色噪声环境下基于约束Kalman波束形成算法

针对色噪声环境和低快拍数下波束形成器波形畸变的问题,提出了一种色噪声环境下基于约束Kalman的波束形成算法。该算法首先利用波束形成器的代价函数来构建状态和量测方程,其次对量测有色噪声进行一阶马尔可夫建模并对量测扩充得到新的量测方程,最后利用Kalman滤波方程来求解阵列权值矢量。所提算法是通过对色噪声白化来消除其对波束形成算法性能的影响。仿真结果显示,在色噪声环境和低快拍数下本算法具有更快的收敛速度和更高的输出信干噪比,并且波束图的旁瓣水平明显降低。     

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。     

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.     

基于SVRGD的机载预警雷达自适应波束形成算法

自适应波束形成是机载预警雷达数字信号处理的一个关键环节。针对传统最小均方误差(least mean square, LMS)算法在短快拍数条件下的波束形成性能下降以及因迭代震荡易收敛于局部最优值的问题,提出了一种基于机器学习的随机方差减小梯度下降(stochastic variance reduction gradient descent, SVRGD)自适应波束形成方法。首先,建立面阵列接收信号数据模型。其次,基于随机梯度下降原理,引入方差缩减法通过内外循环迭代方式进行梯度修正,以减小随机梯度估计的方差,建立算法模型与实现流程。最后，通过设置平面阵列仿真场景,分析SVRGD自适应波束形成算法在波束形成、抗干扰、收敛速度等方面的性能,验证了该算法在低快拍数、强干扰和强噪声背景下具有的优良能力。     

针对任意非高斯信号的快速固定点盲波束形成方法

峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法。首先通过白化对数据进行预先处理,然后以峭度最大化和波束形成器的权值正交化来构造代价函数,采用复数近似牛顿方法对代价函数优化,得到新的盲波束形成算法。与峭度最大化盲波束形成算法相比,该算法误差小、收敛速度快,不需要任何步长调节参数,更适用于信道和信号未知的环境。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于凸约束下泰勒估计的主瓣干扰抑制算法

针对真实信号协方差矩阵估计难以直接获取及低快拍条件下传统采样协方差矩阵存在较大误差的问题,提出了基于凸约束下泰勒估计的抗主瓣干扰波束形成算法。该算法首先利用凸约束下的泰勒估计法在低快拍数条件下对信号协方差矩阵进行估计。其次利用多信号分类算法进行波达方向估计,筛选主瓣干扰对应特征矢量。而后利用特征投影矩阵法对主瓣干扰进行抑制。最后,通过添加线性约束获得权值矢量进行波束形成。仿真结果显示,在低快拍数条件下,所提算法对信号协方差矩阵具有更高的估计精度,波束形成性能稳健且具有更高的输出信干噪比。     

基于广义秩模型的分数低阶协方差波束形成

在广义秩信号模型基础上,设计了一种鲁棒波束自适应波束形成方法。通过引入分数低阶变换来抑制非高斯稳定分布噪声, 提出脉冲噪声环境下能够处理信号失配的鲁棒波束形成器算法,并讨论了分数低阶协方差矩阵的可逆性。由于采用Frobenius范数建立明确的模型来刻画期望阵列响应与数据的协方差矩阵之间的不确定性,因此所提算法具有解析闭合形式解。仿真结果表明：与传统波束形成算法相比,所提算法在脉冲稳定分布噪声和信号失配同时存在的情况时具有更好的鲁棒性。     

非圆信号与圆信号混合入射的DOA估计算法

利用非圆信号的非圆特性可以提高波达方向估计算法的性能,然而现有算法大多不适用于非圆信号与圆信号混合入射这样具有一般性的情况。通过分析混合入射信号的导引矢量所需要满足的约束条件,指出现有算法在信源数较多或低信噪比及低快拍数时会产生伪峰这一现象, 并分析产生原因,同时给出一种改进的方法。通过仿真可以看出,改进算法在保证可以同时估计所有信号波达角的基础上,还可以较好地抑制伪峰的产生,并且相对于传统算法提高了精度。     

抑制快速运动宽带干扰的稳健波束形成算法

作者从宽带信号模型出发,通过对扰动干扰方向上空时二维导向矢量的分析,修正了权值训练期间得到的宽带干扰协方差矩阵,并结合对角加载技术,确定空时波束形成器的对角加载量,修正了多线性约束空时自适应波束形成算法的最优权值,推导出一种抑制快速运动宽带干扰的空时波束形成算法,该方法有效地实现宽带干扰的零陷加宽,提高了宽带波束形成算法的稳健性.     

波束域的信号盲分离方法

现有的源信号盲分离方法大都是针对阵元输出信号进行的,各种干扰信号和观测噪声的影响使盲分离算法性能退化,甚至失效.为了提高低信噪比情况下的信号盲分离能力,提出一种新的信号盲分离方法,即先对阵元观测信号进行盲波束形成,而后利用波束输出信号实行盲分离.盲波束形成阶段既提高了盲分离输入信号的信噪比,又可降低盲分离模型的阶次,信号盲分离阶段不仅能进一步净化信号,还能分离同一波束内两个以上的源信号.采用多种情况的人工仿真混合信号进行实验,以评价新算法的性能,仿真结果表明新的盲分离方法优于各阶段算法.     

