基于频控阵的稳健Capon波束形成

为了克服相控阵波束仅具有角度分辨力的缺陷,频控阵通过在阵元间加入相对于载频十分微小的频率增量,实现了波束的距离-角度二维相关。引入3种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真说明了其中2种机制的实用性。针对指向误差存在情况下,估计的目标导向矢量与真实的目标导向矢量失配的问题,采用稳健Capon波束形成（RCB）算法,给出纠正偏差后的导向矢量闭式解,并在2种信号处理机制下,对其方向图进行了仿真。结果表明,利用RCB算法能在目标位置形成高增益,干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的有效性。      

基于酉变换的正交投影自适应波束形成

正交投影 (OP)自适应波束形成算法性能优良 ,但需要进行复协方差矩阵特征分解 ,运算量大。提出了一种基于酉变换的OP自适应波束形成算法 ,该算法对取样协方差矩阵Toeptitz化后利用酉变换将其转换为实矩阵 ,然后对实矩阵特征分解进行自适应波束形成。波束形成器的实值运算可节省大量计算时间。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

自适应对角线加载的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆(SMI)的波束形成方法在少快拍数、高信噪比情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能减弱了小特征值对应的噪声波束的影响,改善了方向图畸变,但是加载量的确定一直以来是一个比较困难的问题。文中提出了一种自适应对角线加载波束形成算法,根据阵列接收信号协方差矩阵的特征结构,自适应地加载对角线,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明:该算法在高、中、低的信噪比下都具有较好的波束形成性能,且在少快拍数情况下仍具有较好的波束形成性能,是一种鲁棒的且性能优越的波束形成算法,而且该算法容易实现。     

空间色噪声下信号频域检测方法性能分析

水下小孔径阵列的应用环境是色噪声环境,针对超增益波束形成方法在色噪声环境下噪声协方差矩阵估计偏差使阵列空间增益不能达到最大的问题,提出了一种频域超增益波束形成方法(FSD, Super-Directive beamforming in Frequency domain),该方法将宽带接收数据分成多个子带,在每个子带内分别估计噪声协方差矩阵,降低了噪声协方差矩阵的估计偏差,并使用估计得到的噪声协方差矩阵对接收数据解相关.最后使用空间谱检测器检测微弱目标信号.实测噪声数据的仿真结果表明,空间有色噪声环境中FSD方法的检测性能优于传统的时域超增益波束形成方法(TSD, Super-Directive beamforming in Time domain)2 dB,优于频域最小方差无畸变响应(FMVDR, Minimum Variance Distortionless Response in Frequency domain)波束形成方法2 dB.     

基于SD-LCMV算法的FDA平台外干扰抑制

针对频率分集阵列（FDA）接收机在抑制与目标位置接近的平台外干扰过程中,最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析。在采用重叠正弦频率分集阵列接收结构代替一维均匀线性频率分集阵列（ULA-FDA）接收的基础上,通过可变加载约束的最速下降线性约束最小方差（SD-LCMV）准则求解导向矢量失配时的权矢量,实现对阵列方向图主瓣的有效纠偏和保形。仿真验证了采用正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列具有最佳的主瓣宽度和低旁瓣特性。当存在2°的指向误差时,正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列经导向矢量修正得到的阵列方向图在有效抑制干扰的同时能够实现主瓣的纠偏和保形。      

一种改进的广义旁瓣相消的波束形成算法

在分析传统广义旁瓣相消器(GSC)自适应波束形成的基础上,提出一种改进的广义旁瓣相消器的波束形成方法,即基于特征结构的GSC波束形成算法(ED-GSC),该算法在投影特征空间中引入了期望信号方向矢量,能在期望信号功率较大时保持自适应波束形成方法性能,又能在期望信号功率较小时(甚至为零)具有较好的波束保形能力,对噪声有很好的鲁棒性。仿真结果表明:ES-GSC算法在高、中、低的信噪比下都具有较好的波束形成性能,是一种性能优越的波束形成算法。     

