一种相干信号自适应波束形成零陷展宽算法

针对传统自适应波束形成器在相干干扰位置出现快速变化时,输出性能下降,甚至干扰抑制失效的问题,提出了一种相干信号自适应波束形成零陷展宽算法。首先,对接收数据协方差矩阵进行解相干处理得到Toeplitz矩阵;其次,对协方差矩阵进行重构和优化;最后,进行零陷展宽和对角加载处理。仿真结果表明：该算法不仅能对相干干扰自适应形成宽零陷,而且可以灵活地控制零陷的深度和宽度;与Mailloux算法相比,在输入信噪比较高的情况下,该算法能得到更低的波束旁瓣电平和更高的输出信干噪比     

模式空间矩阵重构波束形成算法研究

该文提出了一种均匀圆阵相干波束形成方法,这里称为模式空间矩阵重构(MODE-TOEP)波束形成算法。该算法在对均匀圆形阵列(UCA)的输出信号进行模式空间转换的此基础上,重新构一个特殊的Toeplitz矩阵,然后进行基于特征空间的波束形成,可以有效地抑制相干干扰。与模式空间平滑ESB算法相比,MODE-TOEP波束形成算法运算量小而且干扰抑制性能更好。计算机仿真表明MODE-TOEP波束形成算法的有效性和优越性。     

基于EPUMA的相干干扰零陷加深算法研究

麦克风阵列信号处理中,自适应波束形成技术能够实现空域上的滤波,增强期望方向的有效信号同时抑制干扰源方向信号。但在相干干扰功率较大的环境下,许多传统算法的估计精度和性能会受到很大影响甚至失效。对此,提出一种基于增强型主奇异向量模态分析(EPUMA)重构优化协方差矩阵进行自适应处理的方法。该方法首先对信号协方差矩阵进行特征值分解,然后利用加权最小二乘计算线性预测系数,最后通过代价函数估计出期望的空间谱。仿真结果显示,该方法可以有效减少功率较大的相干干扰对自适应波束形成的影响,提高了阵列接收信号的信噪比。     

迭代子空间跟踪和结构约束的自适应波束形成算法

自适应波束形成(adaptive beam-forming:ABF)方法通过对阵列数据进行加权处理来获得最大的输出信干噪比,对采样协方差矩阵依赖性较大.在小快拍和通道随机响应误差条件下,采样协方差矩阵的估计值与真实值通常存在较大差异,严重恶化了基于线性约束最小均方误差准则的自适应波束形成方法的干扰抑制性能.针对该问题,本文基于子空间投影类波束形成方法的思想,提出采用迭代子空间跟踪和结构约束的自适应波束形成方法.该方法首先利用clearing技术在训练样本集上依次跟踪主特征矢量并构成信号子空间;然后根据子空间投影类波束形成权矢量的结构特性计算自适应加权矢量.仿真结果表明本文方法能有效提高自适应波束算法的输出信干噪比.     

CSMG波束形成算法在相干和非相干环境中的应用

讨论了如何将CSMG自适应波束形成算法与空间平滑法相结合，应用到同时存在相干干扰和非相干干扰的环境中。该算法具有空间平滑法和CSMG波束形成算法的优点，能对相干干扰抑制，并且在非相干干扰方向也能形成很好的零陷，大大提高了系统的抗干扰性能。对该算法、普通CSMG算法和与空间平滑算法相结合的MVDR算法进行了计算机仿真，并对仿真结果进行了比较，证明了该算法结构的可靠性和优越性。     

一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法

波束域算法是通过对阵列信号进行波束形成预处理,再进行高分辨测向.本文提出了一种新的均匀圆阵宽带波束域高分辨测向算法,推导出波束域聚焦矩阵的表达式.新方法大大提高了圆阵宽带波束域测向算法的分辨率,估计精度等性能.最后通过计算机仿真,与基于模式空间变换的宽带圆阵波束域算法和宽带圆阵相干信号子空间算法进行了比较,验证了新算法的优良性能.     

