基于联合稀疏的阵列信号LOFAR谱重构

LOFAR谱广泛应用于被动声纳的阵列信号分析系统,针对阵列信号采用基于稀疏贝叶斯概率模型的联合稀疏方法,可同时实现目标高分辨DOA估计和目标信号LOFAR谱重构。该方法通过对宽带信号不同频率对应的角度域进行对联合稀疏约束,在不牺牲角度分辨能力的前提下,对不同频率获得一致的空域响应,实现恒定束宽效果。基于阵列实测数据的实验表明,该方法相比常规波束形成方法,能够提高水下目标信号LOFAR谱重构质量,并能有效抑制干扰混叠。     

一种基于有向均匀圆阵的宽带波束形成方法

本文提出一种基于有向均匀圆阵解决宽带波束形成问题的新方法,其基本思想是针对某一特定频率设计窄带波束形成空域滤波器,并把得到的滤波器权值直接应用于宽带信号以降低设计和处理的复杂度.在已知信号方向信息的前提下,使用线性约束的最小二乘法设计窄带空域滤波器,而有向均匀圆阵对频率变化不敏感的特性可以保证使用同一组空域滤波器权值在宽带信号所包含的不同频率上形成一致的波束与陷波点.所提出的宽带波束形成方法可以显著降低阵列信号处理时的运算复杂度,便于进行实时信号处理.     

基于遗传算法的MIMO发射接收阵列联合优化研究

为了对MIMO发射接收阵列进行联合波束优化,提出了一种采用遗传算法对MIMO收发阵列联合优化的方法.分析了MIMO发射接收阵列联合优化的必要性,建立了MIMO稀疏阵列信号模型,给出了MIMO稀疏阵虚拟收发波束形成的方法.提出了基于遗传算法的MIMO阵列优化方法,包括适应度函数设计、编码以及交叉变异方法等,优化目的为保持主瓣宽度不变的情况下,尽可能抑制旁瓣水平.仿真结果表明了该算法的有效性.     

二维矢量传感器阵波达方向估计方法研究

针对应用中矢量传感器阵列高精度的目标方位估计问题,为对空域信号检测,提出了一种利用单个已知信源的数据协方差矩阵进行阵列误差校正的方法,修正了三种空间谱估计算法,并将应用于实测数据分析.数值实验结果表明,矢量传感器阵列的分辨能力有显著提高,波达方向的估计精度也更加精确.通过比较,MUSIC算法与Capon波束形成对阵列误差十分敏感.校正后,Capon波束形成的目标定位性能优于常规波束形成和MUSIC算法,更加实用有效,对实际应用中目标方位估计方法地选取有一定的指导意义.     

基于蚁群优化算法的非均匀子阵划分技术

对于大型阵列天线应用于空域抗干扰系统中,为了降低硬件成本和减少计算复杂度,一般通过子阵划分技术将整个阵列划分为若干子阵,子阵内部采用模拟波束形成,子阵间采用数字自适应波束形成;由于均匀划分方法的波束形成方向图中存在栅零点,提出一种基于蚁群算法的非均匀子阵划分技术,将阵列最大输出信干噪比作为适应度函数,应用了概率计算与轮盘赌相结合的路径规划方法;结合信息素初始浓度和启发式信息范围,设计了新的适应度函数值与信息素更新的转换关系;最后对所提算法进行仿真,结果表明在不同规模、不同输入干噪比、不同期望信号扫描角度下,所提算法在输出信干噪比上优于均匀划分方法,且没有栅零点产生,与全阵元的自适应波束形成方向图、输出信干噪比相近,验证了该方法的有效性。     

水下成像的稀疏阵列乘性处理

针对阵列传感器布阵设计中的冗余问题,提供了一种水下声学成像稀疏阵列的处理方法。采用稀疏阵列乘性处理方法可合成一个收发一体的虚拟阵列且虚拟阵元数目等于实际阵列发射阵元与接收阵元的乘积。依据相位中心近似的原理,对虚拟阵元的布阵位置进行了数学的解析表示,使用几种不同结构的稀疏阵列进行比较。实验结果得出,使用上述方法建立的稀疏阵列性能指标在三维声场、波束、导向矢量、主瓣宽度和峰值旁瓣级等方面与同等数量的收发一体Mills cross稀疏阵列一致。表明了乘性处理方法能有效解决阵元冗余问题,利用上述方法可得到一种优于Mills cross的新型稀疏阵列。     

基于Matlab的Capon波束形成和空域谱算法仿真分析

采用Matlab语言分别仿真了Capon波束形成,Bartlett和Music空域谱估计算法,仿真结果展示了阵列天线参数与天线波束图之间的关系,使复杂的天线参数直观化,算法的理论结果可视化.通过改变信号和噪声的方向,幅度以及调整阵列天线的参数,对比前后的天线波束图仿真结果的变化.通过分析仿真的结果,指出了这几种算法上的优缺点,为将来算法的改进和适用范围的扩大以及新的算法的提出打下了铺垫.     

