一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法

为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性,提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法,首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵,然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量,设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现,所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。

一种改进的极化域-空域联合的自适应波束形成算法

为了进一步提高传统最优空域滤波算法的性能,本文提出了一种基于极化敏感天线阵列的极化域-空域联合的自适应波束形成算法.在给出了算法的信号模型和算法原理的基础上,详细的阐述了该算法实现极化域-空域联合自适应滤波的机理,然后利用计算机仿真较全面地分析和比较了算法的性能.理论分析和仿真结果表明,本文提出的新算法在提高输出信干噪比和削弱指向误差影响等方面明显地优于传统的最优滤波方法.

极化域-空域联合估计在反辐射导弹抗诱偏中的应用研究

提出了将极化阵列应用到反辐射导引头上,导引头利用目标与诱饵的极化差异,采用极化域-空域联合估计方法抗诱偏。首先,利用波达方向矩阵法,估算出雷达与诱饵的空间二维到达角和极化参数,将估算出来的二维到达角信息为反辐射导引头提供导引,极化参数用来鉴别雷达与诱饵,从而达到抗诱偏的目的。然后,结合导弹运动方程及导引方程对反辐射导弹抗三点源诱偏进行了全弹道数字仿真,并且采用Monte-Carlo方法对全弹道仿真进行了多次实验,仿真结果证明了将极化域-空域联合估计应用于反辐射导引头抗诱偏的可行性。

极化域-空域联合的APES波束形成

为了进一步提高极化敏感阵列的滤波性能、得到更为稳定的波束图,将常规的幅度相位估计算法扩展到极化域-空域联合的自适应波束形成中,提出了一种新的波束形成算法SPAPES(Spatial-Polarization Amplitude and Phase Estimation)。首先,给出了算法的信号模型。然后,对所提出算法的滤波原理作了理论推导,得到了最优权向量的表达式。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性。计算机仿真结果表明,在强期望信号功率、低采样快拍数的情况下,所提算法都可以很好地在空间-极化联合域中抑制干扰,同时该算法还具有对相干信号的解相干能力。

基于波束空间的极化域-空域联合谱MUSIC算法

极化敏感阵列可以获取到空间电磁信号的极化信息,具有优越的系统性能,可以更充分地利用信号中包含的信息。极化域-空域联合谱MU S IC算法是一种高性能的算法,但是在两信号参数相差不大,尤其是极化角度接近时无法分辨,在低信噪比、干扰信号功率较大时算法性能明显下降,本文将波束空间预处理的方法应用该算法,阵列的抗干扰能力得到了提高,实验证明新算法的有效性。

极化域空域联合匹配波束形成技术研究

针对普通相控阵雷达可能因存在天线极化失配而导致对接收信号的损失问题,提出采用极化阵列天线体制的办法。研究了完全极化情况下极化阵列雷达的波束形成技术。提出了极化域-空域联合匹配滤波方法,推导了极化阵列波束形成的具体解析表达式,并与普通相控阵雷达进行比较,得到了极化阵列雷达具备更强的稳健性:极化阵列雷达不仅能控制波束的指向,而且,还能调整极化与接收信号在极化域空域上联合匹配,增强目标信号,提高信噪比。例分析和仿真结果验证了理论模型正确性。

双极化面阵的快速波达方向估计算法

针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域波达方向和引用已求解出的空域信息结合拉格朗日乘子法解决来波信号极化信息估计问题。相比传统的4D-MUSIC和秩亏MUSIC,所提算法在不损失估计精度的前提下提高了运算速度,降低了运算复杂度,无需谱峰搜索过程,消除了因搜索步长而导致的量化误差。对日后大规模阵列计算及MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达引入提供快速求解方法。仿真实验表明,所提算法在低信噪比0 dB下空域误差约为0.85°,速度相比秩亏MUSIC提升了约64.7%,验证了该算法的有效性和高精度性。

基于微分进化的极化WSF信号参数估计算法

极化敏感阵列与传统的天线阵列相比,可以同时接收到信号的空间信息和更加完整的电磁信息,由于受信号极化变化的干扰较小,接收增益更高,估计出的极化状态参数可以用于检测、多址等领域,因此具有更加广阔的开发价值。极化加权信号子空间(WSF)算法的精度、分辨率明显优于一般子空间类算法,并且可以处理相干信号,鲁棒性较好,与传统空间谱WSF相比,需要估计的参数多了一倍,计算量问题显得更加突出。针对该问题,首先将遗传算法应用于联合谱WSF,与传统测向不同,性能不佳。微分进化算法简单,收敛速度快,搜索精度高,性能稳定,将该算法应用于极化加权信号子空间算法的多维函数求解,并将它与基于遗传算法的极化WSF进行比较,证明文中算法的有效性。

基于斜投影算子的引信抗主瓣干扰方法

目的利用信号极化域信息滤除干扰信号,解决回波阵列期望信号和主瓣干扰信号的入射角一致导致空域滤波抗干扰失效的问题。方法由于主瓣干扰信号的极化状态通常是未知的,为此提出基于斜投影的抗主瓣干扰方法。该方法利用极化域–空域联合谱多信号分类算法,估计主瓣干扰信号的极化状态。然后,利用期望信号和主瓣干扰信号极化状态的差异,通过构造斜投影算子,处理阵列接收数据,从而滤除主瓣干扰信号。结果当主瓣干扰导向矢量失配,或者期望信号与主瓣干扰信号的极化状态满足一定程度的差异时,基于斜投影的抗主瓣干扰方法均取得良好效果。结论基于斜投影的抗主瓣干扰方法具有稳定性好、鲁棒性强等优点,可应用于雷达、无线电引信等系统对主瓣干扰的抑制,提升雷达、无线电引信等系统适应复杂电磁环境的能力。