一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。     

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。     

存在幅度/相位误差的稳健波束形成

基于线性约束最小方差准则(LCMV)的自适应波束形成器,在存在阵列幅度/相位误差情况下性能会显著下降。针对此情况,基于信号子空间与噪声子空间的彼此正交特性,对存在误差的信号导向矢量和干扰导向矢量,同时向信号子空间投影,然后对投影后的导向约束采用LCMV准则进行自适应波束形成。理论分析和仿真结果表明文中方法对阵列幅度、相位误差具有稳健性。     

一种简化的单约束波束形成方法

研究的是单约束最小无失真响应（MVDR）波束形成问题,在基于共轭梯度法（CG）的多级嵌套维纳滤波（MSNWF）基础上,提出了一种简化的单约束波束形成方法.该方法与原有的一般旁瓣对消器（GSC）波束形成方法相比,无需计算约束矢量的正交补,节省了计算量.文章还给出了两种方法的等价性证明.仿真结果表明新方法可行、有效.     

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。     

FDA-MIMO雷达稳健抗主瓣距离欺骗式干扰技术

频率分集阵(frequency diverse array, FDA)多输入多输出(multiple-input and multiple-output, MIMO)雷达可利用距离维自由度在发射-接收频率域内对欺骗式干扰进行抑制。但当存在目标导向矢量失配和协方差矩阵估计误差时,其抗干扰性能损失严重。针对该问题, 在FDA-MIMO雷达中提出了一种基于稳健波束形成的抗干扰方法。首先, 对剔除了残留噪声的Capon谱估计器在信号(或干扰)域内积分来构造期望信号(或干扰)导向矢量; 然后, 利用不同信号导向矢量间的正交性获得干扰功率并重构干扰加噪声协方差矩阵; 最后, 用更精确的导向矢量和重构矩阵计算自适应波束形成器的最优权值, 提高干扰抑制性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

一种新的盲波束形成器建模与仿真研究

提出了一种新的基于高阶累积量和神经网络的盲波束形成器，并对其进行了建模与仿真研究。该波束形成器应用高阶累积量对期望信号的方向向量进行估计。采用线性规划神经网络实现盲波束形成。不但减少了对阵列流形的依赖，具有较好的 容差性，而且能有效地避免矩阵求逆运算，减小了运算量，易于用硬件实时实现。仿真实验验证了该波束形成器模型的有效性和正确性。     

基于最小敏感度的广义线性自适应波束形成算法

常规最小方差无失真响应波束形成器对于非圆信号是次优的,且当训练样本数有限时,其性能有所下降。针对这一问题,提出了基于最小敏感度的广义线性自适应波束形成算法。算法以期望信号和干扰信号的非圆特性为基础,利用最小敏感度准则求得最优权矢量,提高了波束形成器的稳健性。计算机仿真结果表明,算法在低信噪比和小快拍数的情况下也具有较好的性能。     

低频共形阵的宽带波束域高分辨方位估计方法

针对共形布阵技术,提出了适用于低频共形基阵的宽带波束域高分辨方位估计方法。首先利用基于二阶锥规划的波束优化技术设计适用于低频共形基阵的宽带恒定束宽波束形成器,然后用设计好的波束形成器对基阵输出数据进行空域预滤波,使宽带信号的不同频率分量能无失真地通过,同时抑制旁瓣区的干扰,最后针对滤波后的多波束输出采用波束域高分辨方位估计方法估计目标方位。由于基于二阶锥规划技术设计恒定束宽波束形成器仅需要对主波束进行拟合,提高了设计精度,减小了聚焦误差,从而提高了方位估计的性能。计算机仿真和湖上实验数据处理结果验证了该方法能有效地估计出水下低频宽带目标声源的方位。     

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。     

一种改进鲁棒性的CAB盲波束形成算法

基于边界误差性能最优准则的鲁棒性方法是波束形成算法领域内的最新研究热点,将该鲁棒性方法与CAB(周期自适应波束形成)算法相结合,提出了一种新的改进鲁棒性的CAB盲波束形成算法。该算法与采用传统对角线加载技术的R-CAB盲波束形成算法相比,进一步提高了稳健性和输出信干噪比。计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

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.     

基于新最速下降算法的自适应波束形成

针对阵列信号处理中自适应波束形成技术的抗干扰问题, 提出一种基于新的最速下降法的波束形成算法。新的最速下降法将多元二次凸优化问题转换为一元二次问题, 通过循环迭代的方式使求出的极值点向高维凸优化问题的极值点逼近, 最终使结果收敛到最优解。将这种算法应用于自适应波束形成, 提高自适应波束形成的收敛速度、抗干扰能力和低快拍下工作的能力。经过仿真验证, 与基于最小均方算法以及改进最小均方算法的波束形成方法进行比较, 所提出的波束形成算法具有抗强干扰、收敛速度快、能在低快拍条件下工作的优点。     

基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法

在分析直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法存在缺陷的基础上,提出了基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法,解决了直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法在特定干扰角度上数值稳定性下降和约束零点损失问题。提出了线性约束正交投影算法,基于变换的线性约束正交投影算法可得到和其它降秩方法相同的性能,但降低了计算复杂度。通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

动态超表面天线阵列混合发射波束成形

动态超表面天线(dynamic metasurface antenna, DMA)阵列是一种可实现模拟-数字混合波束成形的新型阵列结构, 其模拟波束成形部分由DMA实现, 系统实现的复杂度低。本文研究基于DMA阵列的混合发射波束成形, 核心问题是模拟与数字发射权值的联合优化。该文基于交替优化思想将模拟-数字权值联合优化问题分解为多个子问题, 提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)的求解方法。该方法首先引入辅助变量简化问题模型, 然后通过交替优化求解辅助变量、数字权值和模拟权值。其中, 辅助变量求解具有闭式表达式, 数字权值与模拟权值解耦合后利用ADMM分别求解。仿真结果表明, DMA阵列与典型的唯相混合阵列和恒模约束下的唯相阵列相比, 具有更好的混合发射波束成形性能。     

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 gradien...