一种相控阵雷达跟踪波束优化控制方法

针对相控阵雷达目标跟踪的数据更新概率不高且更新时间较长的问题,提出基于概率模型的波束位置优化控制方法,以期实现期望时间最小化时雷达波束的控制:假设雷达测量目标距离与角度信息的误差服从高斯分布,且坐标变换不影响误差的高斯分布属性,则目标位置概率分布的预测可以利用跟踪算法的交互多模型卡尔曼滤波得到。仿真结果表明该方法有助于相控阵雷达更高效地完成跟踪目标的位置更新,可为提升雷达多目标跟踪能力以及时间资源利用率的相关研究提供参考。

基于参差中重频脉组的搜索雷达跟踪波束设计

为解决常规搜索雷达在强气象、地物杂波下目标检测性能下降的问题,基于目标先验信息,设计一种跟踪波束实现对特定目标的跟踪处理,对目标所在的波位采用参次中重复频率脉组的方式探测,有效扩展速度检测清晰区并抑制慢速气象杂波及强地物杂波,实现目标距离、速度双模糊的解算,提高对跟踪目标的检测性。基于先验信息实现目标距离、速度模糊解算,试验表明,通过采用基于参差中重频的脉组跟踪波束探测,能够提升搜索雷达对特定目标的检测能力,并实现重点目标的高精度测速,提高目标的航迹质量。

智能天线跟踪波束与切换波束的比较

首先从波束形成或控制的角度界定了2类智能天线—跟踪波束智能天线(以下简称跟踪波束系统)和切换波束智能天线(以下简称切换波束系统)。其次分别介绍了其中关键部分:跟踪波束系统的自适应方法和切换波束系统的波束选择方法的设计考虑。跟踪波束系统的自适应方法是利用基于Lagrange公式的自适应算法跟踪最强信号源,而切换波束系统的波束选择方法则是基于正确波束接收的信号必然比任何其他波束接收的信号强这个事实。最后,依据其性能和所需的复杂度对跟踪波束系统和切换波束系统作了比较。

RIS辅助多用户波束跟踪系统与硬件试验

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS,也称智能超表面)通过智能调控电磁传播路径,有效提高了6G通信系统的性能。然而,RIS集成大量反射单元使得多波束调控复杂度高、码本搜索空间大,导致实时调控能力不足,难以应用于多用户波束跟踪。为提升RIS在多用户移动场景的适用性,创新基于逆衍射的场源迭代模型,快速生成近远场多用户调控码本,设计RIS辅助单基站定位方案,感知用户移动位置实时切换波束。研制RIS辅助多用户波束跟踪系统原型,实现多用户移动过程中快速波束对准。试验结果表明,毫秒级波束切换可实现移动多用户的实时信息传输。

基于级联角度的AIRS辅助大规模MIMO系统波束跟踪方案

智能反射表面(intelligent reflecting surface,IRS)可以通过提供额外的视线(line of sight,LoS)路径补偿传播损耗或解决阻塞问题,有效地提高毫米波(millimeter wave,mmWave)通信系统的性能,被认为是下一代移动通信的核心技术。与传统的地面IRS相比,部署在无人机、热气球等空中平台上的空中IRS(aerial IRS,AIRS)结合了空中平台的高移动特性/旋转特性和IRS提供的优质链路特性,可以提供更广阔的信号覆盖范围。考虑到现实场景中用户的移动性,通信系统有必要实时调整波束成形以使波束对准移动用户。然而,AIRS不具备有源射频链,难以在AIRS处获取离开角和到达角,增加了波束跟踪的复杂性。针对这一问题,建立了具有时变信道的AIRS辅助mmWave大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统模型,结合基站端有源波束成形、AIRS的旋转角度和无源波束成形设计,提出了一种基于级联角度的无迹卡尔曼滤波波束跟踪方案。仿真结果表明,提出的方案具有较高的跟踪精度,同时AIRS的旋转特性对提升系统可达速率起着重要作用。

基于联合通信和雷达传感的车辆波束跟踪

波束跟踪是面向高移动性车载毫米波通信的关键问题之一。通过构建车辆状态演化模型模拟车辆的水平和垂直运动状态变化特性,利用毫米波通信的大带宽和均匀平面阵列天线,设计基于雷达通信双功能信号的状态参数估计方案。基于雷达回波感知信号和车辆反馈信息构建的测量模型,使用扩展卡尔曼滤波对车辆的状态参数进行预测。结果表明,该方案能够更准确地跟踪车辆的移动,预测波束方向,有利于通信。

