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。     

一种改进的SMI旁瓣干扰抑制算法研究

采样矩阵求逆（SMI）算法是常用的自适应旁瓣对消算法。针对在低快拍下数据协方差矩阵的小特征值扩散,进而引起自适应波束副瓣升高的问题,提出了一种改进SMI算法的方法。该方法通过快拍数据的滑动平均获得协方差矩阵,使协方差矩阵小特征散布变小,能够很好地抑制副瓣电平,从而使算法适用于低快拍数据。     

多重闪烁干扰下高精度卫星导航算法研究

传统卫星导航抗干扰高精度算法只适用于处理平稳的干扰信号,难以适应无序脉冲组成的多重闪烁干扰环境。本文基于干扰协方差矩阵重建思想,提出一种新的适用于多重闪烁干扰环境下的卫星导航高精度抗干扰算法并进行仿真对比分析。通过压缩感知完成单采样点干扰测向,使用干扰噪声矩阵重建理论构造协方差矩阵,使用自适应波束约束算法实现单采样点天线阵列波束赋形,最终实现在干扰方向形成固定零陷,在卫星方向形成波束指向。与传统波束约束高精度抗干扰算法相比,该算法可以实现单采样点抗干扰权值计算,适用于快时变多重闪烁干扰环境。仿真结果证明：该算法可以在有效滤除多重闪烁干扰信号的同时在卫星导航信号方向维持波束指向,保障卫星导航信号观测精度,满足高精度卫星导航需求。     

基于变对角加载的RCB算法

稳健的Capon波束形成(RCB)算法确定的加载量与设定的导向矢量误差范围成正比,在导向矢量误差比较小时,加载量也比较小,这时对小快拍的稳健性就很差。为了改善RCB算法在小快拍时的性能,提出一种基于变对角加载的RCB算法,利用估计的协方差矩阵误差对采样协方差矩阵进行修正,用修正后的协方差矩阵代替原协方差矩阵代入到RCB算法的权向量求解过程中,这样可以根据导向矢量误差和协方差矩阵误差动态调整加载量,在不增加计算复杂度的基础上,可以获得比RCB算法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性。     

一种新的未知相关噪声下的宽带相干信号DOA估计算法

针对具有某种结构的协方差矩阵的未知相关噪声环境,本文提出了一种新的宽带相干信号DOA估计算法。基于这种结构,如Hermitian Toeplitz型,在各个频率点上首先利用空间差分操作去除相关噪声的影响,并构造新矩阵;其次,对新矩阵进行聚焦操作,并给出相干聚焦后的协方差矩阵;最后,利用基于特征结构的DOA估计算法得到相干信号的DOA估计值。理论分析和仿真结果表明了算法的有效性。     

相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分算法

提出了相干信源DOA估计的非对称加权空间平滑差分(UWSSD)算法。在空间平滑差分运算的基础上,对各子阵协方差矩阵采用非对称权值加权处理,破坏差分矩阵的负反对称特性,从而使信源差分协方差矩阵恢复为满秩。差分矩阵中不含相关噪声及非相关源信息,可利用它分辨相关及相干信源,而利用传统子空间算法分辨非相干信源,从而重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源。通过分析差分矩阵的特点,提出了一种无需矩阵特征分解的快速算法。仿真结果表明,UWSSD算法具有较强的噪声抑制能力及信源过载能力。     

基于特征空间重构的子阵级ADBF方法

为实现大型阵列天线子阵级自适应数字波束形成,提出了一种基于阵列特征空间重构的方法。对子阵协方差矩阵进行奇异值分解,分离出信号、干扰与噪声子空间对应的特征值以及特征向量,并对特征子空间重新分配,重构阵列特征空间,完成子阵级ADBF。与常规方法相比,该方法能够消除子阵级输出噪声功率不一致造成的阵列方向图畸变,减小协方差矩阵估计误差的影响。理论分析与仿真结果表明,该方法在子阵级波束形成以及抗干扰接收等方面具有优良性能。     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

锥面共形阵列相干源DOA和极化参数的联合估计算法

针对共形阵列中的多参数联合估计问题,用交叉电偶极子对天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列并建立了快拍数据模型,在此基础上提出一种适用于相干源的多参数联合估计算法。该算法充分挖掘阵列中隐含的多个空域旋转不变结构,首先通过空间平滑预处理恢复子阵协方差矩阵的秩,实现信源的解相干,然后根据旋转不变子空间思想完成多个相干信源二维到达角和极化参数的联合估计。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。     

最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法

针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配的影响,提出了一种基于广义特征值分解的稳健宽带Capon波束形成算法。算法利用空间响应偏差约束实现宽带频率不变波束形成,同时增加期望信号导向矢量的不确定集约束,改善了算法对导向矢量偏差的稳健性,推导出自适应权矢量的两类近似闭式解。仿真结果表明,与现有的稳健宽带波束形成算法相比,算法在改善波束频响一致性的同时,提高了阵列输出信干噪比,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。