基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰源角度抖动等情况下,会使自适应权和数据失配.此外,在快拍数较少的情况下,传统的自适应波束形成方法可能会出现很高的旁瓣.针对上述问题,提出了一种有效的基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法.首先,利用锥化矩阵修正采样协方差矩阵展宽干扰源的零陷;然后,用主瓣区域外的多个二次不等式控制旁瓣;最后用多参数二次规划方法求解优化问题.该方法不仅能获得更高的阵列输出增益,而且可以通过实值计算得到最优权向量.仿真结果验证了算法的有效性.     

大角度干扰抖动下的零陷展宽算法研究

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向，但在干扰快速移动或天线平台出现振动等情况下，很可能由于干扰位置的扰动而使自适应权和数据失配．通过对干扰导向矢量的左右旋转，利用对协方差矩阵的数值处理，推导出一种和干扰方向无关的自适应零陷加宽技术．该方法通过对角度偏移量的跟踪，尤其适合较大抖动角度情况下零陷的展宽，在干扰方向与数据失配的情况下，仍能够较好地抑制干扰，从而提高算法的稳健性．     

基于零陷展宽并加深的高动态GNSS 抗干扰算法

为解决高动态下自适应抗干扰算法在零陷展宽后深度变浅的问题,提出了干扰扰动服从高斯统计分布的 零陷展宽并加深算法。该算法通过投影变换方法对数据进行预处理,提取采样信号中的干扰分量,并通过系数 加权增强干扰分量,在零陷展宽算法基础上构造新的协方差矩阵,最后利用功率倒置算法完成干扰抑制,达到 零陷展宽并加深的目的。仿真实验结果表明,在高动态条件下,所提算法在零陷展宽算法的基础上实现了深度 的增加,提高了零陷展宽抗干扰算法的稳健性。     

基于GS算法的天线方向图零陷加宽方法

为了自适应数字波束形成(ADBF)中应用Gram-Schmidt(GS)算法使天线方向图自适应零陷加宽,通过构造附加离散个干扰源的数学模型重构干扰信号子空间,并修正阵列快拍数据的协方差矩阵,进而对协方差矩阵GS正交化.在干扰噪声较大时,适当调整附加干扰源的位置和个数,得到期望的零陷宽度.算法简单易行,在传统GS算法基础上所增加的运算量很小.仿真证明了该方法的有效性.     

基于功率倒置阵的特征分析法

功率倒置算法能在干扰方向形成零陷,并且干扰越强,形成的零陷越深.但对于弱干扰源的情况,该算法形成的零陷不够深,对干扰的抑制有限.基于子空间理论,对功率倒置算法进行特征矢量的分析,揭示功率倒置算法实质,并通过对干扰子空间正交投影,使方向图在弱干扰的地方形成较深零陷.计算机仿真证明了该算法的有效性.     

零陷展宽算法的性能研究

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现振动等情况下,很可能由于干扰位置的扰动而使自适应权和数据失配.通过对于扰导向矢量的左右旋转,利用对协方差矩阵的数值处理,推导出一种和干扰方向无关的自适应零陷加宽技术.由于零陷的加宽,在干扰方向与数据失配的情况下,仍能够较好地抑制干扰,从而提高算法的稳健性.     

提高空时自适应处理稳健性的一种新方法

常规空时自适应的加权存在时间滞后问题.在载机运动情况下,若空时自适应处理不能有效地形成足够宽的零陷,处理性能将严重降低.针对机载相控阵雷达杂波谱特性进行了研究,通过对空时采样数据引入杂波谱展宽的影响,提出一种自适应零陷加宽技术.由于零陷的加宽,在杂波内部运动情况下,仍能够较好抑制杂波,从而提高算法的稳健性.基于仿真数据和实测数据的仿真试验均表明,该方法可以有效加宽杂波零陷,且增加的运算量很小,对杂波内部随机运动具有很好的稳健性.     

适用于任意阵列的鲁棒波束形成算法

针对期望信号来波角度误差和干扰快速变化导致的导向矢量失配问题,本文提出了一种新型的零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法.该算法重构接收信号的协方差矩阵,根据大致的期望信号角度约束平顶主瓣波束,提出了迭代算法来解决经过上述处理步骤后得到的非凸的优化问题.仿真显示,本文提出的算法相比于传统算法对来波角度误差及干扰快速变化拥有更好的鲁棒性,且该算法适用于任意阵列.      

一种稳健的二维自适应波束形成算法

针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案.首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷.仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性.     

