一种新的稳健Capon波束形成算法

 针对常规Capon波束形成算法在期望信号导向矢量失配情况下性能的急剧下降,研究了一种新的基于导向矢量不确定集的稳健Capon波束形成算法。该算法通过对阵列接受信号的相关矩阵进行特征分解获得噪声子空间,使期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优。并且利用特征向量的结构特性推导出了最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明了理论分析的正确性和算法的有效性。     

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。     

卫星导航接收系统中一种快速稳健的干扰抑制技术

在基于阵列信号处理技术的卫星导航接收系统中,当卫星信号的估计导向矢量与真实导向矢量失配时,常规的干扰抑制算法将有较大的性能损失.将导向矢量旋转法引入到多级维纳滤波器中(CSA-MWF),该方法在提高系统稳健性的同时,有效降低了计算量.计算机仿真表明,小快拍条件下新算法的干扰抑制性能优于导向矢量旋转法.     

GNSS接收机中一种新的射频干扰抑制级联方法

为了减少系统复杂度和提高系统实时性,提出了一种新的级联算法。首先,通过三系数滤波器模型对连续波干扰进行建模,从而形成一种非线性卡尔曼自适应滤波器,并利用该滤波器作为预处理器对每路中的窄带干扰进行抑制。随后,将各路滤波器的输出送入空时自适应处理器中进行宽带干扰的抑制。仿真结果表明,在匹配谱干扰环境下,特别是在窄带干扰从卫星信号方向入射时,新算法相对于普通的空时和空频自适应处理表现出了更加优越的性能。     

星载多波束接收天线自适应宽带校正方法

射频通道的不一致性会严重影响阵列天线的性能,因此必须对各通道的失配进行补偿,提高各通道的幅相一致性。对星载多波束天线宽带接收通道而言,其不一致性表现为各通道频率响应的失配。针对星载应用,提出一种基于自适应滤波器的离线宽带校正方法,对通道间的失配进行补偿。同时分别对最小均方(LMS)算法及递归最小二乘(RLS)算法进行计算机仿真,并对两种算法的校正效果进行对比。分析校正效果与自适应滤波器抽头数之间的关系,并比较校正前后天线方向图性能指标。仿真结果表明,提出的方法能有效校正通道间的失配。     

光纤陀螺输出信号的自适应滤波

噪声是影响光纤陀螺零漂指标的主要因素。为了降低光纤陀螺输出信号中的噪声含量,提高光纤陀螺的零漂指标,本文设计了一种自适应滤波器,用于光纤陀螺输出信号的数字滤波。设计的自适应滤波器采用基于最小均方误差准则的LMS算法,该算法的滤波准则是最小均方误差,采用递推的方法实现。设计的自适应滤波算法在数字闭环光纤陀螺中进行了实验,结果表明,设计的自适应滤波器能够降低陀螺输出数据中的白噪声,有效地提高了光纤陀螺的零漂性能。     

机载阵列雷达抑制运动杂波的学习算法

一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法，它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上，全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是，实际上全自适应STP也存在一些问题。首先，线性滤波器的加权数可能非常大。其次，单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次，STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小，本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统，可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息，人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息，所以对雷达系统的计算要求降到了最低，同时还能适应环境的变化。     

子带自适应阵列处理的实现与性能分析

针对空频自适应滤波处理中节拍样点两端的输出信干噪比急剧下降的问题,建立了子带自适应阵列处理与空时自适应阵列处理等效关系的数学模型,指出了变换正交基函数的影响,提出利用时频分析特性优良的小波包变换取代傅立叶变换形成新的子带自适应阵列处理,减少子带间的频谱混叠,从而提高系统节拍样点两端的输出信干噪比。对基于不同窗函数的空频自适应处理和基于小波包变换的子带自适应处理进行了性能仿真,验证了小波包相对于加窗空频自适应处理的优越性。     

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...     

