基于尺度MMSE波束的超宽带穿墙成像方法

与最大化信干噪比波束相比,最小均方误差(minimum mean squared error,MMSE)波束能够获得更好的信号波形估计,因此非常适合超宽带穿墙雷达目标成像。通过分析MMSE最优权矢量中标量因子和用于旁瓣抑制的相干因子(coherence fac-tor,CF)之间的关系,建立MMSE算法与CF加权最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)算法之间的统一形式,提出尺度MMSE算法。考虑到墙体介质的非均匀性、天线定位误差等的影响,给出了最优权矢量中未知参数的稳健估计方法。最后,利用时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)数值仿真和实验数据分析了不同尺度的成像性能。结果表明尺度越大,成像质量越好,目标杂波比(target-clutter-ratio,TCR)提高约25 dB。

基于变尺度算法的相控阵波束赋形设计

天线阵列方向图的波束赋形设计使得雷达系统能够更好地完成对空天、各种复杂地形地貌的警戒勘测任务。将阵列中的每个单元的激励幅度与相位作为变量,利用变尺度算法对上述变量进行优化,最终实现特定的方向图形状,结果表明该方法在实现相控阵天线波束赋形应用中对目标方向图的拟合效果良好,在提高己方装备的侦察与反侦察能力中占有重要的地位,具有较强的实用性。

多径信道中智能天线波束形成算法的研究

在多径信道(近似于实际情况)的条件下,分别采用MMSE算法与MV算法进行智能天线中波束形成的软件模拟与比较分析,设定干扰信号与有用信号存在相同功率的情况下进行仿真测试。由仿真图可以看出,在该环境下波束形成器可以获得最大接近40 dB的增益,同时还可以比较出该条件下MMSE算法比MV算法更优。理论分析与仿真结果相符。

用于智能天线技术中的MMSE波束成形器

近年来,智能天线正受到越来越多的重视,他可以有效地提高移动通信系统的容量,改善系统的信噪比。智能天线的自适应波束成形中,有多种不同的自适应波速成形算法,在这里重点讨论使用MMSE算法的波束成形器,因为使用MMSE接收机在静态(或者恒参)信道中,MMSE接收机的性能比较好。在简单介绍智能天线技术之后,通过对MMSE算法和MV算法,设定条件进行仿真对比,来阐述MMSE算法的优势和选择他的场合。

用于智能天线技术中的MMSE波束成形器

近年来,智能天线正受到越来越多的重视,它可以有效地提高移动通信系统的容量,改善系统的信噪比。智能天线的自适应波束成形中,有多种不同的自适应波速成形算法,在这里我们重点讨论使用MMSE算法的波束成形器,因为使用MMSE接收机在静态(或者恒参)信道中,MMSE接收机的性能比较好。文中首先简单介绍智能天线技术,然后通过对MMSE算法和MV算法,设定条件进行仿真对比,来阐述MMSE算法的优势和选择它的场合。

基于模型尺度调整算法的水下冲刷数据处理

为消除水下冲刷多波束数据的显示隐藏问题,提出一种结合区域隔离和调整数据色谱阈值的模型尺度调整算法,并给出基于该算法的数据处理方法。实例分析表明,采用基于模型尺度调整算法的数据处理方法,可使多波束数据成像显示效果提高3~5倍,从而解决水工建筑物水下冲刷数据的显示隐藏问题。

基于多尺度形态学的干扰阻塞方法

针对干扰阻塞算法导致输出波束基底起伏问题,提出了基于多尺度形态学的干扰阻塞方法。该方法首先利用阻塞矩阵对线列阵拾取数据进行阻塞预处理,其次对阻塞后数据进行波束形成得到干扰阻塞后波束,然后采用多尺度形态学方法提取干扰阻塞输出波束基底,最后采用提取的波束基底校正干扰阻塞输出波束,达到预期的干扰阻塞效果。数值仿真和数据处理均表明:该方法通过多尺度形态学改善了干扰阻塞方法,降低了波束基底起伏,使探测盲区宽度由34°缩小到4°,且避免了单一尺度形态学引起虚假目标输出问题,解决了干扰阻塞方法产生的波束基底起伏问题。

基于多波束测深声呐的水中气体目标检测方法

针对水中气体目标检测存在的水下环境复杂、探测目标多等问题,本文提出一种基于多波束测深声呐的水中气体综合检测方法。针对水中气体目标静态和动态特征,综合利用了一维波束输出、二维图像输出和三维声呐图像序列信息,在波束域上利用自适应阈值多次检测算法检测水体目标;在图像域中,采用数学形态学提取目标轮廓;针对三维声呐图像序列,利用尺度不变特征流估计气体目标的运动特征。水池和外场实验数据表明:自适应阈值提高了多次检测算法的鲁棒性;基于稠密匹配和图像金字塔理论的SIFT Flow算法能够从多波束测深声呐图像序列中估计气体目标运动特征,为水中气体目标的分布规模定量评估奠定基础。