多波束阵列天线系统信道校准方法

基于Butler矩阵多波束天线系统实现蜂窝小区覆盖的基本原理和对多波束相关系数与阵列单元间距关系的研究,提出了在天线方向图矢量中引入窗函数和改变阵列单元间距的方法以改进系统的性能.针对无线信道衰落特性的不确定性以及Butler矩阵多波束网络的随机误差,给出了一种多波束阵列天线幅相误差的改进校准方法.该方法采用非正弦信号AC(alternating code)码作为正交编码信号集,发送一组正交编码信号到多波束阵列天线,接收端相干检测并以向量的形式累积,通过正交编码矩阵的逆矩阵解码得到校正因子,利用校正因子对Butler多波束天线的幅相误差进行修正.仿真结果表明该校准算法准确、有效,经幅相误差校准的多波束阵列天线可以实现小区的多波束覆盖.     

改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法

针对低复杂度的最小方差方法虽降低计算复杂度但成像质量不高的问题,提出了一种改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法.通过抽取协方差矩阵的有效行来计算自适应加权值,其中,有效行数的选取由更加准确的高斯相位相干系数确定,然后再用高斯相位相干因子对加权矢量做进一步修正,从而达到降低复杂度的同时保证成像质量的目的.通过实验验证,将改进算法与原算法和另一种降低复杂度的波束域方法进行对比分析,充分证明了改进算法在降低复杂度和提升成像质量方面的优越性.     

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

一种新的宽带波束形成算法

基于对角加载思想,针对宽带信号空时处理结构,将空时接收协方差矩阵进行特征值分解,并利用矩阵求逆定理推导出空时结构对角加载值的范围,得到空时结构对角加载波束形成算法的优化方程以及最优权向量的解.仿真结果表明,算法有效地对协方差矩阵估计进行了修正,增强了空时波束形成算法的鲁棒性.     

带指向约束的多目标调零天线

在卫星导航接收机中,传统调零天线无法形成对卫星信号的主瓣指向.为了能同时形成多个天线方向图主瓣,并分别对准不同卫星信号,从而提高阵列增益,文中引入导向约束条件,采用直接矩阵求逆方法求解每个卫星信号的最优权矢量解,并完成波束合成;分析了文中算法的运算量,给出了阵列增益的解析表达式.研究表明,文中算法不仅抑制了外部干扰,而且克服了卫星信号间的相互干扰,形成了对每个卫星信号的主瓣指向,提高了输出信噪比.方向图和期望信号输出信干噪比的仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于特征投影矩阵的自适应方向图改善方法

在主瓣干扰背景下,采用特征投影矩阵算法,预处理后自适应方向图将出现主波束偏移,针对传统修正方法中对角加载技术的系数固定且难以确定的问题,基于HKB算法提出了一种改进的加载系数选取方法,根据接收数据能够自适应确定对角加载量。该方法在进行脊回归估计时,通过将剩余矢量的最小方差代价函数的最小二乘估计替换成误差绝对值函数进行分析计算,从而获得新的对角加载系数,同时对自适应抗干扰总效果方向图进行了分析研究,对于旁瓣性能出现的明显恶化,结合所提方法对总效果方向图进行了改善研究。仿真结果表明了所提方法既能有效解决预处理方向图主波束指向偏移问题,同时也改善了总效果方向图的旁瓣性能。     

基于混合整数有向差分进化算法的平面麦克风阵列几何优化

针对多约束条件下阵列优化过程中运算复杂和波束指向固定的问题,本文提出一种基于混合整数有向差分进化(MIDDE)算法的综合方法。首先,通过几何变换减少优化目标数量,缩小寻优空间,降低运算复杂度;其次,对差分进化(DE)算法的变异过程引入随机选择与排序策略,提高搜索速度与精度,并改进边界约束处理方式,提高边界搜索能力。最后,用MIDDE算法优化基于正则化稳健超指向波束形成器的目标函数。仿真结果表明,在白噪声增益(WNG)受约束的情况下,优化阵列可在宽波束指向角范围内获得较高的方向性因子(DF),且显著高于相同阵元数的规则阵列,该方法可有效提高阵列性能。     

基于Zhang-Hager线搜索的改进近似最优梯度法

提出一种改进的近似最优梯度法,求解图划分问题中的无约束目标函数.先用修正的BFGS更新公式及选取BB类步长的线性组合作为标量矩阵得到近似最优步长,再引入参数对经典的Zhang-Hager线搜索形式进行改进,构建算法框架并给出R线性收敛性证明.实验结果表明,改进算法提高了原算法的性能.     