未知噪声环境方位-俯仰-频率-时延等四维参数联合估计方法

提出一种基于空时扩展虚拟传感器阵列的未知噪声环境下方位、俯仰、多普勒频移和相对时延四维参数联合估计新算法。未知噪声背景下的UN-MUSIC、UN-CLE等算法不易于完成多参数联合估计任务,而UN-ESPRIT算法又需要信号具有空、时域子空间旋转不变特性,对阵列结构要求严格。文中通过对原始数据的时延补偿等处理,利用虚拟数据阵的时移旋转不变特性,经由构建空时扩展波达方向矩阵同时获得诸参数的联合估计。虚拟传感器阵列的理论孔径为物理阵列的数倍,具有在低信噪比、未知分布噪声环境下更强的适应能力;且算法对于物理阵列阵元分布无特殊要求,具有很好的理论和实用价值。理论分析以及计算机仿真都证明了算法的有效性。     

星上Ka波段自适应调零、电控可移点波束天线方案

提出一种Ka波段自适应调零，电控可移点波束天线方案，对星用自适应调零天线的方案进行了论证，包括天线形式，自适应算法，调零处理器配置及实施方案。     

GPS/INS组合导航中两步自适应滤波方法

GPS/INS组合导航实际应用中存在系统模型偏差、噪声模型不确定等问题,导致卡尔曼滤波器无法实现最优滤波效果,严重时甚至导致滤波发散。渐消卡尔曼滤波器和自适应卡尔曼滤波器通过引入单渐消因子和单自适应因子可以部分解决上述问题,但是不足在于单因子只能进行整体调整,不能精确调整各个通道。针对此问题,本论文提出一种2步自适应卡尔曼滤波算法,构造基于残差协方差估计的多重渐消因子和自适应因子对各个通道精确调整,克服动态环境下跟踪性差的局限性。实验结果表明,改进后的自适应卡尔曼滤波算法可以精确调整各通道,增强系统的定位精度、跟踪性能和鲁棒性。     

高动态下基于DMF的伪码捕获频差估计研究

基于数字匹配滤波器（DMF）的PN码捕获电路具有较快的捕获速度,但其输出主相关峰值对频差较为敏感。为了消除频差对捕获性能的影响,文章提出了一种基于FFT的频差估计算法。首先构造一个载波频差的希尔波特复矢量,然后对其进行快速傅里叶变换。该算法能够精确检测出载波频偏的绝对值大小和方向,可以有效地改善大频差下的伪码捕获性能。     

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。
     

基于降秩多级维纳滤波器的零陷加宽算法

自适应阵列处理中,常规的零陷加宽技术在自适应权和数据失配时具有较强的鲁棒性,但该技术同时会带来计算量的增加.通过推导一种新的相关相减结构多级维纳滤算法(CSA-MWF)的向前递推形式,进而将零陷加宽技术引入降秩CSA-MWF中,提出了基于降秩CSA-MWF的零陷加宽算法.相比于常规的零陷加宽技术,该方法有效地降低了计算...     

通信卫星干扰源定位与自适应调零的一体化实现

上行干扰会造成卫星通信系统性能严重下降,本文提出了干扰源定位与自适应调零技术一体化实现的新构想。基于多波束天线的空间谱估计方法可对干扰源进行精确定位,利用获取的DOA估计信息进一步实现干扰信号的有效抑制。应用MUSIC算法的计算机仿真实验表明该方案是可行的。     

高阶变步长自适应均衡算法及其硬件实现

文章针对卫星高速传输的需求，提出了一种高阶变步长的自适应均衡算法。首先，通过结合高阶自适应和变步长两种均衡算法，使步长因子的大小在一定范围与理论误差呈非线性关系。然后，利用理论误差数据和步长因子的乘积，对滤波器的变量进行更新，并根据更新变量值对滤波器系数进行修正，从而实现对信道的非线性自适应均衡。最后，对所提算法进行了仿真分析，并通过硬件实现进行了性能验证。硬件测试结果表明：与低阶定步长均衡算法相比，该算法可实现2dB~3dB的解调性能的改善，显著提升了系统性能。     

通信卫星干扰源定位与自适应调零的一体化实现

上行干扰会造成卫星通信系统性能严重下降，本文提出了干扰源定位与自适应调零技术一体化实现的新构想。基于多波束天线的空间谱估计方法可对干扰源进行精确定位，利用获取的DOA估计信息进一步实现干扰信号的有效抑制。应用MUSIC算法的计算机仿真实验表明该方案是可行的。     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

通信卫星干扰源定位与自适应调零的一体化实现

上行干扰会造成卫星通信系统性能严重下降,本文提出了干扰源定位与自适应调零技术一体化实现的新构想.基于多波束天线的空间谱估计方法可对干扰源进行精确定位,利用获取的DOA估计信息进一步实现干扰信号的有效抑制.应用MUSIC算法的计算机仿真实验表明该方案是可行的.