一种低副瓣稳健自适应波束算法

本文提出一种新型低副瓣自适应波束形成算法,解决了传统自适应波束形成器在干扰和高信噪环境下算法性能急剧下降的问题,并降低了快拍数对算法稳健性的影响。该算法基于标准Capon波束形成器,利用消除空域噪声的方法提高期望矢量的重估精度,并结合功率估计算法重构出干扰噪声协方差矩阵;然后使用特征干扰相消算法二次重构噪声协方差矩阵得到最优权值,增强算法在低样拍下的稳定性;最后对最优权值进行切比雪夫加权和二次约束实现了零陷加宽。仿真实验结果表明：新算法计算量小,旁瓣电平低,降低了在干扰运动和导向矢量失配时快拍数和信噪比对性能的影响。     

一种样本污染且快拍数有限情况下的稳健的波束形成方法

样本污染情况下,期望信号方向上也可能形成零陷,导致输出信号干扰噪声比严重下降;快拍数有限情况下,假设的白噪声表现为色噪声,从而加剧了自适应波束形成畸变。基于此,该文从采样协方差矩阵特征值分析出发,提出了一种自适应修正方法,相当于对采样协方差矩阵进行扰动,从而提高了波束形成的性能和稳健性。性能分析和计算机仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种宽零陷的自适应波束形成算法

自适应波束形成技术能有效地接收目标信号并抑制干扰,是阵列信号处理中的一项关键技术。为了应对快速运动干扰或平台转动等引起的自适应权值和数据失配,增强算法的鲁棒性,可以采用零陷展宽技术。通过Capon谱重构干扰加噪声协方差矩阵,可以根据需要设置零陷宽度和零陷深度,从而大大地提高算法的鲁棒性。通过与现有算法的比较,该方法能得到更高的输出信干噪比,并且能加深零陷深度,需要的快拍数也较少。     

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。     

一种新的波束形成零陷展宽算法

针对自适应波束形成器在干扰位置出现扰动时的输出性能下降问题,该文提出一种新的零陷展宽算法。该算法基于投影变换与对角加载技术的结合,首先利用投影变换技术对阵列接收数据进行预处理,结合对角加载技术,以此构造出一个新的协方差矩阵替代原来的协方差矩阵,再利用自适应波束形成技术得到零陷展宽后的波束图。仿真结果表明,该方法能有效展宽波束零陷宽度,加深零陷深度,达到抑制位置出现扰动的强干扰信号目的。该算法易于求解,对参数的选取具有较强稳健性,在低快拍条件下,依然能有效地工作,增强了自适应波束形成器稳定性。     

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     

一种基于协方差矩阵重构的波束形成算法

针对Capon波束形成在误差条件下敏感性问题,提出一种基于协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法。算法将信号集中出现的空域划分为干扰区域和信号区域,接着将两个区域划分为若干相互独立不重叠的部分,对干扰区域积分,构造出干扰协方差矩阵;再利用采样协方差矩阵特征分解后的最小特征值重构出噪声协方差矩阵;最后对期望信号导向矢量误差进行环不确定集建模,并在期望信号导向矢量环不确定集上进行Capon谱积分来估计期望信号协方差矩阵,根据其主特征矢量获取期望信号导向矢量。仿真表明,与传统鲁棒波束形成算法相比,此方法在不同快拍数以及输入信噪比条件下,性能更加优异且稳定,同时计算量较小。     

基于空时处理的稳健自适应波束形成算法

在自适应天线阵抗干扰的一些应用环境中,往往需要自适应天线方向图在对准干扰的位置形成宽零陷从而增强算法的稳健性。该文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,推导出一种针对宽带信号的基于空时处理结构的宽零陷波束形成算法,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。     

基于直接数据域方法的自适应多波束形成算法

提出一种基于直接数据域最小二乘方法的自适应多波束形成算法,包括前向计算、后向计算和前一后向计算.利用天线阵元输出复电压的单快拍数据构建矩阵方程,采用共轭梯度法求解得到阵列的自适应权值向量,从而在所有期望信号方向形成接收波束,同时在各干扰方向形成深零陷,使信干噪比显著提高.由于只需对单快拍数据进行处理,并且避免了样本协方差矩阵的构造及矩阵求逆运算,故计算复杂度较传统算法低.仿真结果表明,算法具有良好的期望信号恢复和干扰置零性能.因此,可适用于卫星通信和移动通信等领域的实时性处理.     