一种加速度辅助“当前”统计模型距离跟踪方法

在经典的“当前”统计模型中,机动频率通常为经验值,并需预设加速度极限值。针对这一局限,利用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行预估后,得到“当前”统计模型中目标机动频率值的解析解,避免了机动加速度极限值的设置,同时实现了过程噪声协方差矩阵的自适应计算。此外,利用简化的Sage-Husa滤波方法实现了量测噪声协方差矩阵的自适应更新。通过计算机仿真验证了该算法相较于经典的“当前”统计模型的距离跟踪性能更优。     

利用Toeplitz特性改善来波方向估计性能

提出一种利用协方差矩阵的Toeplitz特性,使估计的协方差矩阵成为Toeplitz矩阵的方法,在低信噪比短数据流情况下,改善来波方向(DOA)估计的性能,且不需增加乘法运算量.对MUSIC算法和PRO-ESPRIT算法进行了分析并作了计算机仿真,仿真结果表明:利用Toeplitz特性后,MUSIC算法谱峰幅度增大,波谷相对波峰的深度增加,这将有利于目标的分辨;并可减小低信噪比情况下MUSIC算法和PRO-ESPRIT算法DOA估计的方差.     

基于岭回归的红外协同定位优化算法

针对双机协同定位误差较大问题,首先,在球坐标与直角坐标相结合的基础上,建立双机协同定位的数学模型,并通过对数学模型的分析得出双机距离较近时定位误差大的原因。其次,利用岭回归算法求解出定位精度较高的两组测量子集的目标位置估计值和定位误差协方差矩阵。最后,利用加权最小二乘算法对两组测量子集进行融合定位,推导出协同定位优化算法。仿真分析表明,该算法能显著改善了整个探测区域内的定位精度,并且在双机相距较近时也能保持高的定位精度。      

基于迭代译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建

为了改善高误码率情况下低密度奇偶校验（LDPC）码稀疏校验矩阵重建算法的性能,基于迭代译码的思想提出了一种稀疏校验矩阵的重建算法。首先,利用对偶空间算法获取到部分非稀疏校验向量,并对其进行稀疏化处理。其次,利用稀疏化后的校验向量对LDPC码进行软判决迭代译码,从而对码字中错误比特进行纠正,以改善码字质量。然后,对纠错后码字再次进行校验向量获取,不断重复迭代。最后,实现LDPC码稀疏校验矩阵的重建。实验结果表明:在误码率为10-3量级下,针对IEEE802.16e、IEEE802.11n等协议下的LDPC码,所提算法均能有效完成重建,同时新算法的稀疏矩阵重建率要明显好于传统方法。      

自适应关联波门机动群目标跟踪算法

为解决中心群跟踪（CGT）算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先,将CGT算法与交互式多模型（IMM）算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,所提算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标失跟率减少了30%,具备工程实用性。      

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

带VSCMGs的航天器姿态稳定及功率补偿控制

基于变速控制力矩陀螺群动力学模型建立其复合控制方程和分系统解耦约束方程,用矩阵投影方法同步设计得到航天器姿态与能量一体控制复合操纵律,利用Lyapunov方法分析了转子轴向惯量误差对姿态控制分系统的影响.根据飞轮转子轴向惯量与功率输出之间的误差关系设计出功率控制补偿器.复合操纵律中的力矩和功率两解形式相同,约束方程使得姿态与能量控制两分系统解耦,便于进行考虑执行机构特性的闭环控制系统性能分析.考虑飞轮转子轴向惯量误差时,姿态控制分系统的输出耗散特性使其能够保持稳定,而功率控制分系统输出误差与转子轴向惯量误差成比例关系,经过补偿后功率输出能满足控制要求.     

基于最小化新息协方差的修正SRCKF算法

目标跟踪过程中的模型误差会使得平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）性能下降,滤波精度降低;自适应滤波中的修正卡尔曼滤波（AKF）算法可以有效解决这一问题,但是难以应用到非线性滤波中。为了克服模型误差带来的不利影响,同时,进一步提高修正思想的应用范围,在SRCKF的基础上,基于最小化新息协方差准则推导了修正系数的向量形式,提出修正SRCKF(ASRCKF)算法。所提算法通过利用后期的测量数据,增加对测量值的信任度,从而达到对目标模型误差进行补偿的目的。仿真结果表明：与SRCKF和强跟踪SRCKF算法相比,所提ASRCKF算法能有效抑制模型误差,有着更优的滤波性能。