基于波束优化赋形方法的斜视星载SAR模糊抑制研究

距离模糊和方位模糊会严重影响星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的成像质量。现有的利用天线波束赋形来抑制模糊的方法在雷达正侧视成像时取得了优异的效果,但并不适用于雷达斜视的情况。针对这一问题,提出了一种基于平面阵列天线波束赋形的星载SAR二维模糊(距离和方位模糊)抑制方法。使用距离-方位模糊综合的模糊比(Ambiguity to Signal Ratio,ASR)指标来替代距离模糊比及方位模糊比,结合对不同斜视情形下天线波束变化的分析,充分考虑包含镜像模糊区在内的所有模糊区,建立了模糊比-天线权重优化模型。以模糊能量为目标函数、天线方向图掩模作为约束确立二次锥(Quadratic Cone Programming,QCP)优化问题,求解得到阵元幅度相位分布。仿真结果表明,所提方法可以通过调节模糊区对应的旁瓣幅值,灵活地抑制SAR斜视成像的距离和方位模糊,进而提高星载SAR的成像质量。

一种SSB波束优化调度算法

为降低5G宏站SSB(同步信号与物理广播信道)波束对室内用户的下行同频邻区干扰,文章提出一种SSB波束优化调度算法。该算法根据5G宏站SSB波束上的用户数量以及用户在其与室内小区之间的乒乓切换频度,动态地调整宏站SSB波束发射功率,减少SSB波束对室内用户的下行同频干扰。验证结果显示在该算法下5G室外宏站对室内用户的下行同频干扰明显下降,用户体验得到较大提升。

一种改进的星载SAR波束优化算法

针对传统的星载SAR波束展宽优化算法中优化变量数目多、计算时间长的缺点,该文提出了一种减少变量数目、提高优化速度的算法。该算法对常规遗传算法进行了改进,以正交多项式为天线口径分布的基函数,以多项式系数为优化变量,从而大大减少了优化的变量数目,提高了优化速度。此算法经过了长时间的改进,已经在多个型号项目中得到了广泛的应用。

一种快速星载合成孔径雷达波束优化算法

针对星载合成孔径雷达(SAR),提出了一种快速的波束优化算法。该方法以快速傅里叶变换(FFT)为基础,对星载SAR的波束进行赋形,并压制了模糊区。利用快速傅里叶逆变换(IFFT)快速计算出方向图,然后和期望的方向图进行比较,对不满足期望方向图的区域,直接用期望方向图的值代替。重复上述操作,直到方向图满足设计要求。和原有的波束优化方法相比,该方法不做各种复杂操作,因而大大节省了优化时间,提高了速度。两个仿真结果都表明该方法实用、高效。

基于协方差矩阵加权的阵列波束优化方法

针对目前二阶统计量加权波束形成存在的能量波束输出有负值和高旁瓣问题,提出了基于协方差矩阵加权的,适用于任意阵结构和阵元指向性传感器阵列的三种优化波束形成方法。一种是设计波束以最小加权均方误差逼近期望波束方法;另一种是旁瓣约束高增益协方差矩阵加权波束形成;第三种是主瓣约束条件下最低旁瓣协方差矩阵加权波束形成。这三种波束优化问题都可以转化为二阶锥约束优化形式,应用已有内点方法求出加权矩阵的数值解。计算机仿真和实验数据处理表明,它们均克服了高旁瓣和波束输出有负值的缺点,获得了不同约束条件下的最佳协方差矩阵加权波束。

基于声场预报的共形阵波束优化方法与实验研究

在工程实际中,声接收基阵波束设计和优化的一个重要问题是实际阵列流形的获取。由于实际测量阵列流形的工作面临很多困难,难以推广使用,本文提出声场预报的方法,使用ANSYS和SYSNO ISE软件模拟测量阵列流形的过程,通过对复杂结构基阵的声场进行数值预报,得到了与实际相符合的基阵阵列流形,并通过共形阵水池实验验证了该方法的有效性。

阵列波束优化的标准支持向量回归

针对支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式处理问题上的优势,对比支持向量回归与波束优化理论,修正支持向量回归价值损失函数.分析支持向量回归波束优化的基本方法及其应用条件,建立标准支持向量回归波束优化模型,建立基于标准支持向量回归波束形成器的优化模型及具体实现过程并进行数值仿真实验.结果表明,在不同的阵型、价值损失函数、数据样本和不同的信噪比下,基于标准支持向量回归的波束形成器在指向性和旁瓣级等性能指标上均取得了较好的效果,为波束形成器的优化设计提供了有效且可行的方法.

