基于特征结构的自适应波束形成新算法

基于相关矩阵的特征分解，本文提出了一种改进的线性约束最小方差波束形成（ＬＣＭＶ）新算法，当目标信号含于相关矩阵中时，新算法能有效地抑制信号对消现象，并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点，计算机仿真结果验证了这些优点。     

基于波束形成算法的PFDA干扰抑制

针对二维面阵频率分集阵列(PFDA)雷达在抑制与目标角度维接近、距离维可分的干扰过程中,经典波束形成算法在导向矢量失配时出现的主瓣畸变问题,在交叉正弦二维面阵频率分集阵列结构的基础上,通过采用可变加载约束的最速下降线性约束最小方差准则,求解导向矢量失配时的修正权矢量,在估计导向矢量存在2°指向误差时仍可实现对阵列方向图波束主瓣的有效纠偏和保形。仿真验证了该方法的有效性。     

一种虚拟波束形成自适应加权空间平滑算法

该文提出了一种用于自适应阵列的自适应加权空间平滑算法。通过构造虚拟自适应波束形成问题求取用于子阵协方差矩阵加权的加权向量,然后进行加权空间平滑自适应波束形成。理论分析与仿真结果表明,新算法能更有效地降低期望信号和干扰之间的相关性,使得用于空间平滑的子阵数减少,以降低阵列孔径损失。     

基于自适应数字波束形成的跳频干扰抑制研究

本文主要研究了基于自适应数字波束形成（ＤＢＦ）的卫星通信地面跳频接收系统的抗博物邮采用将ＤＢＦ与跳频相结合的方式来抑制跳频快速跟踪干扰和宽带阻塞干扰,对干扰抑制性能进行了分析及仿真其仿真结果与分析是一致的。     

一种干扰零陷加宽的静态波束控制方法

基于静态波束控制技术(Quiescent Pattern Control),提出了一种新的适用于天线零陷加宽的新方法,该方法通过对得到的最优权值按照最小均方误差准则进行二次约束计算出新的权值,从而获得在干扰方向较宽零陷的静态方向图.理论分析和计算机仿真表明,该方法能够很好地克服干扰运动和接收天线平台运动或者震动时对输出信噪比造成的不良影响,具有很好的稳健性.     

智能天线中的干扰抑制算法研究

介绍了2种用于智能天线中的抑制干扰波束形成算法,与传统的Capon波束形成算法相比,该算法不仅能够在干扰信号方向形成零点,并且还可以在指定方向形成零点,可以更好地提高接收信号的信干比。从稳健性而言,该2种算法要高于传统的Capon波束形成算法。     

一种稳健接收波束形成算法

接收波束形成是阵列信号处理中的重要部分.经典Capon波束形成算法虽然可以形成理想波束,但需要精确获知信号的到达方向(DOA).在实际应用中,由于模型失配可能会造成DOA失配.因此提出了一种非退化椭圆约束条件下的稳健波束形成算法,允许在出现DOA失配情况下依然可以有效地接收信号,同时利用仿真验证了算法的可靠性.     

基于高阶统计量的自适应非线性波束形成新算法

本文提出了一种新的基于高阶统计量的自适应非线性波束形成器，与常规的基于２阶相关矩阵自适应数字波束形成器相比，它的有效阵列孔径得到扩展，可抑制多于阵元数个有源干扰，对主瓣干扰抑制的性能及波束保形得到明显的提高，对阵元误差具有更强的容差能力。计算机仿真结果验证了这些结论。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆(SMI)的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明：该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能;且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是一种性能优越且鲁棒的波束形成算法。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆（SMI）的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明：该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能：且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是～种性能优越且鲁棒的波束形成算法。     

基于波束形成跳频系统抗干扰方法研究

本文研究利用波束形成技术与跳频技术相结合,在存在宽带阻塞干扰以及跟踪干扰时,将信号与干扰在空域进行分离,提高跳频系统的抗干扰性能。指出利用空间平滑不仅可以有效抑制相干跟踪干扰,而且提高了波束的收敛速度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。     

