主瓣干扰下的自适应旁瓣对消算法设计

与基于全阵列的自适应波束形成算法相比,旁瓣对消(multiple side lobe canceller,MSLC)技术具有计算量小、性能稳健的优点。一般旁瓣对消系统要求在进行权值调整时,主瓣方向无信号入射,否则系统方向图将发生畸变。提出了基于子阵列数据差分的旁瓣对消系统设计思路,即利用线性阵列性质来改变主辅天线信号相关性,消除主瓣入射信号影响。在此基础上,针对干扰情况的不同,提出了更实用的多级差分旁瓣对消和反馈差分旁瓣对消技术。仿真结果表明,所提算法在不同信号环境下,均能有效抑制旁瓣干扰,同时保持主瓣方向图不发生畸变,具有很好的稳健性。     

基于数字对消的跟踪干扰抑制方法

抗跟踪干扰已逐渐成为跳频通信中的研究热点和难点。针对跳频通信抗跟踪干扰难以实现的问题,采用数字对消方法实现跟踪干扰抑制。首先,基于跟踪干扰信号特点及战术背景,提出跟踪干扰信号估计方法,完成数字对消中参考信号的提取;然后,将干扰信号与混合信号进行对消完成干扰抑制;最后,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)开发板,搭建了半实物仿真实验平台。实验结果表明,所提方法能够有效抑制跟踪干扰。对于不同的干扰频点,信干比(signal to interference ratio, SIR)提升不同,干扰抑制效果受干扰信号强度的影响。当干扰信号方差σ_w²在0.75~1.5时, SIR提升的平均值能达到10 dB,当σ_w²=0.25或2时,则小于8 dB。     

圆柱极化敏感阵列降维插值角度估计方法

圆柱极化敏感阵列可直接利用同一母线上的阵列数据估计目标的俯仰角，但是在估计方位角时面临未知极化的影响。对此，提出一种降维插值方法，解决圆柱极化敏感阵列在未知极化下的二维波达方向(two-dimensional direction-of-arrival, 2D-DOA)估计问题。首先通过母线阵列的旋转不变性估计俯仰角，然后利用估计的俯仰角降维设计插值方法的感兴趣范围(range of interest, ROI),最后利用降维插值方法得到对应的方位角估计值。圆柱天线阵的每个阵元只需由一个电偶极子构成，有效降低了系统运算负担和阵元间的互耦效应。数值实验验证了所提方法的2D-DOA估计性能。     

基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法

传统算法通常采取舍弃互质阵列的“差联合”阵列形成离散虚拟阵元，只利用其中连续虚拟阵元进行离波方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)联合估计，存在自由度提升受限、估计性能不佳等问题。对此,提出基于虚拟阵元内插的互质阵列目标DOD和DOA联合估计算法。首先,将两个互质子阵以零点为中心布列,分别构成双基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的发射阵列和接收阵列,该布阵结构将传统的虚拟阵元由阵列“差联合”结构形式变成“和联合”结构形式,降低了虚拟阵列的冗余度。其次,在形成的虚拟阵元基础上,通过在虚拟阵列孔洞位置内插虚拟阵元使其连续,对于内插的虚拟阵元无实际接收信号问题,基于最小化核范数优化理论,采用协方差矩阵Toeplitz化重建的方式恢复内插虚拟阵元的等价接收信号,利于所有虚拟阵元层面的角度联合估计。最后,针对因角度配对导致的高运算量问题,结合降维多重信号分类(reduced dimension multiple signal classification, RD-MUSIC)算法使角度自动配对,从而减小算法运算复杂度。有效提高了目标分辨力和角度联合估计性能，仿真实验验证了算法的有效性。     

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列-多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离-角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的盲源分离(blind source separation, BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio, JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。     

基于BSS的FDA-MIMO雷达主瓣欺骗式干扰抑制方法

主瓣欺骗式干扰与目标位于同一个波束宽度内,严重影响了雷达对真实目标的检测与参数估计。针对此问题,基于频率分集阵列-多输入多输出(frequency diversity array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达,提出了一种抑制主瓣欺骗式干扰的方法。所提方法的主要突破点在于,当干扰和目标的角度完全相同时,利用FDA-MIMO雷达天线方向图的距离-角度二维依赖性,进一步通过基于最大信噪比(maximum signal to noise ratio, MSNR)的盲源分离(blind source separation, BSS)算法将干扰和目标分离在不同的通道,以达到抑制干扰的目的。该方法无需目标的距离、角度先验信息。仿真实验验证了所提算法的有效性,当干噪比(jamming to noise ratio, JNR)为80 dB时,目标的正确检测概率约为0.98。     

自适应干扰对消的特征结构方法

本文提出了一种基于特征结构的自适应干扰对消的阵处理法。它克服了通常的最佳阵处理对阵与信号特性误差非常敏感的缺陷,即使在存在阵与信号特性误差的情况下,此法依然有很好的性能。文中给出了理论证明及模拟验证。     

结构误差对阵列天线极化特性的影响分析

研究了阵列天线阵面变形导致的单元极化差异对天线辐射性能的影响。基于变形后单元的位置,通过3次坐标转换,建立了阵列天线全局球坐标系旋转变换到任意指向单元局部球坐标系的一般步骤,以得到单元在全局坐标系下的极化方向图,并在远场叠加的过程中考虑了单元位置误差的影响。通过对9×5元面阵的数值仿真,得到了可供工程参考的结论。     