基于差分进化算法的圆形口径网格分布面阵的波束优化技术

提出一种圆形口径矩形网格平面阵列和圆形口径三角网格平面阵列的波束优化方法.该方法基于差分进化算法优化阵列的幅度加权,以得到满足指标的阵列远场方向图.将阵列的幅度加权矩阵视为水平向和垂直向2个幅度加权矢量的乘积,相应地将优化矢量的长度由M×N数量级降低为M+N数量级;限定幅度加权在水平向和垂直向基于中心对称,大幅降低了优化迭代次数;采用插值算法,基于优化矢量得到适用于圆形口径阵列的幅度加权矩阵.数值仿真实验结果表明,该方法能快速高效地综合出指标满足要求的阵列方向图,副瓣电平可以达到-35 d B,零陷电平可以达到-60 d B.

基于波束优化设计的宽带相干信号子空间算法

提高波束域宽带相干信号子空间算法(BCSSM)在低信噪比下的估计性能,并降低其运算量,是BC-SSM在实际系统中得到应用的关键。借助于优化方法,设计具有低旁瓣和恒定束宽特征的时域宽带波束形成器来实现预形成宽带波束,在保证宽带信号无失真接收的同时,能够有效抑制干扰,从而提高了BCSSM在低信噪比下的估计性能。宽带波束形成器采用数字延迟线和FIR滤波器相结合的结构,减少了设计所需FIR滤波器的阶数,显著降低了算法的运算量。设计实例和仿真结果证明了所提方法的有效性。

一种基于模式搜索算法的基阵波束优化方法

波束形成在声纳/雷达信号处理中占有重要的地位,而设计出满足要求的波束形状是声纳/雷达信号空间处理的重要内容。自适应波束形成算法理论上可以获得最优的工作性能,但其计算复杂度高、宽容性差等缺点严重地限制了这些算法的实际应用。本文采用基于模式搜索的波束优化算法,获得了与实际接收数据无关的、类似于窗函数的幅度权系数。与加窗波束形成算法相比,这种方法可以在保证主瓣宽度不展宽的情况下,有效降低旁瓣级,并且,这种方法对基阵的几何形状没有任何限制。

基于ESB算法的低旁瓣波束优化方法

提出一种基于ESB算法的低旁瓣波束优化方法(IESB)。采用ESB算法得到阵列信号的最优权值,通过搜索该阵列波束图的最高旁瓣电平角度作为虚拟干扰角度,再由ESB算法得到新的阵列波束图,依此迭代降低旁瓣电平。仿真实验说明IESB算法降低旁瓣电平效果显著,且抗干扰稳健性良好。

任意结构基阵波束优化的稳健性分析

分析了任意结构基阵波束优化的稳健性。首先从理论上推导了阵列误差、权向量误差和权向量范数等因素与波束旁瓣畸变之间的关系,并利用优化波束的白噪声增益和权向量范数之间的关系,提出了任意结构基阵波束优化时权向量范数约束上限的选取方法。针对圆阵进行了大量的计算机仿真,分析了不同权向量范数约束条件下获得的优化波束的稳健性,证明了理论推导的正确性。

任意结构基阵波束优化的权向量范数约束上限的选取准则

研究了基于2阶锥方法对任意结构基阵波束优化时权向量范数约束上限的选取问题。首先从理论上分析了2阶锥规划方法中范数约束对优化波束稳健性的影响,导出了阵列误差、权向量误差和权向量范数等因素与波束旁瓣畸变量之间的关系,提出了一种权向量范数约束上限的选取方法,该方法可以根据实际问题对稳健性的要求,选取适当的权向量范数约束上限,得到符合要求的优化波束。仿真试验验证了该方法的有效性。

基于二阶锥规划的矢量阵波束优化设计及仿真

提出了将二阶锥规划方法应用于矢量阵的波束优化设计。该优化方法在保证波束旁瓣低于期望值的条件下,设计以最小加权均方误差逼近于期望波束响应的波束。将该优化设计方法转换为二阶锥规划形式,通过已有的内点方法求出其数值解。计算机的仿真结果验证了基于矢量阵得到的优化波束具有较好的稳健性,另外由于SOCP在波束优化设计方面具有其本身的优越性,可以通过增加约束表达式兼顾多个性能指标的设计。