抑制信号失配和非平稳干扰的鲁棒性自适应波束形成

本文针对信号失配和非平稳干扰问题,提出了一种鲁棒性较强的自适应波束形成方法.该方法通过考虑信号估计误差,在传统的线性约束最小方差的代价函数中引进信号协方差矩阵的估计误差并加入额外的波达角估计误差约束,通过一种高效的新型支持向量机训练算法计算权值;仿真结果表明该方法具有更好的鲁棒性.提高了波束形成器抑制信号估计失配和干扰非平稳性的能力.     

基于压缩感知的单通道鲁棒自适应波束形成算法

针对在低快拍以及导向矢量存在误差等情况下自适应波束形成鲁棒性下降的问题,该文提出一种基于压缩感知(CS)的单通道鲁棒波束形成算法。首先提出一种新的单通道阵列体制,建立阵列信号压缩感知模型,并验证其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件,在此基础上,采用快速的鲁棒平滑L0(RSL0)算法重构信号干扰矩阵,最后以表征阵列鲁棒性的阵列灵敏度作为目标函数,以干扰矩阵作为约束条件,形成有效波束。计算机仿真表明算法只需一个射频通道,即可在低快拍下有效抑制相干、非相干干扰信号,并可避免因通道间不一致造成的鲁棒性问题,验证了算法的有效性和优越性。     

一种存在相干信号时的稳健的最优波束形成算法

提出了一种新的存在相干信号时的最优波束形成算法。该方法首先利用二阶统计量信息估计合成方向矩阵,然后给出了一种根据期望信号的波迭方向寻找与之对应的合成方向矢量的方法．再据此估计最优权矢量。该方法与现有的同类算法相比计算量更小、鲁棒性更强。计算机仿真证明了算法的性能。     

Robust adaptive beamforming using multi-snapshot direct data domain approach

For the realistic case where there is no secondary snapshot that does not contain the desired signal and exhibits the statistical characteristics similar to the snapshot under test, direct data domain (D³) beamforming approaches have been proposed to estimate a desired signal in the presence of interference. However, the basic idea of the D³ methods is realized by making significant sacrifices with respect to the number of degrees of freedom (DoFs). In this paper, we present a multi-snapshot approach for D³ beamforming. Using the least-squares method with multiple snapshots, we can eliminate the interference without causing a severe reduction in the number of DoFs. In addition, to consider a mismatch between nominal and actual target steering vectors, we propose a D³ approach combined with a probability constraint to prevent the self-nulling effect, and the relationship between the probability constraint and norm constraint is discovered. The simulations verify that the proposed method provides better performance and robustness than the conventional D³ approaches.     

一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法

天线阵列在雷达与卫星通信中有着广泛的应用,它可以通过波束形成来抑制干扰.对于具有较多阵元数的大型阵列,普通的波束形成算法计算量很高.本文给出一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法,它是在波束空间分解最大信干噪比准则下基于干扰矢量进行变维递推处理,所需递推步数为干扰数,且每步递推中数据矩阵的维数很小,因而所需的总计算量较低.阵元数越多该递推算法的计算效率越高.仿真结果表明,该递推算法可以有效实现干扰抑制.     

基于响应矢量优化的共形阵列稳健波束形成方法

针对共形阵列天线自适应波束形成中存在的主瓣保形困难、旁瓣电平高等问题,该文提出基于波束响应矢量优化的自适应波束形成方法。在主瓣波束保形约束条件下,通过自适应地调整波束响应矢量,求得最优的响应矢量,进而求得准最优自适应权。该方法将非凸的二次约束二阶优化问题转化到高维空间进行求解,并通过半正定松弛(SDR)转化为凸优化问题,高效求得准最优解。该方法不仅保持了期望的主瓣响应,同时克服了传统线性约束最小方差(LCMV)自适应波束形成方法旁瓣高的缺点,并且对阵列构型具有稳健性。仿真实验验证了该方法的有效性。