单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

多通道相控阵自适应数字单脉冲合成方法

为了在有源干扰条件下对目标到达角精确估计,提出一种二维多通道平面相控阵雷达自适应单脉冲波束合成方法。利用平面相控阵方向图的正交性,沿阵列一个方向分别合成和子阵及差子阵,对子阵输出进行自适应处理,可以在其正交方向上形成零点,同时抑制旁瓣及主瓣干扰,并保证该方向上和、差波束不发生畸变,确保该方向的测角精度。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种高效的实值权均匀圆阵去相干波束形成算法

提出了一种未经相移只采用实值权的均匀圆阵的去相干波束形成算法.均匀圆阵在模式空间中被转换为一虚拟线阵,利用此虚拟线阵的特殊阵列模型结构可构造一特殊矩阵,使其秩只与信源个数有关.该特殊矩阵的虚部所张成的空间包含干扰信号子空间,所以得到干扰信号子空间的正交补空间.利用此干扰信号子空问的正交补空间可以构造出一实值权向量.该算法不需空间平滑就可以抑制相干干扰,较传统的空间平滑算法具有更小的计算量,且在小快拍数下就能收敛且性能稳定.仿真结果显示出算法的有效性.     

自适应数字波束空域相干干扰抑制方法

在干扰相干背景下,接收信号协方差矩阵中信号空间的一些向量收敛到噪声空间中,仅利用二阶信息不能准确地得到干扰的方向信息,因而干扰抑制效果较差。为此,提出了一种自适应数字波束空域相干扰抑制方法。该方法是首先基于高阶累积量估计出广义方向矢量,然后根据最优均方逼近原则,结合切比雪夫加权系数形成波束,来抑制相干干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效地抑制相干干扰。     

基于噪声子空间特性的波束形成器设计

为高效、高性能地合成阵列接收信号, 提出基于噪声子空间特性的波束形成器设计。首先, 利用噪声的宽带分布特性, 对Capon空间谱的噪声区域做粗采样, 由此进行残留噪声补偿, 获得信号协方差矩阵的估计; 其次, 利用噪声子空间与信号子空间的正交性, 通过信号协方差矩阵分解构造出信号正交补投影算子; 最后, 利用噪声子空间与干扰子空间的正交性, 用该投影算子对观测信号进行处理, 获得干扰功率估计, 进而推导出干扰加噪声协方差矩阵和最终的波束形成器。仿真结果表明, 该方法仅耗费较少的快拍, 即可在大信噪比范围内实现较高信干噪比输出。     

抑制快速运动宽带干扰的稳健波束形成算法

作者从宽带信号模型出发,通过对扰动干扰方向上空时二维导向矢量的分析,修正了权值训练期间得到的宽带干扰协方差矩阵,并结合对角加载技术,确定空时波束形成器的对角加载量,修正了多线性约束空时自适应波束形成算法的最优权值,推导出一种抑制快速运动宽带干扰的空时波束形成算法,该方法有效地实现宽带干扰的零陷加宽,提高了宽带波束形成算法的稳健性.     

基于MUSIC算法的GTD模型参数估计

将能够精确描述高频电磁散射的GTD信号模型引入MUSIC算法,并对MUSIC算法作了相应改进。利用特征分析方法的信号与噪声子空间的正交特性,使改进后的MUSIC算法既能精确估计目标散射中心位置,又能估计散射中心类型,取得了较好的效果。针对各种空间平滑预处理方法对噪声子空间与信号正交特性的影响进行了仿真,指出空间平滑预处理方法会影响噪声子空间及信号子空间结构,进而影响散射中心类型的估计,所以应对散射中心类型的最终结果进行修正。     

GPS多波束盲自适应动态干扰抑制算法

依据全球定位系统(global position system, GPS) C/A码信号的周期重复特点,提出了一种新的多波束盲自适应动态干扰抑制算法。首先利用子空间投影和零陷展宽技术抑制动态干扰,然后将无干扰的数据送入多波束形成器,由于GPS信号和噪声的重复周期不同,所以可以根据延迟协方差矩阵的分解得到信号子空间,进而确定每个波束的权矢量。仿真证明,该方法能有效抑制动态干扰,同时又能将波束的主瓣对准卫星方向,从而提高卫星信号的信噪比。     

RLS波束形成算法在相干干扰环境中的应用

讨论了如何将RLS自适应波束形成算法与空间平滑法相结合,应用到相干干扰环境中.首先给出了RLS去相干算法的结构和具体迭代步骤,并进行了理论推导,得到了采样信号协方差矩阵的逆矩阵循环传递等效于采样协方差矩阵求平均值的结论.对两种情况进行了计算机模拟,证明了算法结构的正确性和可靠性.     

用数字波束形成技术测量干扰环境中目标的方向

本文讨论了在干扰环境中利用数字波束形成技术确定目标方向的方法,给出了计算机模拟结果。测量目标角度是基于单脉冲技术中的和差波束的方法。由于各路接收机幅相误差和算法本身的影响,差波束指向零点将产生漂移且零深不够理想,影响了测角精度。本文提出了在差波束的理想指向零点方向用正交化算法产生一零点的办法来校正零点漂移和加深零深,又不影响差方向图的其它性能,从而为用数字波束形成技术精密测角提出了一条路径。另外,本文给出了为消除主瓣干扰而对和差方向图影响的模拟结果。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

子空间约束秩1干扰下的雷达信号检测

考虑雷达待检测单元在受到子空间约束的秩1干扰情况下的自适应检测问题,即待检测单元背景噪声协方差矩阵中叠加有一个秩为1的干扰协方差矩阵,并假定干扰分量约束在一个已知的子空间内.采用双步广义似然比检验准则,得到子空间约束的秩为1的干扰检测器(subspace constrained rank one interferenc...     

改进的基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

针对OPAST算法中由于迭代运算产生的累积误差易造成算法发散的问题,提出一种改进的子空间盲多用户检测算法。该方法在每次迭代过程中引入对偶Gram-Schmidt正交化来降低累积误差,从而保证算法具有更好的稳定性。仿真结果表明,所提算法在保持较低计算复杂度的前提下,具有收敛速度快、跟踪和稳态效果好的特点。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。