实验模态数据修正计算模型的改进拉直算法

针对实验模态数据修正计算模型拉直算法存在的缺陷,提出了一种改进拉直算法:首先通过拉直方法,把待修正的质量和刚度矩阵的方程变为线性方程;然后把位于质量和刚度矩阵带状内的元素限制在给定范围内,并运用优化和迭代方法确定修正模型.该算法还考虑了带状矩阵内存在部分值为0的情况.实例计算结果表明,采用改进拉直算法,可以缩小修正模型质量阵和刚度阵与原模型质量阵和刚度阵之间的差别,使修正模型更符合实际,精度也很高.     

相控阵天线零相位误差法的波束指向分析

受数字移相器量化相位影响,相控阵天线波束指向精度偏离预定指向.提出了零相位误差法用于改进波束指向精度的问题,并推导出零相位误差法提高指向精度的理论公式.计算结果表明,所给出的理论公式是正确和有效的.零相位误差法具有经济适用、便于实现的优点.它在现有硬件的基础上,可以有效地提高相控阵天线的波束指向精度,从而改善相控阵天线抗干扰的能力.在普遍使用的3位数字移相器情况下,波束指向的精度控制在0.012以内,大幅度提高了现有指向精度水平.     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

基于MIMO阵列的混合波束赋形算法

低轨(low earth orbit，LEO)卫星通信可以克服恶劣地形影响实现远距离通信，面对突发灾害能快速部署解决通信问题，但是，卫星在保持高速运动的同时采用高频段的信号，容易导致通信时产生严重的信号衰落。针对此问题，基于传统遗传算法提出一种适用于混合波束赋形架构的算法。固定模拟域对数字域进行迭代优化，然后固定数字域对模拟域进行迭代优化，通过共同的待优化矩阵进行联合求解，在固定功率的前提下不断迭代优化矩阵，采用混合波束赋形方法有效减少硬件复杂度，更加接近数字波束赋形的性能。仿真表明，在混合波束赋形架构应用上，相对于传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法，所提算法性能提升了6.61%。     

发射波束赋形消除感知用户对主用户干扰算法

针对如何完全消除感知用户对主用户的干扰问题,探讨了如何利用发射端的波束赋形消除感知用户对主用户的干扰.给出了感知网络和主用户网络共存的系统模型和一种最佳波束赋形算法.并对这种最佳波束赋形算法进行了性能仿真,仿真结果表明,该算法较迫零波束赋形算法在性能上更有优势.与经典的迫零波束赋形方法比较,该算法既能消除对主用户的干扰...     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

基于酉变换的改进GSO波束形成器

针对传统Gram-Schmidt正交化(GSO)波束形成器对干扰的抑制性能比较差的缺点,提出一种基于酉变换的改进GSO算法.该算法对训练数据进行酉变换,估计变换后数据的协方差矩阵并取其实部,待该实矩阵减去噪声分量后采用GSO算法重构变换后的干扰子空间,将经过同样变换后的静态波束加权矢量向该干扰子空间做正交投影得到自适应加权矢量.计算机仿真结果证明,在干噪比(INR)较高时该算法与基于特征值分解的子空间投影算法的性能相近.     

基于多线接收的延时乘累加超声波束形成算法

基于超声成像对于高帧频的需求特性，提出了一种基于多线接收的延时乘累加(multi-line acquisition delay multiply and sum， MLADMAS)超声波束形成算法.该算法首先借助于多线接收技术，由一条传输线得到多条合成传输线，再利用复杂度更低的延时乘累加算法，并行进行波束形成操作，以得到多条接收线输出结果.仿真实验结果表明，与传统的延时叠加算法相比，MLADMAS算法能在将帧频提高两倍的同时，得到质量更好的图像，其评价指标FWHM，PSL和CR分别提高了28.49%，26.29%，26.06%.当使用幅度变迹时，MLADMAS算法的性能进一步改善.     

4阶量算法在盲波束形成上的应用

对波束形成算法性能进行了比较,考虑盲波束形成算法具有不需要阵列流形、到来方向、训练序列以及干扰和噪声的自相关矩阵等先验知识的特点,设计了基于4阶累积量盲波束形成器·由于直接利用入射信号的高阶量统计信息,不仅可以有效地消除高斯噪声的影响,而且可以消除加性非高斯噪声的影响·仿真实验结果证明,与最小方差无畸变响应的波束形成器(MVDR)相比,作者所提出算法适用于多径传播环境,具有收敛速度快,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等特点·