基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成

基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束形成算法在实际中得到了广泛的应用,但当其应用到子阵级时,自适应方向图主瓣变形且旁瓣升高,抗干扰性能严重下降.针对这些问题,提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,引入罚函数对自适应方向图进行约束使其逼近期望的静态方向图;同时在干扰子空间约束波束响应为0,对干扰信号进行抑制.该算法在有效抑制干扰的同时,能够使主瓣保形并保持较低的旁瓣,还能获得较好的输出信干噪比.通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.      

基于特征向量的线性约束最小方差自适应方向图控制

针对自适应波束形成中副瓣电平较高的问题,该文提出一种基于特征向量的线性约束最小方差(E-LCMV)自适应方向图控制算法。该算法通过对输入数据协方差矩阵进行特征分解,得到干扰子空间与噪声子空间,利用子空间之间的正交性,在静态加权矢量中修正约束矩阵和约束响应矢量,可在小快拍数条件下有效地抑制干扰,并同时保持静态方向图的副瓣特征。计算机仿真结果表明该算法具有良好的副瓣特性,并提高了低快拍数下输出的信干噪比(SINR),验证了该算法的有效性和优越性。     

基于功率倒置算法的GPS抗干扰天线研究

介绍了GPS信号的特点,以及功率倒置阵列原理,针对GPS接收机易受外来干扰的情况,提出了一种有效的GPS抗干扰方法-基于功率倒置算法的自适应天线阵列,采用最小均方误差LMS算法计算功率倒置阵的权值,给出了最优加权条件下不同干扰功率的天线方向图,表明功率倒置算法能使天线阵列在干扰方向上自动产生波束零陷,且随干扰功率的增强而加深.结合软件无线电的思想,探讨了自适应天线阵列中各单元的实现途径.     

存在指向误差情况下的低旁瓣自适应波束形成

针对确定自适应阵列系统,在传统的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法基础上提出一种在期望信号方向估计有误差的情况下,能减小指向误差的低旁瓣自适应波束形成算法,该算法运用波束保形函数,集中主瓣波束,抑制旁瓣波束,提高了阵列输出的信干噪比(SINR),计算机仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

基于半定规划的零陷控制方法

自适应波束形成算法能够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震动等情况下,由于干扰位置的扰动而使得自适应权和数据失配.针对上述问题,提出了一种基于半定规划的对干扰源零陷展宽方法,该方法通过对干扰源的波达方向附近范围内的方向向量的约束,来展宽干扰源的零陷范围.该方法能够有效地提高系统的鲁棒性能,使得干扰和噪声的功率输出最小,保证对干扰源的抑制能力.仿真结果验证了算法的有效性.     

智能天线在卫星定位抗干扰中的应用

介绍了自适应波束形成技术的基本原理,结合卫星定位系统的特点,提出了一种将自适应波束形成技术应用于卫星定位接收机抗干扰系统的解决方案.该方案利用卫星星历和惯性导航器件的输出来构造卫星信号的方向向量,对阵列接收信号的协方差矩阵利用其最大似然估计逼近,在最大化输出SINR准则下求出相应的最佳权值向量.仿真结果显示利用该最佳权值向量能够有效地对单干扰和多干扰在干扰来向形成深度零陷,同时在卫星信号来向保持一定的增益,能较好地满足卫星定位抗干扰系统对前端天线阵抗干扰能力的需求.     

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。     

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。     

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·     

相干多径环境下的毫米波大规模MIMO混合波束赋形方案

针对传统全数字域的解相干算法无法直接运用于混合波束赋形场景的问题,设计了一种混合波束赋形下的解相干方案。在模拟域,基于设计的码本波束,提出一种新的模拟波束赋形方案,分别搜索与每个信号方向最为接近的波束,形成波束集合,利用所得到的波束集合,对阵列接收信号分别进行模拟波束赋形得到一级输出。在数字域,提出“阵列信号重构”的思想,对一级输出进行阵列信号重构,将重构信号作为输入,进行空间平滑处理,在相干干扰方向和非相干干扰方向均可形成较深的“零陷”。通过理论分析和仿真,对不同方案的波束方向图、信干噪比、频谱效率等性能进行了研究。结果表明,所提出的混合波束赋形方案的信干噪比和频谱效率等性能几乎逼近于纯数字波束赋形方案。     

一种下行波束赋形与功率控制联合优化的新算法

在无线蜂窝系统中 ,当采用下行波束赋形技术时 ,所有用户所接收到的信号必须满足给定的信噪干扰比。由于信噪干扰比的大小与天线的辐射方向图有关 ,故平常所用的技术 (如空间相关矩阵特征值分解技术 )都必须再加以额外的功率控制。提出了一种新的下行波束赋形与功率控制的联合优化算法 ,这种算法不但能够调整权系数以使所有用户具有相同的信噪干扰比 ,而且可以使用户的功率辐射最小     

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。     

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.     

基于分数时延的宽带自适应波束形成

对于宽带信号,基于移相的窄带波束形成方法会导致方向图波束指向的偏移和主波束畸变,并且无法有效地抑制宽带干扰。该文提出了基于数字时延加抽头延迟线(tapped delay line,TDL)结构的宽带自适应波束形成方法。该方法采用数字时延滤波单元补偿宽带信号在波束指向上的相位和包络偏移,并用基于TDL的空时二维滤波处理抑制宽带干扰。分析和实验结果表明,该方法可以有效地合成空间宽带波束并抑制宽带干扰,提高信干噪比(signal-to-in-terference-plus-noise ratio,SINR)增益。     

子阵结构FDA阵列模糊函数建模与研究

基于模糊函数的优化是频率分集阵列FDA雷达波形设计的重要手段，针对现有文献中缺乏对子阵结构频率分集阵列模糊函数研究的问题展开分析。首先建立了窄带条件下发射简单脉冲的FDA阵列数据模型，对比了FDA阵列与相控阵的方向图特性；在此基础上，基于信号经匹配滤波器输出的时域卷积出发推导出FDA阵列在三种接收信号处理机制下的复型模糊函数；然后，对采用不同频控函数的交叉子阵FDA阵列的发射方向图特性、模糊函数特性分别展开分析，并用仿真验证了采用正弦频控函数的FDA阵列具有较好的干扰抑制性能的结论，从而为后续基于子阵FDA阵列的模糊函数设计雷达波形以实现干扰抑制的一系列研究奠定了重要基础。     

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。     

估计强干扰信号波达角度的一种新方法

在强干扰环境下，选择特定的步长因子，能够促使恒模算法抑制强干扰信号，然而，恒模算法的收敛过程较长，且输出信干燥比不高。首先导出了恒模算法权向量和干扰信号的波达角度之间的关系，然后利用这一关系能够迅速求出强干扰信号的波达角度，最后，计算机仿真验证了该方法。在已知期待信号波达角度的条件下，就可以把天线阵的主波束对准期待信号，而把零陷对准强干扰，较好地实现波束形成。