采用RLS算法的功率倒置阵列的性能

为解决功率倒置阵列采用LMS算法时收敛速度和稳态失调误差不能兼顾的缺点,提出了采用RLS算法实现功率倒置阵列的方法。仿真结果表明,功率倒置阵列采用RLS算法和LMS算法都能达到较好的抗干扰效果。和LMS算法相比,RLS算法同时具有收敛速度快和稳态失调误差小的优点,代价是计算量增大。

基于粒子群优化算法的功率倒置阵列

针对功率倒置阵列采用最小均方(LMS)算法不能兼顾收敛速度和稳态误差的问题,以及采用递归最小二乘(RLS)算法运算量增大,实现复杂等缺点,提出采用时变适用度函数的粒子群优化(PSO)算法.通过引入可变的惯性因子、可变的最大速度、选择机制等操作,自适应调整阵列权系数来寻找最优权值.将此算法应用于功率倒置阵列中能有效地生成零陷抑制干扰.

基于RLS与LMS算法的功率倒置阵列性能评估

针对卫星信号接收中干扰信号功率远大于有用信号功率的问题,根据功率倒置阵列原理,尝试使用递归最小二乘方(Recursive Least Square,RLS)算法和最小均方(Least Mean Square,LMS)算法来求功率倒置阵的最优权值,并对不同阵元数目和不同干扰功率条件下这两种算法从功率倒置阵列性能方面进行比较和评估,以探讨各自的优点和不足。实验结果表明,基于RLS和LMS的功率倒置阵列算法均可使天线阵列在干扰来向上自动生成零陷,零陷的深度随阵元数目和干扰功率的增加而加深。

采用功率倒置阵列的全局最优空时抗干扰GNSS接收机抗干扰性能分析

GNSS接收机的军事应用必须适应强干扰环境。基于全局最优空时抗干扰接收机方案，提出了采用功率倒置阵列的空时GNSS接收机抗干扰算法。仿真结果表明，与传统的空时抗干扰GNSS接收机相比，全局最优空时抗干扰GNSS接收机具有更优的抗干扰性能。

卫星导航系统中天线阵的选择研究

根据功率倒置(PI)阵列原理,基于目前空时滤波的抗干扰技术,采用无约束空时自适应抗干扰算法,对均匀圆形阵列的抗干扰性能进行分析仿真。该算法不需要预先知道卫星的位置信息、导航接收机位置信息以及接收天线姿态信息,降低了采样矩阵求逆(SMI)算法的运算复杂度。在MATLAB中对窄带干扰和宽带干扰在不同情况下的干扰抑制效果进行仿真,仿真结果表明,无约束空时自适应抗干扰算法能够有效地判定干扰信号的波达方向,均匀圆形阵列不仅可以准确估计出干扰信号的方位角和俯仰角,且刚干扰效果最好;并在干扰方向上产生一定深度的零陷,干扰功率越强,产生的零陷越深。与LCMV算法相比,该算法能更好地改善系统输出信干比。