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.     

基于非线性约束的可变对角加载自适应波束形成算法

提出了一种鲁棒波束形成算法。给出了一种基于可变角加载形式的方向图权向量形式，然后利用非线性约束条件对此权向量进行优化。新的算法可以在期望信号导引向量存在误差的情况下提供较好的输出SINR。仿真证明了新算法的有效性。     

基于非线性约束的可变对角加载自适应波束形成算法

提出了一种鲁棒波束形成算法。给出了一种基于可变角加载形式的方向图权向量形式,然后利用非线性约束条件对此权向量进行优化。新的算法可以在期望信号导引向量存在误差的情况下提供较好的输出SINR。仿真证明了新算法的有效性。     

基于特征结构提取的盲自适应波束形成算法

在所有盲自适应波束形成算法中,ＳＣＯＲＥ无疑是一种出色的算法,然后,求解过程中所需进行的奇异值分解而导致的巨大运算量令人无法忍受。本文把它归结为一类特征结构的提取问题,提出了一个合适的代价函数,通过对代价函数取极小可以提取所需要的最大特征值,从而将运算量大大降低,计算机仿真验证了这种方法的正确性。     

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。     

基于小波包变换的自适应波束形成

在小波变换算法的基础上，结合智能天线所处理的信号空域频率较高的特点提出了基于小波包变换的线性约束最小方差波束形成算法。该算法利用了小波包分解对高频分析更细致的特性。仿真结果表明，该算法的极点处增益和零陷都优于小波变换算法。     

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。     

自适应波束形成技术在OFDM系统中的应用与仿真

为了提高OFDM系统的性能,人们引进了自适应波束形成技术来进一步抑制干扰信号(signals not of interest,SNOI),其中目前可见报道的是利用LMS(least mean square)波束形成技术的OFDM系统.但是LMS-OFDM系统需要使用训练序列,即占用更多频率资源,并且该系统在强干扰环境下工作性能下降,因此有必要研究新的且更适宜在复杂环境下工作的自适应波束形成-OFDM系统.文中将基于期望信号空间信息的MCMV(multiple constrains minimum variance)波束形成技术与OFDM系统相结合,得到一种MCMV-OFDM系统.该系统与原有的LMS-OFDM系统相比.不需要训练序列并在强干扰的环境下有着较好的性能.     

基于神经网络的盲波束形成方法研究

提出了一种基于径向基函数网络(RBFNN)的盲波束形成方法。该方法首先在不知道任何基阵方向向量先验知识的情况下，利用信号的多普勒信息估计波束形成的权矢量。然后引入径向基函数网络逼近估计的波束形成权矢量，从而实现盲波束形成。利用神经网络的并行结构，不但有效地提高了运行速度，而且对系统误差具有很强的鲁棒性。仿真实验验证了算法的正确性。     

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.      

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.     

一种基于神经网络的快速盲波束形成算法

定义了一种新的映射关系,有效地简化了应用径向基函数神经网络(RBFNN)实现波束形成时训练数据的产生.采用两个网络并行处理的方法提高了网络收敛速度,通过后续处理逼近维纳解.仿真实验表明,该算法的信号跟踪能力与最小方差无畸变响应(MVDR)算法的跟踪能力十分接近.但由于该算法结合了神经网络容错能力强的特点和并行计算的结构优势,比MVDR算法更有效地提高了运行速度,并且对系统误差具有更强的鲁棒性.     

基于均匀圆阵的稳健迭代波束形成算法

针对导向矢量偏差和转换误差导致传统波束形成器的性能下降及均匀圆阵不具有范德蒙结构的问题,提出了一种基于均匀圆阵的稳健迭代波束形成算法.该算法利用相位模式转换技术推导出虚拟自相关矩阵,并把导向矢量限定于确定的椭圆集合中.从最差性能优化的设计思想出发,构造基于均匀圆阵的二阶凸规划的代价函数,再利用拉格朗日乘子法求得权重矢量的闭式解表达式且能够准确求出优化解中的对角载入值.仿真结果表明:所提算法能够提高系统的稳健性,改善了阵列的输出性能.     

Adaptive Radio Frequency Interference Mitigation for HF Surface Wave Radar

The paper analyses the characteristics of radio frequency interference （RFI） in HF surface wave radar （HFSWR） which adopts the linear frequency modulated interrupted continuous wave （FMICW）. RFI will influence all the range cells including all the positive frequency and negative frequency, and the negative frequency range cells contain only the interference information. Based on the above characteristics, we introduce and analyze a new adaptive interference mitigation beamforming algorithm using the negative frequency range cells samples to estimate the interference covariance matrix. Experimental results confirm that this general and robust algorithm can achieve effective RFI suppression using the data recorded by the HFSWR, located near Zhoushan in Zhejiang China.     

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。