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波束形成的FDA平台外干扰抑制

针对频控阵(frequency diverse array, FDA)在对与目标位置相近的平台外干扰进行抑制时, 传统FDA与非线性频偏结合不能实现距离-角度去耦合、对数递增FDA主瓣展宽较大和汉明窗加权FDA距离维旁瓣过高的问题, 在充分研究汉明窗加权的线性FDA(Hamming linear FDA, HL-FDA)方案的基础上, 对4种频偏方案的性能进行了分析, 提出采用FDA多输入多输出结构代替传统的一维均匀线性FDA结构, 通过结合最小方差无失真响应(minimum variance distortion free respinse, MVDR)准则, 将HL-FDA应用到MVDR自适应波束形成层面, 对平台外干扰进行抑制。仿真验证了HL-FDA在结合MVDR自适应波束形成算法后能有效地对抗距离-角度二维平台外干扰。     

一种宽带高分辨MVDR有效算法研究

研究了一种低计算量的宽带最小方差无畸变波束形成(MVDR)算法,利用频移和线性相位FIR低通滤波对阵列接收信号的复包络作窄带分解,对各子带信号的基带信号作最小方差波束形成,所以可将原始信号的采样频率降到接近处理频段的带宽大小,选择信号主要能量频带,可以减少处理子带个数,大大降低了运算量。仿真和湖试数据分析结果证明了该方法的有效性,且对弱目标分辨性能较好。     

多频雷达信号高分辨多普勒处理

提出了一种基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response, MVDR)算法和频率重采样技术的适用于多频雷达信号的多普勒处理方法。在接收时,多频信号分成多个独立分量,重采样技术被创新性地用来获取更多的独立样本数,使得获取一个有效的协方差矩阵成为可能。这样,常规的利用协方差矩阵进行真实功率谱估计的MVDR方法能够用来进行目标检测和多普勒分辨。仿真结果证明,提出方法的多普勒性能显著优于传统的傅里叶分析方法。     

基于线性约束最小方差原则的稳健快速自适应脉冲压缩方法

针对线性调频信号在距离单元内的回波采样点与目标点失配, 即采样失配的情况下, 自适应脉冲压缩性能下降的问题, 对快速自适应脉冲压缩(fast adaptive pulse compression, FAPC)方法进行改进, 提出一种基于线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance, LCMV)原则的连续分块FAPC (contiguous block FAPC, CFAPC)方法。该方法将自适应波束形成方法类比到自适应脉冲压缩滤波方法中, 首先在最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)原则保持增益的前提下增加零点约束条件, 加宽零点凹口的宽度; 而后对分块的协方差矩阵设置置零条件, 抑制旁瓣能量, 实现在采样失配情况下保持稳健的目的。实验结果表明, 在脉内多普勒频移和采样失配同时存在的情况下, 所提方法可以更好地抑制目标的距离旁瓣, 具有较好的稳健性。     

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。     

单Chirp脉冲时域自适应波束形成和参数估计

将最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)自适应波束形成方法拓展到一类非平稳脉冲信号,利用时域MVDR（time-domain MVDR, TMVDR）实现了单Chirp脉冲信号的自适应波束形成,即CTMVDR（TMVDR on single Chirp pulse signal, CTMVDR）。CTMVDR可估计具有常数幅值的未知Chirp脉冲信号的波达方向（direction of arrival, DOA）、信号功率和时间波形。理论分析结果表明,稳定估计自适应权向量的条件是稳定估计Chirp脉冲时间序列的自相关。数值仿真和海上实验结果表明,在采样频率不大于10倍Nyquist频率条件下,只需少于1 024个采样点,即可获得稳定的自适应权向量估计;和常规波束形成对比,CTMVDR有更好的波束响应、DOA估计、阵处理增益和Chirp脉冲信号的时间波形估计性能。     

一种高效的实值权均匀圆阵去相干波束形成算法

提出了一种未经相移只采用实值权的均匀圆阵的去相干波束形成算法.均匀圆阵在模式空间中被转换为一虚拟线阵,利用此虚拟线阵的特殊阵列模型结构可构造一特殊矩阵,使其秩只与信源个数有关.该特殊矩阵的虚部所张成的空间包含干扰信号子空间,所以得到干扰信号子空间的正交补空间.利用此干扰信号子空问的正交补空间可以构造出一实值权向量.该算法不需空间平滑就可以抑制相干干扰,较传统的空间平滑算法具有更小的计算量,且在小快拍数下就能收敛且性能稳定.仿真结果显示出算法的有效性.     

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。     

#br# 近场宽带LFM信号被动测向和测距方法

提出了一种采用分数阶傅里叶变换的聚焦波束形成被动定位方法,实现了水声近场宽带线性调频(linear frequency modulated, LFM)信号的被动测向和测距。建立了基于球面波模型的近场宽带LFM信号接收数据模型,应用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)将LFM信号的时变阵列流形矩阵变换为固定阵列流形矩阵,结合近场声源的聚集波束形成技术,利用多重信号分类算法实现了对多个宽带LFM信号的方位与距离联合估计。数值仿真验证了该方法对水声目标方位和距离估计的有效性,并仿真分析信噪比、声源距离、声源个数等对该算法性能的影响。