子阵级的数字波束形成技术

本文讨论了子阵级的数字波束形成(DBF)技术的特点,分析了产生栅零点和栅谱现象的原因,提出了克服栅零点的不均匀子阵划分法。     

Phased MIMO雷达恒模正交波形优化设计 Phased-MIMO雷达恒模正交波形优化设计

由于受到发射机功率和波形能量的限制,现代雷达系统一般选择恒模波形来实现发射功率的最大化利用。针对Phased MIMO雷达子阵单元之间的恒模正交波形优化设计问题,基于矩阵谱逼近的思想,本文提出了一种新的波形设计框架。首先假设输出信干比的需求得到划分的子阵数目,根据最大信噪比准则对子阵单元进行波束形成,提高了雷达系统的抗干扰性能,其次采用迭代矩阵谱逼近算法(iterative matrix spectral approximation algorithm, IMSAA)对子阵单元之间的正交波形进行优化设计,相对于multi-CAN算法,该算法能够获得更好的相关性能,而且运算效率较高,最终实现了恒模波形的优化设计。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于子阵级处理的宽带非规则子阵相控阵鲁棒性干扰抑制

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理的有效带宽;然后,进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法,利用测量的先验信息划分子区间,减小重构区域,降低运算量;最后,利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势,避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况,能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰,具有较强的鲁棒性。     

共形阵机载火控雷达杂波建模与杂波抑制

共形阵机载火控雷达较常规平面阵机载火控雷达有着更少的负载、更好的空气动力性能及更大的扫描范围等优点。对机头共形阵火控雷达的子阵划分、方向图特性、杂波建模和杂波抑制等问题进行了研究。首先,给出了机头共形阵天线的数学模型和几何结构,依据火控雷达动目标检测需求确定了该天线工作方式和子阵合成方式,并分析了机头共形阵的天线方向图特性;然后,结合共形阵阵面结构特点分析了机头共形阵的杂波谱分布特性;最后,利用空时自适应处理(space time adaptive processing, STAP)方法对共形阵机载火控雷达进行了杂波抑制处理,并通过仿真分析了STAP方法的杂波抑制性能。     

一种由非均匀子阵构成的DBF方向图的设计方法

详细分析了由子阵构成的DBF的方向性函数特性,给出了方向图的设计方法,并讨论了其栅瓣产生的条件.在DBF中,海明加权只适用于由阵元直接构成的均匀阵;对海明加权进行了修正,使之适用于由非均匀子阵构成的DBF,其特点是根据子阵的相应位置来调整权系数.分析和计算机仿真结果表明了此方法的有效性.     

重叠子阵平面相控阵ADBF的方向图控制

提出了二维子阵级ADBF的信号模型,适用于任意的平面相控阵。研究了基于失配最优检测器的二维子阵级ADBF,它是对常规二维子阵级ADBF的一种修正,通过引入一个失配的导向向量,可对方向图进行有效的控制。该方法在无干扰时可得到所希望的静态方向图,因而解决了ADBF在自适应与非自适应工作模式之间的转换问题;而在存在干扰的情况下,与常规方法相比,明显改善了旁瓣电平。基于失配最优检测器的方法对重叠子阵和非重叠子阵均适用,克服了基于归一化的方法只适用于非重叠子阵的局限性。仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

聚类子阵划分及子阵级单脉冲测角性能分析

在大型阵列天线的设计中,考虑到系统成本及复杂性,通常会采用子阵技术。然而,由于理论分析不足,工程中普遍接受的是较为简单的子阵划分,这种设计的缺陷制约雷达的整体性能。针对阵列雷达单脉冲技术,揭示了最优子阵划分与聚类问题的等价关系,建立了聚类算法求解最优子阵划分的理论基础,并推导了任意子阵划分下的单脉冲技术及其性能指标。聚类方法能够有效地获得最优的划分方案。通过数值实验,对所提方法以及经典的子阵列划分方法进行了仿真对比,验证了聚类子阵划分方法的有效性。     

