波束域特征空间自适应波束形成算法

波束空间法是阵列自适应处理的一种重要的降维方法,可使运算量大大降低;而特征空间法只需较少的数据采样数就可以加速波束形成的收敛。将波束空间处理与特征空间处理结合起来,给出了基于特征空间的波束域自适应波束形成算法。新算法降低了自适应处理中对数据采样数的要求,并且具有更好的信噪比特性和稳健性。仿真结果证明了算法的优越性。     

基于MATLAB的阵列信号处理仿真方法

介绍如何使用MATLAB构建阵列信号处理系统模型,包括相干信号模型,幅度和相位误差模型,针对不同模型,实现协方差矩阵产生方法,波达方向估计的子空间方法,自适应波束合成器的权值求解算法和方向图、阵列增益等系统参数的仿真.这些仿真模型和方法,对于各种复杂的阵列信号处理研究,具有重要的基础作用.     

基于方向图拟合与稳健波束形成的相关测向

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出基于方向图拟合与稳健Capon波束形成技术（robust Capon beamforming,RCB）的双向迭代矢量相关测向方法。利用方向图与信号能量空间分布的相似性,对目标信号来波方向进行聚焦搜索;区别于传统相关干涉仪测向方法,在聚焦区间内将基于RCB的导向矢量迭代估计与相关干涉测向方法融合,在保证测向精度的前提下对目标信号方向进行双向迭代测量。仿真结果表明,该方法能够弥补阵列流型失配和相位噪声的影响,准确测量来波信号方向。     

宽带波束空间恒模阵列

针对期望信号假设来向与实际来向存在误差时,传统的宽带波束空间自适应阵列有较大的性能损失,提出了一种对信号来向误差具有稳健性的算法。该方法利用信号的恒模特性,在期望信号来向未知的情况下,实现了对宽带信号的无失真接收。首先利用扇形滤波器,形成一组具有频率不变性的正交波束,然后基于恒模准则对各波束的输出进行处理得到最优权值。该方法对信号来向具有很强的稳健性,同时具有收敛速度快等优点。通过计算机仿真验证了所提方法的有效性与优越性。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

稳健的Capon波束形成

针对期望信号假定导向矢量与真实导向矢量存在误差时,常规自适应波束形成将有较大的性能损失,提出了一种稳健的自适应波束形成算法来克服这种误差敏感性。该方法分两步完成,首先估计出实际的导向矢量,然后再用该估计结果求出最优权。通过Lagrange乘子法得到简单的闭式解,它不属于对角加载系列的方法,因而不存在加载量的确定这一问题。最后通过计算机仿真验证了所提方法的有效性与优越性。     

用于波束扫描的二维圆形耦合振荡器阵列

提出了基于相邻耦合的圆形耦合压控振荡器相位阵列。从阵列独立单元的非线性动力学方程出发,建立了该相位阵的连续相位数学模型,分析了阵列相位分布函数,对称地调节圆域边界振荡器的自由谐振频率时,阵列的稳定工作频率不变,相位在阵列中实现了线性分布,加上辐射单元后该圆形阵列可用于空间波束扫描。     

初探阵列误差对矢量阵波束形成系统的影响

针对阵列误差是制约矢量传感器阵列波束形成系统性能的重要因素,在提出用运动学中的"广义欧拉角"来描述阵元姿态误差的基础上,建立了阵列误差的高斯扰动模型,进而推导了基于矢量传感器阵列的实际波束响应的理论表达式,并深入分析了各类随机阵列误差对系统性能的影响,得出若干条颇有意义的结论,最后给出了仿真实验验证结果。     

空间非平稳噪声环境下的自适应波束形成

提出了一种基于空间非平稳噪声环境下的自适应波束形成新算法。该算法通过估计噪声协方差矩阵,进行预白化处理,即可采用常规方法实现波束形成,克服了色噪声对波束形成的影响。计算机仿真结果证实了这一算法的有效性。     

基于非圆信号的波束域共轭MUSIC方法

针对非圆信号形式,对传统的波束域MUSIC方位估计方法进行重构,提出了波束域共轭MUSIC方法来进行相干信号的波达方向估计.该方法充分利用非圆信号的特性,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵,将其作为伪协方差矩阵,使用波束域MUSIC算法进行处理来得到目标的方位估计值.该方法可以避免常规波束域MUSIC方法使用空间平滑预处理后损失阵列孔径,而导致可测的信号源数减少的问题.仿真表明,该方法在较少快拍数下,无需空间平滑就可以检测多个相关信号,其性能优于使用空间平滑技术的常规波束域MUSIC方法.     