一种低快拍情况下稳健的波束形成算法

针对低快拍情况下自适应波束形成器输出方向图存在主峰偏移,副瓣电平较高的问题,该文提出一种低快拍情况下稳健的波束形成算法。算法通过对线性约束最小方差(LCMV)波束形成器的输入信号协方差矩阵进行指数修正,改善了采用协方差矩阵求逆（SMI）算法的LCMV波束形成器输入信号协方差矩阵小特征值在低快拍情况下的发散程度,从而可在减小主峰偏移的同时,有效地解决副瓣电平较高的问题;最后通过分析波束形成器输出信干噪比(SINR)随修正指数变化的情况,给出算法修正指数的取值范围。计算机仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。      

Concurrent nulling and locations of multiple interferences inadaptive antenna arrays

An approach for concurrent nulling and location (CANAL) of multiple interferences impinging on an array antenna is presented. It is based on the principle of constructing the signal and the noise subspaces from the nulling weights which correspond to different steering directions. In this respect, the data snapshots and their estimated covariance matrix are not required. As in the MUSIC algorithm, the basis of the noise subspace is then used to form a spectrum in which the peak locations define the estimated angles of arrivals. Applebaum optimum weights are employed to delineate the properties of the proposed approach under the assumption of narrowband uncorrelated jamming sources, and providing that the number of steering directions exceeds the number of interferences. CANAL is presented for the general case of unknown noise power. The effect of the desired signal presence on the performance Is discussed     

一种基于阵列天线的卫星导航欺骗干扰检测与抑制方法

提出了一种基于阵列天线的卫星导航欺骗干扰检测与抑制方法。利用真实卫星导航信号从上半球空间多个方向入射到阵列天线而欺骗干扰信号则是从同一方向入射到阵列天线的差异性进行干扰检测判决。首先,对阵列天线每个阵元单元通道接收信号进行多颗卫星并行解扩从处理;其次,利用解扩后的阵列数据对每颗卫星进行方位估计;再次,根据估计卫星来向数据的一致性进行干扰检测判决;最后,在判决存在欺骗干扰时利用欺骗干扰的方向信息重构协方差矩阵,采用自适应调零算法对欺骗干扰进行抑制。通过计算机仿真试验对所提方法的正确性和有效性进行了验证。     

基于BMP及CMR的抗主瓣干扰算法研究

瓣干扰算法。通过分析阻塞矩阵预处理后数据特征值的变化情况,修正预处理导致的过处理现象,从而重构协方差矩阵,该算法适用于阻塞矩阵预处理导致的自由度损失的情况,能够解决由于预处理导致的主瓣波峰偏移等失真问题,同时算法复杂度较低。该算法最大的优点是当采样快拍包含目标信号时,其抗干扰性能较好,快拍敏感度相比常规的波束保形方法更低,经实测数据验证,结果显示出该算法的优越性。     

基于协方差矩阵重构和导向矢量估计的稳健自适应波束形成

实际应用中, 当假定的与真实的期望信号导向矢量之间存在一定误差时, 波束形成器的性能会急剧下降, 特别是当期望信号功率很强的时候.为解决这个问题, 提出了一种新的算法.当信源数小于阵元数时, 干扰加噪声协方差矩阵具有稀疏性.新方法首先利用该特性重构干扰加噪声协方差矩阵并由此得到与干扰导向矢量正交的子空间, 使接收的数据通过该子空间得到只含有期望信号和噪声的混合信号, 然后,对该混合信号基于最大化输出功率原理估计期望信号导向矢量, 最后,把得到的导向矢量和正交子空间来构造阵列加权值.仿真结果表明:该算法分别在假定的期望信号导向矢量存在误差、期望信号很强和低快拍数时仍然具有良好的性能.     

卫星导航自适应调零天线抗干扰算法研究

为了提高卫星导航接收机抗干扰能力,深入研究了应用于卫导自适应调零天线的多线性约束自适应调零算法。对现有功率倒置自适应算法进行改进,将阵列协方差矩阵分为干扰子空间和噪声子空间,通过对子空间的处理提高输出信干比,在不是很强的干扰信号方向上也形成较深"零陷"。此外,为了降低计算的难度,避免自相关矩阵求逆,采用了陡降算法。通过仿真分析,结果表明:所研究的自适应滤波算法能够提供较高的输出信干比,在干扰信号方向产生较深的"零陷",具有较好的干扰抑制能力。