MIMO雷达稀疏阵优化设计

多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）稀疏布阵虽然可以获得最大的连续虚拟孔径,但在机载应用中无法进行规则的稀疏布阵。采用模拟退火算法,以MIMO接收端的虚拟收发联合波束为优化对象,对MIMO雷达的稀疏布阵进行优化设计。通过优化MIMO雷达的发射和接收阵元位置,可以在保持主瓣在不展宽的情况下获得更好的旁瓣水平,仿真结果验证了这一方法的有效性。     

三机无源定位阵面旋转效应仿真分析

针对三机三维布阵优化问题,以精度因子为目标函数,以阵面旋转为切入点,采用建模仿真方法,分析了阵面旋转效应对三机时差定位,频差定位及时频差定位精度的影响,直观地揭示了不同定位体制下的布阵优化规律.这些规律在下步工作中可作为先验知识,与粒子群、模拟退火、遗传算法等最优化方法相结合,更精细地研究三机三维布阵优化问题.     

基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

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。     

基于多任务学习方向图可重构稀疏阵列天线设计

方向图可重构天线能够根据实际需要实时改变阵列天线的方向图,稀疏天线阵在满足方向图要求的前提下可以有效降低天线设计的复杂度。提出了一种基于多任务学习的方向图可重构稀疏阵列天线设计方法。将稀疏阵列优化设计及其方向图综合问题转换成为稀疏矩阵的线性回归问题,利用多任务学习能同时对多个相关任务优化学习的特性,建立了多个方向图联合赋形的多任务学习模型。通过迭代收缩阈值的方法,对多任务学习问题进行优化求解,使得阵列天线能够使用更少的阵元实现多个方向图的重构。仿真结果表明,该方法可以生成相同阵列结构的稀布天线阵,并通过动态改变其权值向量,实现多个方向图的精确赋形。     

虚位技术对相控阵导引头探测性能的影响

为了研究相控阵导引头采用虚位技术后对导弹探测制导性能的影响,根据天线单元置相原理,分析了虚位条件下各天线单元的移相规律及波束指向误差产生的原因,建立了天线波束空间传播模型,根据向量空间关系推导了天线方向图数学模型,建立了子阵扫描条件下的子阵方向图表达式及综合因子方向图表达式,分析并说明了存在初始天线波束角情况下子阵扫描对量化副瓣的影响。仿真结果表明,虚位技术会带来波束指向误差,由于子阵扫描,子阵的零点位置与综合因子栅瓣位置基本重合,不会带来过大的量化副瓣电平。     

基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计

针对非同构分布式阵列无法使用旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotation invariant technique algorithm, ESPRIT),同时为了提高非同构分布式阵列的角度估计精度,提出基于求根降秩算法(root rank reduction estimator, root-RARE)的目标波达方向估计方法。由于分布式阵列的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。算法以root-RARE与多重信号分类算法(multiple signal classification, MUSIC)联合解模糊,以root-RARE得到的粗估计为参考,解整个非同构分布式阵列MUSIC谱估计的模糊,从而得到高精度无模糊的估计。推导非同构分布式阵列方向估计的克拉美罗界,分析算法的波达方向估计性能,同时分析分布式阵列方向估计时的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证所提算法方向估计的正确性及有效性。     

基于期望传播的分布式信号检测算法

针对大规模集中式天线阵列带来的硬件开销大与信号检测复杂度高等问题, 研究了期望传播算法在分布式广义线性模型中的应用, 提出了一种基于分布式的信号检测方案。首先将大规模天线阵列均分为多个独立并行的子阵列, 并在每个子阵列中独立地进行消息迭代更新, 再由一个集中处理模块对消息进行汇总, 直至迭代完成。仿真结果表明, 与期望一致信号检测算法相比, 提出的算法在降低计算复杂度的同时能够维持良好的检测性能, 研究表明该算法能够较好地适用于分布式广义线性模型。     

星载GMTI稀疏阵雷达的STAP研究

针对稀疏阵的欠采样会引起动目标检测盲区的问题,基于星载GMTI(ground moving targets indica-tion)稀疏线阵雷达,分析了多载频稀疏阵雷达的系统模型和空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)的基本原理,考虑了非周期阵列对减少盲区的作用。仿真结果表明采用多载频模式可有效改善稀疏引起的动目标检测盲区。