米波MIMO雷达波束空间精确最大似然算法

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。     

基于波束优化设计的宽带相干信号子空间算法

提高波束域宽带相干信号子空间算法(BCSSM)在低信噪比下的估计性能,并降低其运算量,是BC-SSM在实际系统中得到应用的关键。借助于优化方法,设计具有低旁瓣和恒定束宽特征的时域宽带波束形成器来实现预形成宽带波束,在保证宽带信号无失真接收的同时,能够有效抑制干扰,从而提高了BCSSM在低信噪比下的估计性能。宽带波束形成器采用数字延迟线和FIR滤波器相结合的结构,减少了设计所需FIR滤波器的阶数,显著降低了算法的运算量。设计实例和仿真结果证明了所提方法的有效性。     

Study on the long-distance target apperception techniques for underwater vehicles

The limited physical size for autonomous underwater vehicles (AUV)or unmanned underwater vehicles (UUV)makes it difficult to acquire enough space gain for localizing long-distance targets.A new technique about long-distance target apperception with passive synthetic aperture array for underwater vehicles is presented.First,a synthetic aperture-processing algorithm based on the FFT transform in the beam space(BSSAP)is introduced.Then,the study on the flank array passive long-distance apperception techniques in the frequency scope of 11-18 kHz is implemented from the view of improving array gains,detection probability and augmenting detected range under a certain sea environment.The results show that the BSSAP algorithm can extend the aperture effectively and improve detection probability.Because of the augment of the transmission loss,the detected range has the trend of decline with the increase of frequency under the same target source level.The synthesized array could improve the space gain by nearly 7 dB and SNR is increased by about 5 dB.The detected range is enhanced to nearly 2 km under the condition of 108-118 dB of the target source level for AUV system in measurement interval of nearly 1 s.     

基于粒子群优化的波束空间广义旁瓣相消算法

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。     

幅度相位误差条件下的互质阵列DOA估计方法

针对基于互质阵列的欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法在阵元幅相误差条件下性能急剧下降的问题, 提出一种基于校正阵元的互质阵列DOA估计方法。首先, 将阵列接收数据分解为两个子阵数据, 基于校正阵元对子阵分别进行幅相误差估计, 并将子阵幅相误差排序重组。然后, 对接收数据协方差矩阵进行误差补偿并扩展为高维的Toeplitz矩阵。最后, 基于矩阵填充理论对高维协方差矩阵进行空洞填充, 结合求根多重信号分类(root multiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法可以实现互质阵列的幅相误差估计, 并通过误差补偿有效恢复幅相误差条件下的互质阵列DOA估计性能, 提高估计精度。     

Direction of arrival estimation on cylindrical conformal array using RARE

When the information of mutual coupling and shadowing effect of a conformal antenna array are unknown,the performance of direction of arrival (DOA) estimation will be seriously degraded by using some classical methods,such as the multiple signal classification (MUSIC) algorithm.Meanwhile it is difficult to measure or estimate the shadowing effect.The DOA estimation for a conformal uniform circular array (UCA) is studied.Firstly,the azimuthal angle is separated from all the unknown information by transforming the UCA from the element space to the mode space.Then the rank reduction (RARE) algorithm is applied in the estimation of the azimuthal angle.The π ambiguity existed in the RARE is solved by the beam forming.The main advantage of this method is that it does not need to measure the mutual coupling and the shadowing effect.Compared with the subarray method,it will not decrease the aperture of the array.Simulation results validate the advantages of the method.     

用权系数迭代的自适应波束形成器抑制干扰

针对RFI(radio frequency interference)在高频地波雷达中不同距离元的分布特点,在比较现阶段不同波束形成器的基础上,提出一种应用基于权系数迭代法的自适应波束形成器来抑制RFI干扰的方法。该波束形成器的初始权向量是用MVDR(minimum variance distortionless response)算法来获得,而其后迭代法中的权向量是基于LCMV(linearly constrained minimum variance beamforming)算法在上一次权系数的基础上得到的。其中两算法中的协方差矩阵都是由不含雷达回波信号的远距离元阵列快拍来构成,从而增加天线阵的自由度。最后通过对实际雷达数据的处理,验证了该方法的可行性。     

基于MVDR的阵列信号波束域预处理算法

针对基于常规波束形成(CBF)的波束域方法在波束覆盖区域外存在方位不定强干扰源时多目标方位估计(DOA)失效的问题,提出采用最小方差无畸变响应(MVDR)的波束域预处理算法。该算法根据阵列接收数据自适应调整阵元权值,在波束覆盖区域外干扰源方位形成零陷,从而减小干扰对波束输出结果的影响。分析表明靠近波束覆盖区域的强干扰源对波束转换增益的影响有限。该算法进一步提高了波束域处理方法的抗干扰能力,仿真结果验证了该算法的有效性。     

不确定权值下的鲁棒波束形成算法

提出了一种不确定权值下的鲁棒波束形成算法(robust beamforming algorithm with uncertainweights,RBAWUW),与以往文献中对阵列导向矢量的不确定性进行约束的方法不同,该算法是通过对权值附加一个球形或椭球形不确定集约束推导出来的.在这种新的约束下,RBAWUW算法能获得比传统鲁棒Capon波束形成器(robust Capon beamformer,RCB)更高的输出信干噪比(singal-to-noise-plus-interference ratio,SINR),而且新算法与标准Capon波束形成算法的计算效率几乎相同.理论分析和仿真结果均表明,RBAWUW算法是切实可行的.     

空时编码阵波束域超分辨角度估计方法

空时编码阵(space time coding array,STCA)雷达通过在相邻阵元间引入时间延迟,在发射单一波形的条件下可实现全向空域的有效覆盖,工程上易于实现。针对STCA雷达体制,提出了一种基于发射维空间自由度的波束域超分辨角度估计方法。通过分析STCA多维模糊函数,设计了接收端的角度时间二维匹配滤波器,因而在接收端等效形成发射多波束,获得发射维空间自由度,进而设计相应的波束域搜索导向矢量,基于波束域多重信号分类 (multiple signal classification, MUSIC)算法实现了STCA等效发射端的超分辨角度估计。仿真结果验证所提方法的有效性。