基于二阶锥规划的平面阵近场等旁瓣波束优化

将矩形平面阵的波束图等效为2个相互垂直的线列阵波束图乘积,通过计算这2个线列阵的加权值,再利用向量直积来获得矩形平面阵的加权值。计算机仿真表明,在近场下二阶锥规划法比常规的Chebyshev法具有更好的波束优化效果。

有距离辨识度的传声器阵列波束优化算法

小尺度线性传声器阵列在便携式通信设备中具有潜在应用前景,其波束优化算法大多关注于抑制来自与声源不同方向的噪声,而不能有效地抑制与声源同方向的噪声。本文通过对几种典型波束优化策略进行改进,增加线性约束条件,使得阵列兼具方向和距离辨识度。论文对比了几种优化方法的波束性能,同时讨论了约束条件对波束旁瓣的影响,并提出了鲁棒性的优化方案。仿真结果显示,合理的优化策略和线性约束条件可以使阵列波束获得很好的聚焦性能。

稳健的波束优化设计及FPGA实现

在分析二阶锥规划(Second-Order Cone Programming,SOCP)算法的基础上,设计了声呐阵列并采用SOCP方法对其波束图进行了优化;根据SOCP的波束优化设计方法,设计了基于FPGA的16元均匀圆阵的波束形成器。目的在于提高波束优化设计的稳健性以及信号处理系统的运算实时性、运算精度等。对FPGA波束形成器的仿真性能进行了分析,主要分析了以下两个方面:首先分析了当权值位数不同时对波束形成器输出的影响,其次分析了波束优化设计方法的抗阵列流形误差的性能。仿真设计结果和实验表明本文方法的有效性。二阶锥波束优化设计的波束图有着良好的稳健性,采用12位权值的FPGA波束形成器,抗阵元位置误差性能也比较好。

尺寸约束下圆环阵MIMO声呐阵型设计和波束优化

传统主动声呐采用圆环阵接收可获得360°视角,但是在尺寸有限时面临着波束主瓣宽度大、旁瓣级高等不足,针对这些不足,文中提出了阵列尺寸约束下圆环阵多输入多输出(MIMO)声呐阵型设计和波束优化方法。圆环阵MIMO声呐由发射圆环阵和接收圆环阵组成,通过优化发射圆环阵和接收圆环阵的半径和相对旋转角,设计了具有低旁瓣波束的最优阵型。在该阵型的基础上,通过将圆环阵MIMO声呐的波束优化问题转化为与其等效的虚拟平面阵波束优化问题(建立以旁瓣级最低为目标函数,主瓣方向无失真响应,并约束加权向量2-范数保证稳健性),获得了期望的低旁瓣波束图。数值仿真结果表明,所提方法可以在不增加阵列尺寸和波束宽度的前提下,获得比传统圆环阵更低的旁瓣级。

基于压缩感知的均匀圆阵方向不变波束优化方法

针对现有的方向不变波束形成算法在阵元个数确定以后,其波束的主瓣与旁瓣水平无法进一步改善的情形下。本文基于均匀圆阵在现有方向不变波束形成方法的基础上,通过引入压缩感知理论(Compressed Sensing,CS),提出了一种可以进一步改善波束主瓣与旁瓣水平的方法。该方法使用压缩感知理论对信号进行压缩采样和稀疏重构,并通过凸优化中二阶锥规划方法对恢复的信号进行方向不变波束形成,可以在不增加实际阵元数的前提下,增大阵列孔径,得到旁瓣水平更低和主瓣宽度更窄的波束图。仿真结果表明该方法在一定程度上提升了波束形成器的性能,在阵列信号处理方面具有一定的理论与实际意义。

5G波束优化方法研究

通过研究Beamforming(波束赋形)的实现原理、波束扫描和波束管理等关键技术,对5G网络波束优化进行深入研究,研究静态波束、动态波束的业务特点及对网络的影响。明确静态波束优化是5G网络波束优化的关键,并提出在不同网络建设时期的优化重点。总结5G网络波束优化方法,并对优化方法的实施效果进行验证,结果证明波束优化方法的有效性,为今后的5G网络优化,提升5G网络业务感知提供了优化思路和分析基础。