基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法

针对减少分布式LCMV波束形成器在全联通WSN中的计算量问题,提出基于Householder多级维纳滤波器(HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法.该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能.另外,还可以在递推过程中进行合理截断处理来进一步降低运算量.计算机仿真结果验证了算法的优良性能.

基于SD-LCMV算法的FDA平台外干扰抑制

针对频率分集阵列(FDA)接收机在抑制与目标位置接近的平台外干扰过程中,最小方差无失真响应(MVDR)波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析。在采用重叠正弦频率分集阵列接收结构代替一维均匀线性频率分集阵列(ULA-FDA)接收的基础上,通过可变加载约束的最速下降线性约束最小方差(SD-LCMV)准则求解导向矢量失配时的权矢量,实现对阵列方向图主瓣的有效纠偏和保形。仿真验证了采用正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列具有最佳的主瓣宽度和低旁瓣特性。当存在2°的指向误差时,正弦频控函数的重叠子阵FDA阵列经导向矢量修正得到的阵列方向图在有效抑制干扰的同时能够实现主瓣的纠偏和保形。

改进的树型WSN分布式LCMV波束形成方法

针对减少树型无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器计算量问题,提出基于Householder多级维纳滤波器(Householder multistage Wiener filter,HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。

基于子带SDL的LCMV宽带波束形成性能分析

对子带阵元延迟线(SDL)波束形成器的线性约束最小方差(LCMV)宽带自适应波束形成算法进行了性能分析。推导了子带LCMV算法的输出信干噪比(SINR)的解析表达式,对比了子带LCMV算法和全带LCMV算法的阵列响应性能,以及阵元数量、输入信噪比(SNR)和阵元间距对输出SINR的影响,并分析了子带滤波器组的参数对子带LCMV输出SINR性能的影响。仿真结果表明子带LCMV算法可有效提高性能,并可在不降低性能的条件下降低阵元需求。

基于改进最速下降LCMV算法的稳健波束形成

基于线性约束最小方差准则(LCMV)的自适应波束形成技术,在理想条件下能够在期望信号方向保证增益最大,同时在干扰方向形成零陷。但在实际阵列系统中,指向误差、阵元位置误差以及阵元相位误差均使得传统的LCMV准则算法出现性能下降。针对最优权矢量解算问题,提出了基于牛顿法及可变加载约束的改进SD-LCMV算法,并将两者与线性约束LMS算法及递归稳健LCMV算法进行仿真对比,结果验证了改进算法对误差的稳健性。

低数据率与低阵元数时LCMV和LCEC波束形成算法研究

研究了低数据率与低阵元数条件下应用线性约束最小方差算法(LCMV)算法和线性约束特征干扰相消器(LCEC)算法的相控阵雷达系统对干扰抑制和旁瓣压低性能。建立了均匀线阵接收信号模型,给出了LCMV,LCEC两种算法的原理,用仿真方法讨论了不同数据率和阵元数时LCMV,LCEC算法不同到达方向上的干扰与旁瓣抑制性能。结果表明:与LCMV算法相比,高数据率、低阵元数时LCEC算法在两个相隔角度小于1个主波束宽带的干扰来波方向上形成的零陷更准确;低数据率、低阵元数时LCEC算法的角度分辨率更高;低数据率、高阵元数时LCEC算法的副瓣电平抑制能力更强,高阵元数时LCEC算法保持了静态方向图的特征。

一种稳健的自适应波束形成器

当信号噪声比超过一定的门限时,线性约束自适应波束形成器对天线的幅相误差有很高的敏感度,即使在误差很小的情况下,期望信号也会如同干扰一样被抑制掉。该文通过对广义旁瓣相消器的阻塞矩阵加以改进,提出了一种对阵列天线误差有良好稳健性的自适应波束形成器。该方法基于广义旁瓣相消器结构,可方便地进行部分自适应,降低运算量。

改进的快速稳健任意阵列天线方向图综合方法

针对任意阵列天线的方向图综合问题,提出了改进的基于线性约束最小方差准则方向图综合方法。该方法充分考虑综合方向图和参考方向图之间的相对幅度对方向图综合的影响,通过对迭代公式增加一比例常数,使得两者之间的相对幅度对干扰功率变化率的影响增强,不仅提高了干扰功率的迭代效率,即降低了迭代的次数,提高了方向图的综合效率,而且使得迭代系数的取值范围得到了扩展,即降低了迭代系数对方向图综合的影响,增强了方向图综合方法的应用范围和适用性。仿真分析验证了理论分析的正确性和所提方法的有效性。

基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法

为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(Multistage Wiener filter,MSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。

波束形成算法指向误差时的稳健性研究

为有效克服期望信号方向存在指向误差而导致的阵列流形向量失配的问题,提出了一种基于支持向量回归机的波束形成方法.该方法在分析线性约束最小方差波束形成器的基础上,将支持向量机的损失函数引入到线性约束最小方差波束形成器的最优化问题中,从而使基于结构风险最小化原理的支持向量回归机算法与波束形成算法相结合.通过MATLAB仿真实验,在没有失配的理想情况和期望信号存在方向向量失配的情况下,选取不同的支持向量机参数以及信噪比,分析对2种损失函数的基于支持向量机的波束形成算法.仿真实验结果表明,该算法在期望信号方向存在指向误差时,依然能够保持较好的系统输出信噪比,具有一定的稳健性.