基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法

当主瓣干扰功率较大时,基于特征投影预处理(EPB)的自适应波束形成算法抑制旁瓣干扰的能力大大下降甚至无法有效抑制,因此,在EPB算法的基础上提出了基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法。首先将特征投影预处理后的数据向去除了主瓣干扰的干扰信号子空间上投影,对得到的数据进行适当的加权,再加到特征投影预处理后的数据上,以加强旁瓣干扰信号功率;其次利用干扰加强后的采样信号形成新的协方差矩阵,并计算其自适应权矢量;最后利用求得的自适应权矢量获得阵列输出,并对该算法的信干噪比进行了简要分析。仿真结果表明,当主瓣干扰功率较高时,该算法能够在旁瓣干扰方向上形成较深的零陷,具有更好的旁瓣抑制效果。     

一种自适应调零阵的LCMV算法

详细推导了基于功率倒置阵列的线性约束最小方差(LCMV)算法及其递推公式,避免了矩阵求逆的复杂运算。然后在Matlab环境里构建了仿真模型来模拟实际的接收环境和复现阵列接收到的信号,对均匀线阵和圆阵都做了仿真,并得到了相应的阵列波束图,为自适应天线的实用设计提供了参考和依据。仿真结果表明:该算法收敛速度快、易于实现,利用LCMV算法作为自适应算法的功率倒置阵列抗干扰方案适合在强干扰的环境下工作,干扰越强,其对应的零陷越深。     

一种新的自适应波束形成优化算法

结合信号处理技术引入了哈密顿优化算法,将哈密顿算法(HA)作为解决电控寄生天线(ESPAR)的自适应波束形成技术非线性问题的工具.将描述粒子运动的哈密顿方程用来解决优化问题,势能作为波束形成的代价函数,动能由动量代替,研究结果表明,该算法为寻求代价函数的全局最小值提供了一个更大的可能性.仿真结果也说明了采用哈密顿算法的ESPAR天线能够灵活地驾驭其主波束和零陷.     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降.基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法.理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性.     

最小均方误差准则的自适应天线阵控零技术研究

本文针对基于最小均方误差准则的自适应天线阵方向图的控零技术进行研究。首先介绍了最小均方误差准则的基本理论,然后对基于该准则的自适应天线阵进行理论分析,最后对需要信号和干扰信号的到达方向发生改变以及干扰信号的幅值发生改变的两种情况阵的抗干扰性能。     

GGE单天线干扰消除中信道估计技术研究

分析了GGE下行链路和相应的单天线干扰消除技术,设计了LMS自适应信道估计的方法,以此提高线性滤波的性能和系统干扰抑制的能力.为应对多小区异步干扰,所研究的LMS自适应信道估计添加了自适应遍历方向判断算法,以便扩展信道估计的适用范围,提高异步多小区自适应信道估计的性能.     

GNSS自适应抗干扰天线阵相位中心校正

为在干扰环境实现实时精密定位、测距和姿态测量等应用,需要尽可能降低天线阵相位中心引起的误差。建立了抗干扰天线阵相位中心补偿模型,每个阵元视作多相位中心天线,推导了自适应抗干扰天线阵等效相位中心位置的计算方法,分析了抗干扰RTK系统中由相位中心偏移引起的误差。通过补偿载波相位观测量,实现了天线阵相位中心校正。仿真结果表明,GNSS接收机抗干扰天线阵等效相位中心的位置与干扰环境及所用抗干扰算法有关,不能通过预先建立固定查找表的方式进行补偿,只能根据抗干扰计算结果实时计算出等效相位中心位置,再补偿载波相位观测量。      

基于交替线性输出均衡器的单天线干扰消除和自适应技术

在全球移动通信系统(GSM)下行链路中引入一种新型的单天线干扰消除(SAIC)算法,插入交替线性输出均衡器(ALOE)滤波模块,无需变动传统接收机链路结构即可实现良好的同频干扰消除.同时针对邻频干扰和复杂干扰环境,引入一种基于功率谱估计的邻频自适应检测方法.相比传统的能量噪声估计方法,该方法结构更为简单,复杂度更低,能有效提升接收机面对各种场景的适应能力.仿真结果表明,该技术能够在多模芯片中,以较低的复杂度、较好地提升系统的抗同频干扰和邻频干扰的能力,从而提高2G网络话音通信的质量.     

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状，智能天线能够自适应地跟踪用户信号，抑制干扰，增加通信容量，提高频谱复用率，在第三代移动通信系统中占有重要地位.作为智能天线的核心技术之一，波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法，根据算法对信号处理方式的不同，把它分为三大类,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后，对波束形成算法中的一类比较重要的盲波束形成算法进行了分类介绍。