然后通过预设力弹簧来解决游离间隙配合引起的力学环境微损伤和指向变化问题;最后采用遗传算法对各条形接口的分布位置进行优化.利用该方法对某多...     

空间微波能量传输发射天线自适应幅相校准方法

在微波能量传输等系统中,需要使发射天线波束精确对准接收单元,且收发两端的相对位置会发生变化,现有的幅相校准算法需要参考信道的信息或者需要控制各路器件的开关,均会占用正常工作时间,无法在正常工作时进行跟踪校准。为了对各路幅相误差进行跟踪校准且减小对系统正常工作时间的占用,文章提出了一种发射天线幅相校准方法,首先通过导引信号确定接收端位置,并使发射波束自适应的对准接收端,然后在目标位置处接收正交编码信号计算各路信号的幅度相位信息并与理论预设值比较得到校准因子反馈到合成输入端进行校准。