一、复杂干扰环境下自适应波束形成技术（论文文献综述）
李笑添[1]（2020）在《数字多波束抗干扰零陷展宽技术的研究与实现》文中指出随着全球卫星导航系统的飞速发展,稳健的波束形成算法逐渐成为高动态环境下的研究热点。当干扰相对于目标接收机快速运动时,其波达方向会在一个很小的范围内快速变化,而常规波束形成算法的抗干扰零陷很窄,当权矢量的更新速度滞后于干扰变化速度时,干扰将被移出零陷范围,从而导致波束形成性能大幅下降。因此,研究高动态环境下的稳健波束形成算法具有十分重要的意义。本文主要研究了稳健波束形成过程中所涉及到的波达方向估计算法、零陷展宽算法,并结合数字多波束算法分析了其抗干扰性能。1)为了模拟真实阵列信号,本文首先基于方阵、均匀圆阵等工程中的常用阵型建立了空域信号模型,在此之上又推导了任意平面阵的阵列流形计算方式。之后利用信号模型,研究了基于数字多波束的自适应波束形成算法。2)针对一些波束形成算法需要信号来向、信源个数的问题,本文详细研究了多重信号分类算法、旋转因子不变法等波达方向估计算法。之后研究了基于信息论准则的信源个数估计算法,并在此之上提出了一种基于子空间分析的快速信源个数估计算法,因其不需要特征值分解,所以能够有效提高计算速度。3)针对高动态环境下的快速干扰问题,本文详细介绍了国内外的一些零陷展宽算法最新研究成果。在此之上,先是提出了一种基于拉普拉斯分布的零陷展宽算法,该算法不但能够有效解决常规协方差矩阵锥化算法在展宽零陷的同时深度会变浅的问题,而且能够适用于任意平面阵;然后,提出了一种基于功率估计的零陷展宽算法,经过仿真该算法较其它算法拥有最优异的性能。4)为了满足工程上对快速、稳健的波束形成算法的需求,本文基于ZYNQ硬件平台,采用拉普拉斯零陷展宽算法与功率倒置算法结合的方式来设计硬件实现方案,详细介绍了算法流程中关键的矩阵求逆、矩阵特征值分解、矩阵乘法等核心模块设计,并通过仿真测试验证了本文实现方案的正确性。
陈琦[2]（2020）在《基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究》文中研究指明随着我国北斗卫星导航系统的全面建成和迅猛发展,人们对于导航与位置服务的精度及可靠性提出了更高的要求。由于空间电磁环境日益复杂,各种类型的干扰广泛存在,干扰问题日益突显,严重限制了卫星导航系统的应用领域及应用范围,如何在干扰环境中维持系统的可靠运行,实现高精度的定位导航,成为当前卫星导航领域研究的热点问题。本文围绕典型场景下的窄带与宽带干扰抑制问题,重点研究基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术。针对现有阵列滤波算法在干扰抑制能力和对定位精度的影响方面存在的问题,提出相应改进算法,提升了接收机的抗干扰性能以及在特殊场景下的位置服务能力。论文创新点及主要工作如下:1.研究了盲自适应零陷处理对卫星信号相位及时延稳定性的影响。针对阵列处理过程中信号先验参数未知的情况,以功率倒置算法为例,对典型盲自适应处理的抗干扰性能及相位延时精度展开分析探究。利用与实际信号具有相似特征的模拟数据进行仿真,相关结果表明,盲自适应算法可以自适应地识别干扰来向,并在干扰的来向及其频带上生成较深的零陷,但是,零陷的产生也影响了导航信号的相位稳定,导致其载波相位观测精度大幅下降,延时变化值达0.54。2.提出了基于空时指向约束的自适应功率倒置改进算法。针对典型盲自适应处理造成的卫星信号失真和载波相位测量精度下降等问题,改进算法利用EKF滤波器的矢量跟踪输出结果,建立卫星与载体参考系的相对位置关系,引入了导航信号的来向约束条件,以减弱盲自适应处理对定位结果产生的不利影响。通过仿真,验证了该算法在实现导航信号稳固接收与保证相位稳定方面的有效性。相较典型的盲自适应功率倒置算法,改进后的空时算法将波束赋形后的相位延迟降低至9.86×10-5,实现了相位观测精度更优的空时自适应处理。3.提出了一种基于最优主副瓣约束及干扰加噪声协方差矩阵重构的改进型空时算法。