Toeplitz化技术在舰载圆阵波束形成算法中的应用

把Toeplitz技术应用于舰载环境的均匀圆阵，首先通过预处理技术把阵元空间的均匀圆阵转换为模式空间的均匀线阵，然后对模式空间中均匀线阵的相关矩阵进行Toeplitz化处理，再利用ESB算法进行波束形成．理论分析表明该算法可得到较快的收敛速度，并可实现均匀圆阵的抗相干干扰，计算机仿真证实了方法的有效性．     

自适应宽带稳健波束形成及神经网络算法

针对被动跟踪系统中阵处理的要求，建立了适应宽带稳健波束形成设计方法，用神经网络算法实现了自适应宽带波束形成，从理论上解决了自适应阵观察方向上的稳健设计问题，抛弃了自适应阵的时延补偿器，将正则网络应用于自适应宽带波束形成，解决了阵处理中求二次约束解的非线性规划问题，并能在毫微秒时间内收敛，不仅保持了二次约束自适应波束形成的干扰抵消能力，而且克服了软约束带来的阵指向性两端上的现象，所建立的阵处理器能抵消干扰达40dB以上，工作带宽达到2个倍频程。     

一种双重约束的稳健自适应波束形成算法

针对最差情况下最优性能波束形成算法(WCB)仅具备对导向矢量误差稳健性的问题,提出了一种双重约束稳健自适应波束形成算法(DCRAB),在WCB的基础上增加了一个协方差矩阵误差约束条件,因而在理论上同时具备对导向矢量误差和协方差矩阵误差的稳健性.经过多次严格条件的释放,将非凸的DCRAB问题转化为凸的二阶锥规划问题(SOCP),最后可采用与WCB相似的方法求解.数值仿真结果表明DCRAB在输出SINR,DOA误差、有限采样点和方向图增益等方面都优于WCB和其他一些经典算法.     

基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法

针对对角加载方法中加载量难以确定的问题,提出了基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法.该算法在宽带信号模型基础上,分解空时宽带波束形成的约束方程,针对多频点约束,推导出空时二维导向矢量真值,得到空时结构可变对角加载波束形成算法的最优权矢量,并给出加载量求解方程,准确地计算出空时波束形成器的对角加载量.仿真结果验证了该算法的稳健性.     

均匀圆阵来波方向估计的解模糊算法

均匀圆阵在半径大于半波长的情况下,由于来波方向(DOA)估计模糊会导致测向性能下降,为解决这一问题,提出了一种新算法.通过调整阵列中某阵元为小半径阵元,可以打破来波方向估计中虚假角度和真实角度形成的导向矢量近似或者相同的平衡,实现对来波方向估计中模糊伪峰的抑制.通过应用虚拟阵列变换方法,解决了该算法需要改动原有天线阵列...     

基于自适应波束形成算法的正六边形面阵的提出与实现

在自适应阵列天线波束形成系统中,平面相控阵栅格排列方式一般有两种：矩形栅格排列和三角形栅格排列。由于矩形栅格组成的天线阵,阵元数量较多,阵元间距小,导致天线成本高,不利于辐射单元的安装。针对上述情况,提出一种采用等边三角形栅格排列的正六边形相控阵天线结构,来有效的减少平面相控阵天线的阵元数目,增加阵元间距。     

基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最...     

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.     

基于改进广义线性组合算法的极化阵列稳健波束形成

为提升极化阵列波束形成的稳健性,将广义线性组合(general linear combination, GLC)算法应用于极化阵列. 分析了GLC算法在较高输入信噪比条件下,阵列存在阵元扰动和期望信号(signal of interest, SOI)波达方向(direction of arrival, DOA)误差时,输出的信干噪比随快拍数增加而下降的原因,并提出了一种结合转换函数的改进GLC算法. 所提算法根据采样协方差矩阵(sample covariance matrix, SCM)特征值相关参数的大小,对信噪比进行判断. 信噪比较高时,采用改进GLC算法计算对角加载量(diagonal loading level, DLL);信噪比较低时,采用原GLC算法计算DLL,从而使得所提算法在任意输入信噪比和快拍下的输出信干噪比均大于或等于原GLC算法. 通过主瓣干扰条件下的计算机仿真实验验证了所提算法的有效性.      

冲击噪声背景下一种稳健自适应波束形成算法

 针对冲击噪声背景下,常规波束形成算法性能下降的问题,本文提出了一种适用于任意未知统计特性的代数拖尾冲击噪声环境下的基于归一化的线性约束正交投影(NLCOP)算法。该算法通过对输入信号进行无穷范数归一化,使变换信号的协方差矩阵在代数拖尾的冲击噪声环境下存在且有界,将自适应权矢量约束于噪声子空间,提高了波束形成器在冲击噪声背景下的性能。NLCOP算法无需噪声特征指数的先验信息,具有更低的副瓣电平且干扰抑制能力强。仿真结果验证了该算法的有效性。     

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.      

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

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。     

一种基于GSC框架波束域快速稳健自适应波束形成算法

GSC框架是自适应波束形成降秩算法的统一模型,一般通过构造降秩矩阵来降低算法的运算量,但是降秩矩阵大多通过特征分解来获得,给算法带来了大量额外的运算量。针对此问题,提出了一种波束域的快速稳健自适应波束形成算法,通过转换矩阵将输入信号从高维度的阵元域转换到低维度的波束域,然后在波束域运用子空间类算法,用信号子空间来构造阻塞矩阵、降秩矩阵和映射矩阵,既降低了计算量,又解决了基于GSC框架的自适应算法在信噪比较高时由于期望信号相消导致性能严重下降的问题。仿真结果证明了提出的算法有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法

针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成.仿真结果表明,与基于线性约束的波束形成算法相比,该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性.     

四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成

针对常规四元数域波束形成器在模型误差条件下的性能退化问题,提出基于拉伸三极子双平行阵列的四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成方法.相比现有四元数域最劣态最优化鲁棒波束形成器,该方法无需求解具有高计算复杂度的凸优化问题,且不涉及用户参数的优化设置,更易于实现.仿真结果表明,所提出的波束形成器可有效克服信号相消问题,能够以较低的计算成本获取优于四元数域最劣态最优化鲁棒自适应波束形成器的性能,且其优势在高信噪比和短快拍条件下尤为显著.      

基于均匀圆阵的信号源DOA估计方法

该文研究了基于均匀圆阵阵列的信号波达方向向估计问题，对一维角度估计采用MUSICK算法，通过谱峰搜索得到信号的方位角；对二维角度估计采用模式激励法，对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励，其使阵列流形具有类似于均匀线性阵列的列式，在此基础上，对波达矩阵进行分解，由各特征值对应的特征向量处理得到对应信号的到达方向，给出的计算机仿真结果证实了它们的有效性。     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·