用数字波束形成技术测量干扰环境中目标的方向

本文讨论了在干扰环境中利用数字波束形成技术确定目标方向的方法,给出了计算机模拟结果。测量目标角度是基于单脉冲技术中的和差波束的方法。由于各路接收机幅相误差和算法本身的影响,差波束指向零点将产生漂移且零深不够理想,影响了测角精度。本文提出了在差波束的理想指向零点方向用正交化算法产生一零点的办法来校正零点漂移和加深零深,又不影响差方向图的其它性能,从而为用数字波束形成技术精密测角提出了一条路径。另外,本文给出了为消除主瓣干扰而对和差方向图影响的模拟结果。     

基于空时约束的自适应迭代单脉冲估计方法

在机载雷达参数估计过程中, 在主瓣杂波区附近自适应和差波束会发生畸变, 角度和多普勒频率参数估计之间存在耦合, 导致传统和差单脉冲估计方法的参数估计性能严重下降。针对此问题，提出了一种基于空时约束的机载雷达自适应迭代单脉冲估计方法。该方法首先通过导数约束和零点约束确保所形成的差波束为最优差波束; 其次利用广义单脉冲法进行参数估计, 解决了多参数估计之间存在的相互耦合问题; 最后通过自适应迭代方式进一步提高目标参数的估计精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

机载预警雷达三维空时自适应处理及其降维研究

分析了AEW雷达系统中实际存在的阵元幅相误差对二维空时自适应处理(2D STAP)性能的影响。提出了一种更加稳健的三维空时自适应处理(3D STAP)技术,补偿因存在阵元幅相误差而导致各列子阵俯仰方向图的不一致性。为了降低计算量,还提出了一种三维先时后空自适应处理(3D T SAP)的准最优技术。对仿真数据和某实测数据的处理结果证明三维处理具有优良的性能和很强的误差容错能力。     

通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响

本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。     

基于修正空间平滑的改进正交化波束形成算法

针对正交化自适应波束形成算法的零点会偏离干扰方向、当干扰相干时算法失效问题,提出了一种基于修正空间平滑的改进正交化自适应波束形成算法。该算法利用修正空间平滑技术克服正交化算法不能工作于相干干扰环境的缺点;利用总体最小二乘方法得到噪声子空间,总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,因而估计的噪声子空间接近真实噪声子空间,干扰方向形成零点。计算机仿真结果表明此算法是有效的。     

自适应变步长LMS滤波算法及分析

为了提高最小均方（LMS）自适应滤波算法的性能,通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,提出一种自适应变步长LMS算法。该算法具有初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小的特点,消除了不相关噪声的影响,并且进一步克服了Sigmoid函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段步长取值偏大的缺陷,计算机仿真结果与理论分析相一致,证实该算法优于传统算法。     

基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法

在分析直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法存在缺陷的基础上,提出了基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法,解决了直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法在特定干扰角度上数值稳定性下降和约束零点损失问题。提出了线性约束正交投影算法,基于变换的线性约束正交投影算法可得到和其它降秩方法相同的性能,但降低了计算复杂度。通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究

在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。     

多通道相控阵自适应数字单脉冲合成方法

为了在有源干扰条件下对目标到达角精确估计,提出一种二维多通道平面相控阵雷达自适应单脉冲波束合成方法。利用平面相控阵方向图的正交性,沿阵列一个方向分别合成和子阵及差子阵,对子阵输出进行自适应处理,可以在其正交方向上形成零点,同时抑制旁瓣及主瓣干扰,并保证该方向上和、差波束不发生畸变,确保该方向的测角精度。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于相对误差互相关函数的变步长LMS算法

许多时变步长自适应滤波算法被用来解决标准LMS算法的固有矛盾,但实验表明这些算法易受独立噪声的干扰,或计算量大、耗时太长。针对上述问题,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法,它采用相对的误差互相关函数来控制步长更新。该算法计算量小、易于控制,具有快速的收敛速度和较小的失调,不受已存在的非相关噪声的影响,可很好地应用于自适应对消系统中,且在低信噪比环境中仍能保持良好的性能。计算机仿真及实测数据的处理与理论分析结果一致。     

Effects on Sum and Difference Patterns by Adaptive Null

ＥｆｆｅｃｔｓｏｎＳｕｍａｎｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＰａｔｔｅｒｎｓｂｙＡｄａｐｔｉｖｅＮｕｌｌＸｉｅＬｉａｎｇｇｕｉａｎｄＪｉａｎｇＸｉｎｆａ（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲａｄｉｏＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ３９２３，Ｂｅｉｊｉｎ...     

一类非线性系统的自适应神经跟踪控制

针对一类未知非线性动态系统，提出了一种基于神经网络的自适应输出跟踪控制方案。网络权值的自适应修正规则是基于Lyapunov稳定性理论实现的，避免了递归训练过程；一个滑模控制项用于消除神经网络逼近误差的影响。因此，该自适应神经控制器能保证系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于0。     

毫米波宽带雷达相位误差校正方法研究

为了有效解决相位误差对于步进频信号合成高分辨的影响,在分析步进频雷达相位误差来源的基础上,提出了一种相位误差校正方法。理想情况下,频率步进信号为相参信号,脉冲间的相位具有线性关系,相邻脉冲间的相位差恒定。随机相位误差的存在,破坏了频率步进信号的相参性,导致合成高分辨结果旁瓣峰值电平提高,噪声基底抬高。合成高分辨前,利用相邻脉冲接收信号相位差与均值的差值对采样信号进行相位补偿,可以一定程度上校正相位误差对步进频信号的影响。对仿真数据与实测数据的处理结果表明,该方法可有效提高频率步进体制雷达的检测性能。     

基于自适应Terminal滑模的空天飞行器再入控制

提出一种基于RBF神经网络的Terminal滑模控制方案,消除通常滑模控制的到达过程,保证跟踪误差在有限时间内趋于零。不需要对建模误差、模型摄动和外界干扰进行各种假设,通过在线调整RBF神经网络的权值来消除它们的影响。最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入大气层姿态控制进行仿真,结果表明该方法的有效性。     

GNSS自适应阵列天线引入误差的分析与估算

自适应阵列天线作为全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)抗干扰应用中的重要工具,已经得到了广泛应用。然而,自适应阵列天线在抑制干扰的过程中,破坏了GNSS信号的完整性,给GNSS接收机测量引入了新的误差。首先从理论上分析测量误差的来源,然后通过仿真分析自适应阵列天线对接收机码相关函数的影响,最后提出一种码/载波相位偏差估算方法,并进行了引入测量误差大小的估算。实验结果表明,自适应阵列天线引入的测量误差具有不确定性,主要是由码相位偏差引起的,引入的伪距误差甚至达到几十米。在高精度应用中,这些误差必须被消除或补偿。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中，传统基于压缩感知（compressed sensing，CS）的超分辨波达方向（direction of arriving，DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题，提出一种基于总体最小二乘（total least squares，TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先，通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差；然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明，当阵列天线存在幅相误差时，本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

GPS接收机跟踪环的多径误差分析

基于典型的GPS接收机跟踪环 ,研究了多径效应导致的码相跟踪误差和载波相位跟踪误差 ,得出了码相跟踪误差和载波相位跟踪误差与多径参数的解析表达式。计算机仿真表明 ,码相跟踪误差和载波相位跟踪误差随多径信号的幅度的增大而增加 ;码相跟踪误差和载波相位跟踪误差与多径信号的相位呈周期性变化 ;载波相位跟踪误差随多径延迟的增加而减少。