在可见卫星数量较少且干扰与期望信号来向靠近的特殊场景下,提出利用Capon算法代替自适应功率倒置算法,将波束对准期望信号进行接收。对此场景下的Capon算法滤波性能进行分析,指出了典型空时算法存在的缺陷。在原有模型的基础上通过优化完善,提出了基于最优主瓣及协方差重构的改进算法,消除了凸起的多余副瓣,同时减小了主瓣宽度,使波束具有了更好的指向性。仿真结果表明,算法改进能够使增益衰减量降低40%,且将干扰与有用信号之间的增益差值由3.748d B提高到12.989d B,极大增强了特殊场景下的信号区分度,证实了改进算法有着更优的主瓣增益效果及相位时延特性。
苏昱煜[3]（2020）在《机载雷达自适应干扰抑制和基于先验知识的空时信号处理》文中研究指明装备相控阵雷达的飞机可以灵活、快速地部署,实现对战场中各种目标的检测、跟踪,感知敌方态势,为己方力量的指挥和控制提供情报支撑。但是在机载雷达工作当中,必须解决干扰抑制和杂波抑制问题。在信号处理的环节,可以利用自适应波束形成技术来抑制旁瓣区域的干扰。但是当阵列流型与实际情况不一致（如存在位置误差、幅相误差或接收机通道响应误差）,自适应处理往往导致期望信号的输出信干噪比下降。因此设计稳健的波束形成器来减少或降低误差带来的影响是非常重要的。另一方面,由于机载雷达的平台是运动的,地杂波表现出空时耦合特性,需要利用空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）技术去抑制机载雷达接收到的地杂波。但是由于雷达天线的非理想构型、地形和地物随距离的变化,接收到的回波信号通常是非均匀的,不能提供足够的独立同分布的样本数据。如何提高非均匀环境下STAP的性能,也是需要研究的重要问题。本文围绕以上问题开展研究,具体包括以下几个方面。一、针对不同因素引起的波束形成器性能下降,研究了稳健的自适应波束形成算法。针对样本不足引起的性能下降,研究提出了一种基于稀疏的稳健自适应波束形成算法。当干扰和噪声的采样协方差矩阵偏离理想的协方差矩阵时,传统的对角加载方法和最差情况最优性能方法对这种误差情况具有一定的稳健性。但是当样本数目较少或样本数据中包含目标信号时,这两种方法的性能严重下降。针对这一问题,提了一种基于无网格稀疏迭代协方差估计的稳健自适应波束形成方法。相比于其他方法,该方法在样本数目较少（或单快拍）的情况下,性能最接近最优处理器,并且对期望信号角度失配和相干局部散射引起的误差具有稳健性。针对存在导向矢量失配的自适应波束形成,研究提出了一种基于交替方向乘子法的稳健自适应波束形成方法。对于自适应波束形成来说,模型误差（幅相误差或阵元位置误差）带来的影响不可忽视,采用假设阵列构型已知的稳健自适应波束形成技术并不能取得好的结果。本文提出了一种基于交替方向乘子法的稳健自适应波束形成技术。仿真结果表明该方法对信号角度误差、幅相误差、阵元间距误差以及相干局部散射均具有稳健性。二、针对非均匀环境下的杂波抑制,结合先验的地形数据、地理高程数据等,研究提出了一种基于先验知识的协方差矩阵估计STAP方法。文中以采样协方差和先验协方差矩阵的凸组合为基础,提出了一种基于先验知识的协方差矩阵估计方法。首先利用地表分类数据和地理高程信息,并通过坐标变换、遮挡判断、数据仿真的预处理,计算得到先验协方差矩阵。然后,利用了正则化Tyler估计器更精确地估计最终的杂波协方差矩阵。最后,通过实测数据处理证明该方法在非均匀环境下具有良好的性能。三、针对非均匀环境中的样本挑选问题,研究提出了一种基于先验知识的训练样本挑选方法。在非均匀环境中,训练样本和待检单元可能具有不同分布特性,这会使估计的杂波协方差矩阵不准确,从而导致杂波抑制的性能下降。本文提出了一种基于先验知识的训练样本挑选方法。本方法首先使用先验的协方差矩阵检测含有目标信号的训练样本。然后将污染的样本投影到由先验协方差矩阵构造的子空间中以保留该训练样本。最后,利用迭代方法对训练样本重加权获得最终的杂波加噪声协方差矩阵。