一种基于降秩变换的ESB改进算法

提出了一种基于降秩变换的ESB改进算法,该方法首先用降秩变换矩阵对阵列接收数据进行降秩变换,利用干扰子空间和修正的期望信号导向矢量来构造降秩变换矩阵,然后进行波束形成.该算法解决了传统的基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法方向图副瓣电平较高的问题,并且解决了当阵列协方差矩阵中不含期望信号或期望信号较小时方向图畸变的问题,从而大大提高了抗干扰能力.仿真结果证明,所提出的基于降秩变换的ESB改进算法具有良好的波束形成性能,验证了算法的有效性.     

基于二阶锥规划的相干信号深零陷自适应波束形成

针对常规自适应波束形成算法在强相干干扰情况下零陷深度不够、甚至干扰抑制失效的问题,提出了一种基于二阶锥规划的相干信号深零陷自适应波束形成算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵进行Toeplitz重构,使其包含信号和干扰的所有方位信息。然后重构了干扰加噪声协方差矩阵。接着在保证期望方向波束无失真前提下,约束主瓣宽度和旁瓣电平,使得波束形成器干扰和噪声的输出功率最小。最后将该问题转化为凸优化中的二阶锥规划问题,并使用凸优化工具箱进行快速求解。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于自适应变换矩阵的数字波束形成方法

与全自适应数字波束形成(ADBF)算法相比,运算量较小的部分ADBF算法性能存在一定程度的下降.为此文中研究了一种基于自适应变换矩阵的数字波束形成方法(T-ADBF).该方法利用对干扰形成的零陷信息,采用零点预处理算法自适应获得新变换矩阵,以形成新的波束指向.性能分析与仿真结果表明,该方法可在运算量少量增加的条件下,不损失系统自由度,接近ADBF算法的性能,具有显著的优越性.     

相干多径环境下自适应阵列的性能改进

针对传统自适应波束形成算法无法抑制相干干扰的问题,引入了一种预处理技术--自适应加权空间平滑(Weighted Spatial Smoothing,WSS)算法,结合线性约束最小方差准则,可以有效地抑制相干干扰.同时,针对WSS引起的孔径损失,提出了一种对子阵进行相位补偿,利用全阵做波束形成的方法.理论分析和仿真结果表明,该方法对相干干扰的抑制能力明显优于常规均匀空间平滑(Uniform Spatial Smoothing,USS)算法,而且避免了孔径损失.     

基于IAA的协方差矩阵重构稳健波束形成方法

针对小样本背景下,存在相干信号、相位及阵元位置误差,传统波束形成方法性能不佳的问题,提出了基于迭代自适应法(IAA)的协方差矩阵重构稳健波束形成方法。该方法利用IAA估计出精确的功率谱,并进一步利用IAA估计的功率重构干扰协方差矩阵。重构过程中,将积分区域缩小到三维立体环域,减少无用信息的影响,提高了干扰协方差矩阵的重构精确度。最后通过波束形成抑制干扰信号。由于IAA不依赖于信号的非相干假设,解决了相干信号存在下的方位估计和功率估计。仿真表明,所提出的方法在相干信号、少快拍、相位及阵元位置误差同时存在的情况下,相对于其他波束形成方法,具有最优的信干噪比(SINR)输出,表明该方法具有优良的抑制干扰性能。     

一种通用的GPS多类干扰抑制方法

欺骗式干扰、压制式干扰、卫星多径信号干扰是GPS最常见的,也是最有威胁的干扰。本文针对这三种干扰共存的情况,将子空间技术和低副瓣常规波束形成技术相结合,提出了一种通用的抗干扰算法。该算法能够同时抑制欺骗式干扰、压制式干扰和卫星多径信号干扰,并对GPS信号提供信号处理增益。本文还分析了欺骗式干扰和GPS卫星信号的相关特性,针对不同的相关性,提出分别采用协方差矩阵特征值分解和高分辨相干子空间估计方法来计算干扰子空间。仿真结果表明本文方法可以同时抑制多类干扰,保证接收机能够准确捕获到卫星信号。      