一种新的降秩广义旁瓣相消器

为了减少广义旁瓣相消器的计算量,提出了一种新的降秩广义旁瓣相消器,利用特征子空间构建阻塞矩阵,设计广义旁瓣相消器,比以往的降秩广义旁瓣相消器能够减少更多的计算量,仿真实验结果验证了该方法的有效性。

一种改进的共形阵方向图综合方法

与传统阵列相比,共形阵安置更为灵活,应用更为广泛。然而,针对共形阵的方向图综合也更为复杂。传统的方向图综合方法对共形阵并不适用。通过在旁瓣区域施加虚拟干扰能够有效实现共形阵的方向图综合。如何通过迭代过程控制虚拟干扰功率的大小成为该方法的关键。现有的迭代方法一般存在收敛缓慢或计算复杂的问题。本文基于线性约束最小方差准则,提出了一种改进的共形阵方向图综合方法。该方法适用于任意阵型的方向图综合。仿真实验证明,该方法能加快收敛速度,并降低自适应波束形成器对迭代系数的依赖性。

应用于微型飞行器阵列天线的自适应波束形成器

微型飞行器的天线采用灵巧的自适应阵列天线。由于自适应阵列天线的幅相误差会引起线性约束自适应波束形成器的期望信号相消,本文根据微型飞行器自适应天线系统的设计,基于广义旁瓣对消器(G SC)结构,在频域中将阻塞矩阵赋予自适应功能,进而得到了一种改进的,可行的,稳健的自适应波束形成器。仿真试验表明,此方法对天线阵列幅相误差具有稳健性,降低了运算量,可以应用于微型飞行器二维自适应阵列天线,实现实时的波束形成。

GPS接收机空时二维抗干扰技术研究

随着干扰技术的发展,GPS抗干扰性能差的缺点日益突出,对于能有效用于工程应用的抗干扰方法的研究显得尤为重要。空时二维抗干扰方法是GPS接收机抗干扰技术上的重大突破。在已给空时二维自适应滤波的模型及原理的基础上,通过对自适应约束准则的分析及选择,进而对不同情况下的空时自适应滤波权值的频率-角度响应进行了数字仿真和分析,得出了空时自适应滤波抗干扰的一些有益结论及合理解释。

基于阻塞矩阵预处理的抗主瓣干扰算法

针对阻塞矩阵预处理的抗主瓣干扰算法会导致主瓣波束方向发生偏移且加载点平不易选取的问题,提出了改进的基于阻塞矩阵预处理的抗主瓣干扰算法。该算法从理论上进行了分析,并利用对加权矢量进行二次不等式约束来提高波束的指向性,对于约束方程的求解问题,提出了利用Lagrange乘数法进行求解。仿真验证表明提出的算法能够有效解决主瓣波束偏移,对加权值的选取提供理论指导。

基于线性约束最小方差的全球定位系统抗干扰技术

针对全球定位系统(GPS)接收机在强宽带干扰下无法正常工作的情况,采用自适应调零天线,利用信号和干扰的入射空间角度不同进行空域滤波,可提高其抗干扰能力。理论分析和仿真结果表明,基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应滤波算法简单有效,在牺牲一个干扰抑制自由度的条件下,可对高仰角卫星导航信号进行较好的保护。

基于线性约束最小方差原则的稳健快速自适应脉冲压缩方法

针对线性调频信号在距离单元内的回波采样点与目标点失配,即采样失配的情况下,自适应脉冲压缩性能下降的问题,对快速自适应脉冲压缩(fast adaptive pulse compression,FAPC)方法进行改进,提出一种基于线性约束最小方差(linearly constrained minimum variance,LCMV)原则的连续分块FAPC(contiguous block FAPC,CFAPC)方法。该方法将自适应波束形成方法类比到自适应脉冲压缩滤波方法中,首先在最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response,MVDR)原则保持增益的前提下增加零点约束条件,加宽零点凹口的宽度;而后对分块的协方差矩阵设置置零条件,抑制旁瓣能量,实现在采样失配情况下保持稳健的目的。实验结果表明,在脉内多普勒频移和采样失配同时存在的情况下,所提方法可以更好地抑制目标的距离旁瓣,具有较好的稳健性。

改进粒子群优化算法自适应波束形成技术

本文研究了利用粒子群优化算法进行自适应方向图控制的综合方法,给出了自适应阵列处理的数学模型以及LCMV自适应波束形成器的数学表达,介绍了粒子群优化算法的基本思想和算法流程。结合粒子群优化算法和自适应方向图控制的相关知识,本文提出一种基于多虚拟干扰源的改进粒子群算法并将其应用于LCMV自适应波束形成器以提升其性能并进行自适应方向图控制。仿真结果表明,该方法可有效改善LCMV自适应波束形成方法在多重干扰情况下零陷生成效果不佳、低快拍下性能较差等缺点,改善输出信干噪比,并在加深零陷和降低旁瓣等方面效果显著。

对称空间滤波器组自匹配的波束形成算法

经典的自适应波束形成算法存在瑞利极限,阵列方向图的主瓣宽度受到限制。为了突破主瓣瑞利极限,获得更窄的主瓣宽度,通过对相控阵阵列进行多次对称的等角度、等次数的偏转调制获得多组输出信号,然后对其进行自对称匹配滤波,使得正对主轴方向的波束分量获得极大增强,阵列方向图主瓣变得更窄,突破了阵列方向图主瓣瑞利极限。同时通过引入线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)波束形成算法,进行零陷约束,减少信号互调的影响,进一步提升了算法的性能。最终获得主瓣大幅度收窄、干扰方向形成零陷的阵列方向图。

基于阵列天线的归一化变步长抗干扰算法研究

针对阵列天线的自适应抗干扰方法,研究了线性约束最小方差(LCMV)算法,并对其收敛性进行分析,提出归一化变步长线性约束最小方差(LCMV)算法。该方法解决了定步长自适应算法收敛速度和稳态误差不能同时满足的难题,避免了协方差矩阵求逆运算,减小了运算量,便于工程实现。通过仿真和实验表明,该算法收敛速度快,能在干扰方向上形成很深零陷,干扰抑制效果好。