数据处理结果验证了所提方法的性能。四、针对稀疏条件下的STAP方法,研究提出了一种基于无网格总变差最小化的稀疏STAP方法。由雷达天线构型或外部环境因素的影响,杂波谱在距离上是非均匀的,导致训练样本数目不能满足独立同分布条件,进而影响最终的杂波抑制性能。针对这一问题,提出了一种无网格总变差最小化的STAP方法。所提方法利用了杂波在空时平面上的稀疏特性,建立了一个基于l1原子范数的优化问题。利用导向矢量的极坐标表示形式以及贝塞尔函数近似,将二维的导向矢量优化问题转化为一维的形式。最后利用Toeplitz矩阵的性质,使用CVX工具包求解优化问题。该方法相比于传统的稀疏处理方法,在正侧视和非正侧视条件下均表现出了较好的性能。
钱炳锋[4]（2020）在《足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究》文中研究说明大场地足球机器人比赛是人工智能、视觉与传感、通讯、控制科学等交叉学科应用的典型,需要同时监测空中和地面的足球运动轨迹,解决传统机器人存在对环境适应能力不强或者受光线影响大等问题,还需要面对复杂的电磁干扰、噪音和杂波环境。阵列天线具有波束控制灵活的独特优点,能满足多目标跟踪与识别、强自适应抗干扰能力和高可靠性等功能的要求,本文主要对阵列天线足球机器人自适应信号处理算法开展研究。自适应波束形成（ADBF）技术可以在电磁工作环境恶化和大量射频干扰存在的情况下,通过对权值的自适应控制达到增强目标信号、抑制干扰信号的目标,从而实现空域滤波。研究并提升自适应处理算法的实时与稳健性就有着极为重要的理论意义与工程价值。本文紧密围绕阵列天线抗干扰和杂波抑制的解决方法,分别对足球机器人阵列天线信号模型、快速自适应波束形成与空时自适应处理、基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法和基于对称多处理器（SMP）的超大点数FFT算法四个方面开展研究,具体研究了以下内容。首先,本文详细从数学模型对足球机器人阵列天线的信号模型和自适应处理准则进行了分析。研究了在一定条件下的三种准则,发现这些不同优化准则是等价的,为不同自适应结构和ADBF方法的相互转化提供了理论条件。提出了足球机器人阵列天线杂波分布特性、空时自适应处理原则与杂波抑制性能的评价体系。天线平台运动导致杂波回波信号具有颇为严重的空时耦合属性,通过采样矩阵来进行求逆运算可解决该问题。同时研究杂波抑制性能评价体系,主要是通过输出信干噪比（SINR）以及系统改善因子来实现。第二,研究了基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法。传统的自适应波束形成算法运算量较大,对硬件设备要求较高;而且对系统误差的稳健性较差。针对传统特征干扰相消波束形成（EC）算法在无法估计信源数目等场合的自适应波束所形成的问题,提出了使用敏感函数信源估计的稳健特征干扰相消波束形成（REC）算法。该算法能利用敏感函数对信号干扰子空间的信源数目进行有效的估计,而且可以利用空间谱搜索的方式,判断并剔除主瓣内目标信号对自适应权矢量计算的影响。因此,无论目标信号是否包含在训练样本中,该算法的抗干扰性能都得到了良好体现。第三,研究了快速自适应波束形成和空时自适应处理。本文对采样协方差矩阵进行Gram-Schmidt（GS）正交化的RGS算法进行了提高抑制干扰性能的研究,发现RGS算法可以充分利用快拍数据信息,在较少的快拍数时就能有效抑制干扰,达到理想的性能输出。此外,针对空时自适应处理（STAP）技术在实际系统中的应用存在杂波子空间泄露现象,研究了在杂波子空间泄露情况下的基于两级降维的稳健部分自适应STAP算法,该算法能有效改善STAP算法在杂波子空间泄露情况下的性能。第四,研究了使用对称多处理器的超大点数快速傅里叶变换算法。快速傅里叶变换（FFT）算法有处理器资源有限和执行效率降低两大问题。