极化-空域联合抗机载雷达欺骗式主瓣干扰

机载雷达欺骗式主瓣干扰不仅会引起大量虚警,还会污染空时自适应处理(STAP)器的训练样本,引起自适应方向图畸变,导致期望信号相消和杂波抑制性能下降。针对此问题,利用目标信号与干扰信号极化特性的差异,该文提出一种极化-空域联合自适应波束形成的方法来抑制欺骗式主瓣干扰。该方法首先在多普勒清晰区挑选干扰样本,并采用特征融合技术估计干扰协方差矩阵,然后采用重叠滑窗的子阵合成方式进行极化-空域联合自适应波束形成,在抑制主瓣干扰的同时为后续杂波抑制保留了空域自由度,最后通过STAP抑制剩余的杂波。该算法可以有效滤除密集欺骗式干扰,减少由其引起的虚警,改善机载STAP雷达的杂波抑制性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

一种基于波束空间的非相关信号源DOA估计方法

针对非相关信号源的到达角估计,本文基于波束空间信号输出协方差矩阵的对角阵特性,建立了信号到达角估计的最小化代价函数.采用DFT波束形成矩阵,借助于矩阵分解变换,保持了阵列流形的Vandermonde结构,并由此将代价函数转换为二次函数形式,得到信号源到达角的精确估计.仿真结果表明该算法具有更快的运算速度,更低的分辨力门限及高的估计精度.     

Adaptive nulling beamformer for rejection of coherent and noncoherent interferences

An adaptive beamforming method is presented which rejects coherent and noncoherent interferences by using an interference subspace, which is efficiently obtained from a submatrix of the covariance matrix of received signals. The use of the submatrix enables an increase in the effective array aperture size, as compared with the existing correlation-vector-based beamformer (CVB). As a result, the proposed beamformer can provide superior performance than conventional methods such as CVB and the weighted spatial smoothing (WSS).     

基于协方差矩阵变换的相干源个数估计

正确地估计信号源个数是高分辨阵列信号处理的一个重要组成部分,本文提出了一种相干源个数估计的方法。这种方法是先采用空间平滑技术对信号源去相关,然后对阵列协方差进行酉变换,最后用基于协方差矩阵变换的信息论准则和盖氏半径(Gerschgorin Radii)两种方法估计信号源个数。计算机仿真结果证实了方法的可行性。     

接收多径相干信号的鲁棒自适应波束形成算法

为有效接收多径相干信号,该文提出一种基于波束主瓣幅度约束的鲁棒自适应波束形成算法。该算法充分利用多径相干信号的来波信息,对接收数据协方差矩阵统计量进行优化,并对多径相干信号波束主瓣进行幅度约束,通过一阶泰勒展开将多径相干信号的优化问题转换为迭代二阶锥规划问题,获得最佳波束形成权矢量。该算法不仅能够有效接收多径相干信号,抑制干扰和噪声,而且能够克服较大导向矢量失配误差,自由控制鲁棒响应区的波束宽度和纹波水平。仿真实验验证了算法的正确性和有效性。      

一种新的相干信号波束形成方法

存在相干信号情况下的常规波束形成器,由于相干信号的相对信号强度估计误差、天线阵导向矢量扰动误差和采样协方差矩阵估计误差的存在,会产生波束畸变及信号相消,输出信干噪比会明显下降。该文提出一种基于量子信号处理中内积成形算法的波束形成器,并分析了波束形成器的性能,通过仿真比较验证了新的波束形成器的有效性。分析和实验表明,新波束形成器作为一种鲁棒性波束形成器,在上述应用环境中,通过适当调整影响因子,可以得到比传统波束形成器更稳定的性能输出。     

基于广义旁瓣相消的机载雷达抗密集转发式干扰方法

密集转发式干扰不仅会引起雷达虚警,而且会抬高其附近单元的恒虚警率检测门限进而导致目标检测性能下降。另外,它还会污染空时自适应处理的训练样本,导致杂波抑制性能下降。针对这些问题,该文提出一种机载雷达抗密集转发式干扰算法。该算法首先估计干扰方向,然后用广义旁瓣相消技术在空域滤除干扰。广义旁瓣相消中的辅助通道为指向干扰方向的和波束,而其协方差矩阵则利用清晰区中挑选的干扰样本估计得到。该算法可以有效抑制密集转发式干扰,减少由其引起的虚警,改善雷达目标检测性能,同时该算法还具有结构简单,易于实现的优点。实验结果验证了该算法的有效性。