高自由度低互耦的广义二阶嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统二阶嵌套阵自由度低、互耦率高的问题, 提出高自由度、低互耦的广义二阶嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达阵列, 用于波达方向(direction of Arrival, DOA)估计。首先, 在传统二阶嵌套阵的收发两端分别引入互质扩展因子, 抑制阵元互耦的同时提升阵列的自由度; 其次, 推导了“和差联合阵列”结构下, 包括互质扩展因子、连续虚拟阵元数和总虚拟阵元数在内的自由度闭式解; 最后, 针对不同互质扩展因子造成的离散孔洞问题, 基于原子范数最小化理论, 在不连续点出填补虚拟阵元, 并建立恢复填补虚拟阵元等价接收信号的凸优化模型, 结合多重信号分类算法进行DOA估计。仿真实验验证了阵列结构的合理性和算法的有效性。     

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列，提出一种新的宽带信号二维波达方向（DOA）和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形，对宽带信号和窄带信号均有效，而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索，二维DOA以及极化参数自动配对，具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

新型旋转抛物面换能器阵列的设计

针对常见的一维线阵列和二维平面阵存在能量转化率低、成本高和加工精度要求高等问题, 在构建任意三维阵列的指向性函数的基础上, 设计了一种旋转抛物面型换能器阵列。将平面型换能器阵列旋转成抛物面型，利用指向性函数确定旋转抛物面型换能器阵列相应参数的最优值。仿真对比实验及其分析表明, 该新型阵列可以在减少换能器阵元使用数量、增大阵元间距的同时, 改善阵列的指向性, 并能提高声能量转化效率, 使更多的声能集中在主瓣方向。     

运用GA和FFT确定稀疏阵列的激励幅度

针对天线单元沿阵列中心非对称分布的稀疏直线阵列(单元从间距为半波长的规则栅格中稀疏),讨论了以激励幅度分布为决策变量,以最大相对旁瓣电平为优化目标的遗传算法(genetic algorithm,GA),运用个体的真值编码及其中间重组的交叉方法改进了遗传算法的收敛性能。由于阵元间距是栅格的整数倍,因此GA中凭借离散傅里叶变换,使适应度函数的计算可利用高效的FFT算法。仿真中对一个154阵元、孔径约100倍波长的非对称稀疏线阵的激励幅度进行优化,使其副瓣电平下降了1.36dB。两个仿真实例证实了算法的有效性。     

机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计

针对机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计问题,提出了一种基于复四元数估计方法,该算法利用四元数建立机载电磁矢量传感器阵列信号处理模型,然后利用四元数联合矩阵的特征分解得到阵列数据相关矩阵的特征分解,一方面使得计算过程中数据的贮存量大大减少,另一方面通过推导得到信号子空间和噪声子空间在四元数域上的正交性从而使DOA和极化参数估计的精度更高,仿真证实了本算法的有效性。     

多抽头结构的宽带射频干扰对消及优化设计

多抽头对消结构可用于抑制大功率发射机产生的宽带噪声干扰，抽头数目和抽头延时间隔的选取直接影响干扰抑制效果，但是现有文献缺少其选取策略及对多抽头干扰对消系统性能的影响分析。针对此问题，建立了多抽头数模混合对消系统的理论模型，求解了抽头权值的最优值，首次得到了抽头数目和抽头延时间隔与对消比、收敛速度之间的解析关系。针对权值估计复杂的问题，提出了指数形式的迭代加权方法，有效提高了权值的估计精度和干扰对消比。针对抽头数目和抽头延时间隔的选取策略，提出了对消比最高、收敛速度最快的选取准则，大大降低了费效比，可用于指导多抽头对消结构中抽头数目和延时间隔的选择。结果表明，对于带宽为30 MHz的信号，系统优化后的对消比不低于33 dB,有效解决了宽带干扰问题。     

基于双模天线阵列的ESPRIT波达方向估计

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

高速运动环境下GNSS接收机阵列抗干扰算法

全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)接收机高速运动状态下,干扰信号来向快速变化将导致阵列抗干扰算法性能下降,为此提出了基于干扰加噪声协方差(interference-plus-noise covariance, INC)矩阵重构的零陷加宽算法。首先,依据采样协方差矩阵相邻特征值之比估算干扰信号数目。然后,利用空间谱估计值粗略判定干扰信号来向,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域空间谱估计值。最后,以干扰区域谱估计值为基础重构INC矩阵,求解阵列权矢量。仿真实验表明,相比于其他零陷加宽算法,所提算法在相同展宽下的零陷更深,阵列输出载噪比(carrier to noise ratio, C/N₀)也高出5 dBHz以上。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

基于导频的同频噪声干扰对消技术

大功率发射机产生的宽带噪声干扰会对共址高灵敏度接收机造成不同程度的同频噪声干扰。针对此问题，提出了基于导频的同频噪声干扰对消技术,该技术基于自适应对消原理,通过在发射端引入幅度和频率可控的稳定的导频信号,实现同频噪声的有效对消。建立了基于导频的同频噪声干扰对消理论模型,得到了同频噪声干扰对消比与导频幅度、频率之间的解析关系,可用于指导导频幅度、频率的精确控制。超短波频段的仿真和实验表明,使用基于导频的同频噪声干扰对消技术可以稳定、有效地消除同频噪声干扰。     

基于最小冗余线阵的二维传播算子DOA估计

针对二维DOA (direction of arrival)估计所需阵元数量较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余度的阵列模型,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计领域,降低了阵列冗余度。同时,利用传播算子算法估计二维波达方向,该算法无需谱峰搜索,且避免了大矩阵的特征分解,在解决计算量问题上有着巨大优势。最小冗余线阵的设置方式,用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径,从而弥补了传播算子算法在低信噪比条件下性能下降的缺点,具有了更好的低信噪比适应能力。该文从理论上论证了三平行最小冗余线阵设置的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性。