混响环境下的宽带波束形成语音增强方法

结合小波滤波器组理论和自适应波束形成技术,提出了一种基于宽带波束形成的麦克风阵列语音增强方法。该方法利用小波分析滤波器组将含噪语音信号变换到小波域;进行小波域阵列自适应波束形成;通过小波综合滤波器组重构增强后的语音信号。计算机仿真实验验证了该方法的有效性。     

虚拟阵列Khatri-Rao积与子空间联合稀疏表示的DOA估计方法

利用目标信号在空域分布的稀疏性,该文提出了一种基于虚拟阵列Khatri-Rao(KR)积与信号子空间联合稀疏表示的单快拍DOA估计方法;该方法利用单次快拍的采样数据,构造出双向虚拟阵列数据,并对虚拟阵列数据的协方差矩阵进行KR积变换处理,然后对向量化后的数据进行顺序重构,利用重构矩阵的大奇异值对应的左奇异向量为估计信号子空间;最后,利用凸优化工具箱对稀疏模型进行二阶凸规划的优化求解,得到高精度的DOA估计值;仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下比传统MUSIC和OMP算法具有更高的估计精度。     

基于FPGA的DBF多波束中频接收系统的设计与实现

数字波束形成(DBF)阵列能够充分利用阵列天线所获取的空间信息,通过信号处理技术使波束获得超分辨率和低旁瓣的性能,它由天线阵元、射频下变频模块、AD采样、中频接收系统及上位机控制器组成;对中频接收系统进行数字波束形成的具体方案进行讨论,对多路接收和AD量化一致性造成的各通道间失配提出了幅相校正的解决方案,详细分析了研制中的关键技术;实验结果表明所设计的DBF多波束中频接收系统可有效实现通道间失配的校正,并实现精确的波束赋形功能。     

基于压缩感知的阵列信号测向方法研究

针对阵列信号处理中传统测向方法在实际应用中存在采样数据量过大,同时需满足空间采样定理的问题,设计了随机线性阵列采样系统。在不满足空间采样定理的情况下,利用目标信号源在空间角度上的稀疏性,提出了在超完备冗余字典框架下将压缩感知理论应用于阵列高分辨测向的方法。计算机仿真结果表明了该算法在抗噪声性能上具有一定的鲁棒性,与传统测向方法相比,实现了在较低信噪比下只需少量采样点就可以达到高分辨测向的目的,降低了运算量。     

Sparse synthetic aperture radar imaging with optimized azimuthal aperture

To counter the problem of acquiring and processing huge amounts of data for synthetic aperture radar(SAR)using traditional sampling techniques,a method for sparse SAR imaging with an optimized azimuthal aperture is presented.The equivalence of an azimuthal match filter and synthetic array beamforming is shown so that optimization of the azimuthal sparse aperture can be converted to optimization of synthetic array beamforming.The azimuthal sparse aperture,which is composed of a middle aperture and symmetrical bilateral apertures,can be obtained by optimization algorithms(density weighting and simulated annealing algorithms,respectively).Furthermore,sparse imaging of spectrum analysis SAR based on the optimized sparse aperture is achieved by padding zeros at null samplings and using a non-uniform Taylor window.Compared with traditional sampling,this method has the advantages of reducing the amount of sampling and alleviating the computational burden with acceptable image quality.Unlike periodic sparse sampling,the proposed method exhibits no image ghosts.The results obtained from airborne measurements demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.     

稳健的全阵波束形成方法

由于相干干扰和角度估计误差影响波束形成性能,对此提出一种稳健的波束形成方法。采用加权空间平滑算法去除相干性;对期望信号施加约束,保证一定角度估计误差范围内算法的稳健性;进行全阵波束形成变换,避免阵列孔径损失。仿真结果表明,在相干干扰环境中,该算法的方向图在期望信号方向有明显主瓣,有利于接收期望信号;在一定的角度估计误差范围内,该算法可保持比较高的且比较平坦的输出信干噪比;随着输入信噪比的增加,输出信干噪比几乎线性增大。     

Mobile satellite reception with a virtual satellite dish based on a reconfigurable multi-processor architecture

