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。     

改进的广义特征空间波束形成算法

常规的线性约束最小方差波束形成器在系统存在指向误差时性能会急剧下降。广义特征空间波束形成算法将线性约束法和特征空间法相结合,获得了较好的稳健性。但是这种方法只能在一定的指向误差范围内保持性能稳定,当指向误差较大而使期望信号落在预定波束主瓣边缘时,其性能将严重恶化。对广义特征空间波束形成算法进行改进,提出一种对较大指向误差也具有稳健性的波束形成方法,方法利用矢量旋转法对预定导向矢量进行校正,用校正后的导向矢量替换原算法中的预定导向矢量,以获得权向量。计算机仿真证实了方法的有效性。     

基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法

根据全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems, GNSS）卫星信号粗捕获（C／A）码的相关峰特点,提出基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法。首先通过噪声子空间跟踪将接收信号投影到噪声子空间进行干扰抑制,提高接收信号信干比（SIR）。然后利用指定卫星C／A码与干扰抑制信号进行相关运算,增强指定卫星信号的信噪比（SNR）,结合一维信号子空间跟踪,获取指定卫星导向矢量,实现对干扰抑制信号形成波束指向的目的。本算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位,是一种盲自适应算法。由于采用低运算复杂度的子空间跟踪方法,降低了抗干扰接收机的运算负担,保证了算法的实时性要求。最后通过实验仿真验证了提出算法能够有效地对抗强干扰以及增强GNSS信号。     

基于改进的Toeplitz化处理的相干源非均匀线阵自适应波束形成算法

针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。     

一种基于干扰信号特征子空间扩展的波束形成方法

针对线性约束 (LCMV)自适应波束形成算法 ,提出了一种基于加载技术和干扰信号子空间扩展技术的改进算法 (SLCMV) ,该方法克服了原有方法由于大期望信号和指向误差的存在 ,合成静态波束严重畸变的缺陷。理论分析和计算机仿真证明该方法具有良好的波束保形能力和稳健性     

一种基于非圆相干信号的波束成形算法

空间平滑是一种传统去相干算法,此算法是基于圆信号提出的,同时存在孔径损耗问题。针对非圆相干信号,提出了一种全阵加权扩展空间平滑波束成形算法。首先将扩展空间平滑的子阵分解思想引入波束成形算法中,从理论上证明了算法的去相干特性,并通过分析证明了算法比传统空间平滑算法在可适用信源数上的提高。为了更好地去除期望信号与干扰间的相干性,利用虚拟波束得到权值对子阵进行加权。最后设计了一种转换矩阵,可将子阵波束权矢量扩展至全阵波束权矢量,从而避免了扩展空间平滑带来的孔径损耗问题。仿真结果表明了算法的可行性及优越性。     

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。     

基于电磁矢量传感器阵列的广义旁瓣相消器

提出一种基于特殊电磁矢量传感器阵列的广义旁瓣相消器。首先在理论层面推导得到广义旁瓣相消器最优权矢量;针对信号是否在偶极子均匀圆阵处发生极化失配的四种情况进行讨论,进而明确阵列广义旁瓣相消器的适用场合;最后对广义旁瓣相消器和Capon波束形成器进行性能对比。理论分析和仿真实验表明,将广义旁瓣相消器推广到电磁矢量传感器阵列...     

基于特征空间的自适应波束形成算法

讨论了常规自适应旁瓣对消算法(LCMVB)和基于特征空间的技术。探论了一种新的自适应天线旁瓣相消算法。该算法把常规自适应天线相消法的权矢量向信号子空间投影,减小了噪声子空间对权矢量的影响。与LCMVB算法相比,该算法具有更好的干扰对消能力。仿真证明了算法的有效性。     

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。     

基于空间距离的快速稳健子空间跟踪方法

从空间距离的角度分析子空间跟踪问题,提出了一种新的子空间跟踪算法。提出的算法同时适用于信号和噪声子空间跟踪,而复杂度仅为3NL+O(N)。仿真表明算法对基的正交偏离稳健,对舍入误差不敏感,是一种快速稳健的子空间跟踪算法。     

基于噪声子空间估计的MWF实现

采用阵列天线对GPS接收信号进行干扰抑制,在信号处理时引入时延,形成空时二维处理的模式.空时二维抗干扰由于运算量大而导致在实际实现困难,必须进行降维处理.多级维纳滤波(MWF)方法可以有效降低滤波器的维数,但是经典的MWF方法存在子空间维数估计不准的问题.本文对于多级维纳滤波方法进行了分析,利用MWF的分析滤波器将接收信号矢量映射为另一信号矢量.通过对该信号矢量的协方差矩阵进行分析,找到一种判断子空间维数的稳健方法.仿真表明该方法能够准确地估计出噪声子空间维数.与传统的设定MSE门限的方法相比较,得出用本方法估计子空间维数更为准确可靠,抗干扰性能更优的结论.     

用修正数据映射方法实现快速稳健子空间跟踪

为改善现有子空间跟踪方法的运算量大或鲁棒性/稳定性差等缺点,基于原数据映射方法(DPM),采用新的正交归一化,提出了一种快速稳健的修正DPM(MDPM)算法。通过改变符号选择跟踪信号子空间或噪声子空间,同时提供了子空间基的正交矢量,运行时无累积性误差。研究和仿真结果表明:与传统子空间跟踪算法相比,MDPM算法的鲁棒性/稳定性好、收敛速度快、运算量小。     

一种新的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法

提出了一种基于扩展噪声子空间的强干扰条件下微弱信号DOA估计算法。该算法在已知强干扰源个数条件下,通过构造扩展的噪声子空间,在此基础上利用MUSIC方法有效地抑制干扰,并且准确估计出微弱信号的DOA参数。此算法的优势在于无需已知强干扰信号方向,且运算量与MUSIC方法相当。仿真实验验证了该算法是有效性和可行性。     

基于Krylov子空间的宽带信号DOA快速估计方法

提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA（Direction of Arrival）快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵，然后通过多级维纳滤波（MSWF：Multi-Stage Weiner Filter）算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间，因为在满足一定的条件下，Krylov子空间等价于阵列的信号子空间，所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计，通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解，从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

提高卫星导航性能的阵列参数估计算法

针对卫星导航信号参数估计性能严重影响导航定位精度,提出了一种利用电磁偶极子对提高信号波达方向和极化参数估计性能的方法。充分利用接收数据协方差矩阵,通过两次特征分解,由特征分解的特征值进行极化参数估计。利用小圆环子阵导向矢量得到波达方向的粗略而无模糊的估计,大圆环子阵导向矢量得到有模糊的估计,通过解模糊得到精确的无模糊的估计,从而大幅提高了到达角的估计精度。比较了单个圆环阵列和同心圆环阵列的参数估计性能,分析了参数估计精度对抗干扰性能的影响,仿真结果表明参数估计精度的提高有效改善了卫星导航抗干扰的性能。