基于波束域预处理的阵列盲信号分离方法

相控阵雷达采用多个阵元进行信号的接收处理,其多通道信号处理可以采用盲信号处理的方法进行目标源信号分离。由于阵元间距导致信号在阵元间产生相位延迟,在进行盲分离的时候一般只能采用卷积混合模型,盲分离过程是较为复杂的多通道反卷积问题。文中对阵列接收信号进行波束域预处理,通过确定的空间波束相位补偿,将阵元域的多时延混合信号变换为瞬时混合信号,从而采用简单的实数分离算法即可完成信号分离,分离信号可用于后置处理。所提方法简单有效,相比常规阵列信号处理方法,可直接适用于宽带信号。仿真实验验证了其有效性。

移动强干扰条件下大孔径阵列稀疏空间谱估计

无源声呐阵列的目标方位估计性能受到强干扰的显著影响,在干扰源快速移动时大孔径阵列还可能存在快拍不足的问题,为此提出一种结合波束域预处理以实现干扰抑制和数据降维的稀疏空间谱估计方法。首先在预处理阶段对干扰方向形成自适应零点,并通过协方差矩阵锥化展宽零点,然后对预处理后的波束域数据应用稀疏贝叶斯学习进行空间谱估计。与现有方法相比,波束域预处理可以有效减少阻带范围内干扰声源的影响,提高通带范围内空间谱估计的精度和计算效率,零点展宽可以进一步加强稳健性,避免出现快拍不足问题。仿真分析和海试结果表明,所提方法在移动强干扰条件下仍能准确估计目标声源的多途到达角,且计算时间远低于阵元域稀疏方法。

多输入多输出天波超视距雷达多模杂波抑制的改进最小方差无失真响应算法研究

多输入多输出天波超视距雷达(MIMO-OTHR)通常利用最小方差无失真响应(MVDR)波束形成来抑制接收回波中的电离层多模杂波对目标探测的影响。由于MIMO-OTHR的全向性发射、杂波噪声协方差矩阵估计不准确以及有限相干积累时间内训练样本数过少,使传统MVDR输出信杂噪比(SCNR)较低。对MIMO-OTHR中的MVDR算法进行改进,以改善其多模杂波的抑制能力。利用2阶锥规划进行发射波束域预处理,将发射能量集中到主模式角度;在阵列接收端进行阵列平滑,抑制主模期望信号,提高杂波噪声协方差矩阵估计精度;利用MVDR波束形成双迭代算法,降低对计算量与训练样本数的需求。仿真结果表明:改进MVDR算法可有效抑制多模杂波;以较少训练样本及较小计算量,可以获取更高的输出SCNR.