一种步长为对角阵的正交数据投影算法

针对传统子空间跟踪算法正交性和稳定性差的问题,基于数据投影算法(DPM),提出了一种步长为对角阵的正交DPM算法。算法运算复杂度较低,能提供标准正交的子空间,运行时无累积性误差;采用"自适应"而非固定搜索步长,能更好地匹配子空间的动态收敛速度,可进一步提高收敛速率并具有更佳的跟踪性能。仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

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。     

自适应天线阵

现代雷达、通信系统面临着敌人施放的有源干扰的威胁，自适应天线阵是有效的抗干扰措施之一．本文介绍了自适应天线阵的工作原理、自适应算法和实现方法．     

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。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

多级嵌套维纳滤波自适应降维STAP抗干扰方法研究

在分析多级嵌套维纳滤波（MSNWF）给出的干扰子空间和噪声子空间信息的基础上,提出了多级嵌套维纳滤波自适应降维空时自适应处理（STAP）抗干扰算法。该方法分析了MSNWF前向迭代过程中相邻级期望信号的协方差随迭代次数变化关系,结合干扰子空间和噪声子空间信息自适应地确定迭代次数,在不增加额外计算量的条件下实现了降维维数的自适应选择。仿真结果分析表明,该方法在保证抗干扰性能不受影响的前提下,进一步减小了STAP算法的计算量,提高了算法的实时性。
     

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。     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

子空间跟踪方法在GPS空时抗干扰中的应用

提出将子空间跟踪方法用于GPS接收机空时抗干扰中。根据接收信号中干扰信号远强于有用信号和噪声的特点,将子空间投影方法与空时信号处理相结合,对自适应PASTd子空间跟踪方法进行了改进,使其在强干扰下也能快速、准确的估计出空时二维干扰子空间,进一步求出空时抗干扰最佳权。与原自适应PASTd方法相比,该改进方法在增加很少计算量的情况下,干扰子空间估计的收敛性和准确性有大幅提高,抗干扰性能良好、稳定。该方法能够实时跟踪干扰子空间的变化,结构简单,计算量小,适合多变干扰环境,具有较高的可行性和实用性。仿真试验验证了该方法对窄带和宽带干扰均有效。     

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。