Traditionally, mechanically steered dishes or analog phased array beamforming systems have been used for radio frequency receivers, where strong directivity and high performance were much more important than low-cost requirements. Real-time controlled digital phased array beamforming could not be realized due to the high computational requirements and the implementation costs. Today, digital hardware has become powerful enough to perform the massive number of operations required for real-time digital beamforming. With the continuously decreasing price per transistor, high performance signal processing has become available by using multi-processor architectures. More and more applications are using beamforming to improve the spatial utilization of communication channels, resulting in many dedicated digital architectures for specific applications. By using a reconfigurable architecture, a single hardware platform can be used for different applications with different processing needs.In this article, we show how a reconfigurable multi-processor system-on-chip based architecture can be used for phased array processing, including an advanced tracking mechanism to continuously receive signals with a mobile satellite receiver. An adaptive beamformer for DVB-S satellite reception is presented that uses an Extended Constant Modulus Algorithm to track satellites. The receiver consists of 8 antennas and is mapped on three reconfigurable Montium TP processors. With a scenario based on a phased array antenna mounted on the roof of a car, we show that the adaptive steering algorithm is robust in dynamic scenarios and correctly demodulates the received signal.     

六角形阵快速傅立叶变换波束形成算法

在六角形阵阵元数较多时,传统的频域相移求和波束形成方法要求的运算量很大.为此提出一种采用六角形快速傅立叶变换HFFT(Hexagonal Fast Fourier Transform)的波束形成算法.使用六角形傅立叶变换HDFT(Hexagonal Discrete Fourier Transform)完成六角形阵的波束形成,由于HDFT存在快速算法HFFT,因此能够显著降低波束形成的运算量.首先在各个通道上做FFT,将信号变换到频域,然后转角重排,再对各个阵元上相同的频点做HFFT,得到频域常规波束形成输出.理论分析表明,对于窄带信号的六角形阵波束形成,所提出的算法所需的计算量比传统的相移求和方法降低了95%以上.仿真和试验结果表明,提出的算法在不影响阵列处理性能的同时,显著降低了波束形成所需的计算量,易于工程实现.     

An eigenstructure-based 2D DOA estimation method using dual-size spatial invariance array

A sparse planar array vertically placed in y-z plane is proposed to improve the angle estimation accuracy of sources in low angle region with reflection multipath.With two sizes of spatial invariances along both dimensions,the array estimates the azimuth and elevation angles using unitary ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques).The first spatial invariance with a displacement of half-wavelength yields unambiguous coarse estimates of high-variance,while the second spatial...     

基于迭代加权L1范数的稀疏阵列综合

针对阵列天线在相控阵雷达、卫星通信以及MIMO雷达系统等实际应用中重量、尺寸和成本受限的问题,提出了一种基于迭代加权[L1]范数的稀疏阵列综合方法。通过对稀疏阵列综合理论的分析,提出使用加权[L1]范数代替[L0]范数,避免了NP问题的求解;通过复数求导结合启发式近似方法对阵列激励进行优化选择,即可得到一个其辐射波形逼近给定的期望值的稀疏阵列。仿真结果表明,与现有的稀疏阵列综合方法相比,该方法可以在满足辐射特性的前提下得到阵元数目更少同时孔径更短的阵列。     

DOA estimation based on fourth order cumulant beamforming for nonuniform linear array of DIFAR sonobuoys

The Directional Frequency Analysis and Recording (DIFAR) sonobuoy has been widely used in underwater target localization because it can capture more information than the Low Frequency Analysis and Recording (LOFAR) omnidirectional sonobuoy. Recently, array processing for fields of DIFAR sonobuoys has attracted considerable attention in order to enhance the direction of arrival (DOA) estimation performance and accuracy. DIFAR sonobuoys may become irregularly spaced due to the deployment method and the drift experienced once deployed, resulting in a nonuniform array. In this paper, we demonstrate the fourth-order cumulant beamforming (FOC-BF) technique to estimate the DOA for a nonuniform linear array of DIFAR sonobuoys. FOC-BF was compared with the conventional beamforming (CBF) through simulation works. The results show that FOC-BF provides better spatial spectrum with lower sidelobes than CBF. Furthermore, FOC-BF provides superior DOA estimation accuracy over CBF at very low signal to noise ratios (SNR).     

毫米波MIMO系统离散化混合预编码设计

为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统波束成形增益,降低天线与移相器的硬件成本,提出一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以最优化频谱效率为目标,该方案通过分析均匀直线阵列与均匀平面阵列的响应矢量,将毫米波信道的空间特性预编码的设计考虑为空间稀疏重构问题,采用离散化正交匹配追踪原理求出数字预编码与离散化的模拟预编码。仿真结果表明,同等条件下平面阵列的频谱效率优于直线阵列,同时所提出的离散化混合预编码方案中低精度移相器的性能近乎达到全精度移相器的性能增益。