基于指纹库更新补偿的波束跟踪算法研究

针对拒止、复杂电磁环境下,高动态无人节点定向通信面临的坐标信息不精确、飞行姿态和轨迹变化剧烈等问题,为保持可靠的波束对准与跟踪,提出了一种基于卡尔曼滤波的指纹库更新补偿算法;利用卡尔曼滤波算法对自身姿态进行预测更新,建立载体坐标系;采用改进的算法对波束指向进行预测更新,并利用指纹库对状态向量进行更新补偿,调节采样比例,并将新的数据存入指纹库对数据更新,进行二次状态信息预测,完成最终波束指向;整体设计的波束跟踪算法流程更加符合实际应用场景,满足通信需求;仿真结果表明,在半波束宽度为3°,100个通信时隙中,维持正常通信的成功率有92%以上,相比传统跟踪算法提高了8%,具有更加稳定的通信质量。

相控阵窄波束快速波束对准与跟踪技术

文章介绍相控阵天线的特点和优势,以及相控阵天线的应用现状,特别是在通信领域的应用情况。从理论上具体分析相控阵天线的工作原理及其优势产生的主要原因,论述相控阵天线的波束对准与跟踪的过程和机理。文章为相关技术人员提供一定参考,有助于推动相控阵技术在通信等领域发挥更大作用。

一种基于信标的移动卫通相控阵波束跟踪算法

提出并实现了一种利用卫星信标信号来实施基于相控阵天线的波束跟踪算法。该方法适用于采用相控阵天线技术的各种卫星"动中通"天线,克服了卫星信标信号强度弱,检测困难的弱点,提高了跟踪信噪比,同时采用了软件无线电方式解调可以提供最大的灵活性。跟踪算法的最大优点是没有任何陀螺仪的辅助,极大地提高了天线在各种极端运动环境下的适应能力。算法最终在自行研制的Ku波段相控阵移动卫星天线系统上获得验证。

基于同时多波束跟踪的任务调度方法研究

目前对雷达多波束技术的研究多基于如何实现发射多波束,对跟踪时的资源调度和能量管理策略研究较少,对多波束进行目标跟踪的使用条件,以及如何在多波束跟踪和雷达能量损失、时间消耗间平衡缺少必要的原则。文中对同时多波束的工作方式进行了分析,并建立了多波束跟踪的模型;同时,通过时间资源优化和回波能量感知两方面研究,提出了同时多波束跟踪的资源调度和能量管理准则,并设计了多波束跟踪时的自适应任务调度算法。

一种电波束和机械轴结合的综合跟踪方法

航天返回器的再入阶段,因为返回器出黑障后轨道低、角动态极高、可观测弧段很短,此时若采用传统的机械轴跟踪目标的方式,存在跟踪超调大、收敛慢和接收遥测数据较晚等缺点。为解决这一难题,提出并实现了一种电波束、机械轴综合捕获方法,用于实现返回器的快速捕获稳定跟踪。应用结果表明,这种快速捕获跟踪方法超调小、收敛快速,同时还可以提高单站的测控时间。

毫米波移动通信中基于AUKF的波束跟踪算法

针对移动毫米波通信场景中收发波束存在角度偏差时接收信号质量急剧下降的问题,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)原理的波束跟踪算法。针对低复杂度对于移动场景的适用性,该算法设计了一种有效的波束跟踪方案,在模拟波束形成架构中通过训练一个波束对以跟踪一条电磁波路径来保持有效的毫米波通信。通过引入自适应调节因子,在系统存在异常扰动时候,可以自适应调节预测和观测协方差矩阵,提高估计精度和收敛速度。仿真结果表明,所提的自适应无迹卡尔曼滤波算法明显降低了移动环境中的波束跟踪误差,具有稳健的波束跟踪能力。

多板天线“动中通”跟踪波束指向偏差研究

"动中通"系统可以通过接收并比较卫星下传的信标信号强度来调整天线波束指向,从而实现对卫星的跟踪。文中针对多板天线"动中通"系统由于通信内容和信标信号间的频率差异造成的跟踪波束和通信波束指向偏差问题,分析了跟踪波束指向偏差产生的基本原理,提出了一种基于延时线加两级移相器相位补偿技术的误差修正方案,并通过理论推导和Matlab仿真,证实了方案的可行性和有效性。

