存在相干信号时的最优波束形成

本文提出一种新的存在相干信号时的最优波束形成方法。该方法首先利用估计得到的期望信号和相干信号 的方向形成变换矩阵,去掉数据中的期望信号和相干信号成分，求得不相关干扰信号的子空间以及其正交子空间，然后得到期望信号和相干信号的合成导向矢量在该正交子空间中的投影矢量，并把该投影矢量作为自适应权矢量。经理论分析表明，这种方法基本上和理论上的最优方法相同。另外，该方法可以适用于任意的阵列结构，并且对期望信号和相干信号方向估计误差具有很强的稳健性。计算机仿真结果证实了本文方法的有效性。     

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。     

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。     

相干信号源自适应波束形成

介绍了常规自适应波束形成的一般理论,并在此基础上分析了期望信号与干扰信号相干时常规自适应波束形成失效原理,引入了空间平滑技术,给出了空间平滑技术去相干的原理和在自适应波束形成上的应用,同时给出了计算机仿真结果。     

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     

相干多径环境下的波束形成技术研究

自适应阵列的性能在相干环境下会急剧下降。常用空间平滑技术对接收信号进行预处理。然而,均匀空间平滑不能完全去除信号间的相干性,对相干信号的抑制并不理想。该文根据线性约束最小方差(LCMV)准则,分析了空间平滑基础上的信号子空间投影、正交投影和斜投影三种投影方式的性能效果。仿真结果表明,斜投影有着比信号子空间投影更高的性能,同时比正交投影更易于实现。     

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.     

一种相干环境下的稳健自适应波束形成算法

针对均匀线阵提出了一种相干环境下的稳健自适应波束形成算法.该算法首先对接收数据采样协方差矩阵进行迭代Toeplitz处理,一方面可实现对相干信号的去相关,另一方面避免了由噪声子空间扰动引起的性能下降;然后利用处理后的矩阵进行基于特征空间的自适应波束形成,从而很好地解决了存在波束指向误差时的相干干扰抑制问题,并且在小快拍情况下也具有良好的阵列输出性能.计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

基于累积量的盲自适应波束形成技术

本文研究了在阵列信号处理中使用累积量的问题,以及在相干多径环境中基于累积量的盲自适应波束形成技术。该技术能在阵列几何结构和阵列流形未知的条件下,自适应调整权系数使阵列输出的信号干扰加噪声比最大。     

相干信号联合波达角-频率估计的 一种新型预处理方法

本文有效地将一维中的前向/后向空间平滑技术扩展到二维中的时-空阵列数据矩阵,提出了一种用于相干信号联合波达角-频率估计的新型预处理方法.本文详细地分析了如何构造前向/后向平滑时-空阵列数据矩阵,导出了确保信号波达角-频率参数可分辨应满足的条件.与仅利用前向空间平滑的现有预处理方法不同,本文的预处理方法同时利用前向和后向空间平滑,因而提高了阵元的利用率,使联合波达角-频率估计的性能明显提高.     

车载雷达架设控制系统集成设计

针对强相干干扰背景中弱信号的波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于迭代算法的弱信号DOA估计新算法。首先估计强相干干扰的波达方向,然后将阵列划分成两个子阵,进行子阵波束形成来抑制干扰并提高待估计的弱信号的信干噪比,最后利用子阵相位中心偏移进行DOA估计,为提高弱信号的DOA估计精度对以上过程进行迭代运算。该算法在强相干干扰环境下能有效进行弱信号DOA估计,而且估计精度较高。理论分析和计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

一种快速解相干的恒定束宽宽带波束形成算法

目前,恒定束宽宽带波束形成算法中权值拟合运算量较大,当信号与干扰相干时性能恶化.文中将宽带测向中常用的聚焦变换的思想(即频域平滑)运用于权值拟合中,在保证恒定束宽的条件下,实现解相干功能.同时,在聚焦矩阵求取过程中,利用Bessel函数分解导向矢量的性质,构造出可以预先计算并存储的聚焦矩阵,大大减少了权值拟合的运算量.仿真结果验证了本文算法的有效性.     

On Broadband Adaptive Beamforming in the Presence of Correlated Interferences

A novel approach of unitarily interpolated array MVDR （UIA-MVDR） is proposed, aiming at avoiding the signal cancellation caused by broadband signal-correlated interferences. UIA-MVDR belongs to the classic approaches of spectral averaging. However, it is distinguished from the conventional interpolated array MVDR （IA-MVDR） by two points： 1） It imposes a unitary constraint on the transform matrices. 2） It only optimizes the worst-case performance of array manifold approximation. As a result, the restriction on the order of Bessel function expansion is released, so that very accurate approximation can be achieved even in the case of small or middle arrays. Compared with many related approaches, UIA-MVDR destroys the correlation more completely and then achieves better performance. Its excellent performance in both correlated and uncorrelated broadband interferences suppression is confirmed via a n umber of numerical examples.     

基于贝叶斯高分辨方法的相干源方位估计研究

本文研究了利用贝叶斯高分辨方法解决相干源的问题,分别对均匀线列阵和圆形阵中的相干源问题进行了计算机仿真,并将贝叶斯方法和其它方法进行比较。仿真结果表明贝叶斯方法在解决相干源问题上有明显的优势。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源二维DOA估计算法

针对空间相干信源的二维DOA估计问题,提出一种基于Toeplitz矩阵重构的新算法。采用垂直放置的L形阵列,通过对重构的Toeplitz矩阵进行特征分解,得到对应的噪声子空间,并用MUSIC算法进行有限次一维搜索,先后估计出俯仰角和相应的方位角。与空间平滑处理算法相比,不减少阵元的有效孔径,具有更强解相干能力,估计性能也优于后者。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

一种快速的宽带相干源DOA估计算法

在现有的投影子空间正交性测试(TOPS)基础上,提出了一种解决宽带相干信源的快速空间谱估计的新方法。该方法通过将窄带快速子空间算法和能量门限算法相结合运用到频域子空间正交性测试算法中,对每个过门限的窄带信号运用窄带快速子空间算法,将共轭重构运用到TOFS算法对宽带相干信号进行目标达到方向(DOA)估计。该算法不需要角度和参考频率的预估计,且去相关处理简单易实现,运算量降低,是一种快速的宽带相干源DOA估计算法。通过计算机仿真结果,验证了该算法在信噪比6 dB以上有较小的均方根误差及较高的分辨概率。