FDD无线通信系统闭环功率控制发射波束跟踪算法

提出了一种适用于FDD无线通信系统的变步长智能天线下行发射波束跟踪算法。该算法利用闭环功率控制的反馈信息,可自适应地跟踪移动台方位角的变化。算法不需要专门的探测信号,不需要求解信道协方差矩阵,复杂度很低。还分析了功率控制步长对用户方位角跟踪误差的影响。与其它方法相比,新方法具有更小的跟踪误差及更快的收敛速度。

基于干扰抑制的恒模波束跟踪新算法

当干扰信号强度不小于期望信号时,常规恒模算法(CMA)会错误跟踪到干扰信号;期望信号导向矢量线性约束恒模算法(LSCCMA)通过对期望信号来波方向约束,可正确跟踪到期望信号,但是算法在干扰信号来波方向上不能形成明显的零陷。为此,提出了基于干扰约束的恒模算法(LIC-CMBTA)。理论分析和仿真结果证明,该算法不仅可以正确跟踪到期望信号,并且可实现在多个强干扰信号来波方向上形成深度可调的干扰零陷,从而提高了常规恒模算法波束跟踪的稳健性。

水声传播的高斯波束跟踪方法研究

分析了高斯波束跟踪方法计算水声场的理论,综合其数值实现时的初值确定以及一种海底反射系数的计算方法.针对接收器位于界面附近时声场计算值偏小的问题,分析了其原因并引入和运用虚射线概念,给出了一种改进的算法流程.结合数值算例进行了仿真分析,并与kraken的计算结果进行了比较,在实例所用海洋声速剖面环境和声源接收器几何配置下,二者都具有较好的一致性.结果表明,改进算法能较好地解决上述接收器位于界面附近时声场计算值偏小的问题.

基于波束跟踪的运动声源和接收器宽带脉冲传播仿真

应用傅立叶综合方法和波束跟踪理论,研究了分层介质中运动声源和接收器的宽带脉冲声传播,根据运动声源和接收器声传播的简正波理论,导出了基于波束跟踪方法的运动声源和接收器宽带脉冲声传播表达式。结合实例计算分析了宽带脉冲声传播的特点,并与宽带简正波的计算结果进行了比较,二者符合较好,证明了这一仿真模型的有效性。

单屏篱笆加波束跟踪探测模式的目标覆盖特性

针对单屏篱笆加波束跟踪探测方式,提出目标过屏的算法和雷达波束跟踪算法,分析单站部署地理位置、屏幕张角和跟踪雷达截止高度角对探测目标覆盖率的影响,研究不同多站组合方案的覆盖特性。实验计算结果表明:1)若跟踪波束截止高度角不变,随屏幕张角的增大,覆盖率存在极大值,且测站纬度越高,极大值出现越早;2)随截止高度角增大,目标覆盖率先缓慢减小,而后迅速下降,测站经度对覆盖率影响较小,纬度优先与大三角组合方案的目标覆盖率差别较小,且优于经度优先的组合方案。

基于GRU网络的毫米波波束跟踪和阻碍判断联合预测方案

为了提高移动通信场景下,毫米波(millimeter wave,mmWave)大规模多输入单输出(multiple input single output,MISO)系统传输的稳定性,针对快速准确跟踪和阻碍判断问题,提出将波束跟踪和阻碍判断的联合预测问题定义为一个波束状态时间序列预测问题,设计了相应的联合预测数据集;基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模块设计未来波束状态预测方案,提出分布式固定输入门控循环单元(gated recurrent unit fixed input,GRU-FIN)训练方案,用来提高模型预测能力。通过仿真实验与3种基线方案进行对比,分析了迭代次数、天线数量、信噪比和神经网络参数设置对预测模型性能的影响。仿真结果表明,在不需要信道状态信息的情况下,该方案能够拟合移动用户非线性波束状态的变化,并且在观察范围较小的情况下,通过GRU-FIN方案和模型参数设计,能够有效提高波束状态的预测能力。

基于无迹卡尔曼滤波的无人机毫米波波束跟踪算法

针对无人机收发端相对运动导致毫米波窄波束无法实时匹配这一问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的三维波束跟踪方法。该方法首先将波束的俯仰角和方位角作为系统状态向量,对其进行无迹变换,获得采样点集。而后,根据采样点集计算出状态预测值和测量预测值,并以此为基础,根据计算出的卡尔曼增益更新状态向量,获得状态向量的最优估计值。仿真结果表明,此方法满足了无人机实时波束跟踪需求,有效地提高了三维环境下毫米波窄波束的跟踪精度。