在空时自适应处理（STAP）系统中,为了最大限度提升FFT算法实现效率,FFT的实现过程要结合处理器的特性,针对特有平台来编写实现。本文通过分析对称多处理器（SMP）并行处理系统架构特点,给出一种适用于SMP的超大点数FFT算法,并解决了改进超大点数FFT算法带来的三个问题。本文在足球机器人阵列天线信号模型的基础上,提出干扰和杂波信号模型、最优波束形成准则和杂波抑制性能评价体系等;提出基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法,不管训练样本中是否有目标信号均能取得良好的抗干扰性能;提出快速自适应波束形成算法和空时自适应处理技术,更准确地估计干扰子空间和提高杂波子空间泄露下的性能;提出基于SMP的超大点数FFT算法,能节省近1/2的存储资源,提升大点数FFT处理速度的同时,提高了信号处理的实时性。本研究用的足球机器人阵列天线可以提升竞赛监控以及目标探测能力,还能对多目标跟踪与辨识给予很好的满足,同时满足高可靠性与自适应性、实时性等性能方面的要求。
黄俊生[5]（2020）在《干扰环境下MIMO雷达波束形成方法研究》文中提出针对越来越复杂的电磁干扰环境以及越来越强的干扰作战能力,稳健且可靠的干扰抑制方法能够有效地提升雷达系统在复杂电磁干扰环境下的目标检测以及跟踪能力。但目前绝大多数的干扰抑制方法都是在接收端采用基于自适应接收波束形成技术的被动对抗方式,其在实际的应用过程中可能不足以有效地对干扰进行抑制。针对于此,雷达系统应在发射端采取更加主动的对抗方式,消耗电子干扰的能力,进而降低干扰信号进入到接收机中的可能性,并进一步与被动对抗方式紧密结合以充分地挖掘雷达系统潜在的抗干扰能力。此外,由于多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达的每个发射天线能够辐射不同的波形,使其拥有相对较多的发射端自由度,因此本论文将以MIMO雷达作为实现平台,对发射方向图设计、稳健自适应接收波束形成以及基于子阵划分的收发联合波束形成展开研究,以尽可能满足现代雷达系统的抗干扰以及目标检测与跟踪等能力的需求。本论文的主要研究内容如下:1.研究发射方向图优化设计方法。简单介绍了几种较为经典的发射方向图优化设计方法,并针对现有发射方向图优化设计方法对3d B主瓣宽度的选取较为敏感的问题,提出一种基于主瓣保形的低旁瓣MIMO雷达发射方向图优化设计方法。该方法通过约束发射方向图的主瓣形状有效地避免了主瓣分裂现象的产生,并利用修正矩阵修正发射波形协方差矩阵的非对角线元素上的值明显地降低了发射方向图的旁瓣水平。仿真实验结果表明利用该方法综合得到的发射方向图不但拥有期望的主瓣形状,而且拥有较低的旁瓣水平。此外,针对旁瓣空间区域中非均匀杂波的抑制问题,提出一种基于一定先验信息的MIMO雷达发射方向图优化设计方法。基于接收回波中目标信号的先验信息,该方法通过发射一确知波形估计得到接收回波中杂波加噪声的平均功率,并以最大化接收回波中目标回波功率和杂波加噪声平均功率的差值与目标回波功率的比值为准则建立优化模型对发射波形协方差矩阵进行了优化设计。仿真实验结果表明利用该方法综合得到的发射方向图能够在强旁瓣杂波所在的空间角度上形成零陷,有效地提高了接收回波的信杂噪比。2.研究存在一定误差时的稳健自适应接收波束形成方法。对角加载方法是目前应用最为广泛的一种稳健自适应接收波束形成方法,其能够有效地提升自适应接收波束形成器的稳健性,但是如何确定出加载量的大小仍然是研究对角加载方法的核心问题与困难所在。针对于此,提出一种基于对角加载技术的MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法。相比于其它确定加载量的方法,该方法不仅不需要已知任何不确定参数,而且获得的加载量易于计算,并能够有效地确保目标信号所对应的特征矢量参与权矢量的计算。此外,由于MIMO雷达虚拟导向矢量的维数在实际的应用过程中往往很大,这将会给自适应接收波束形成算法带来很大的运算量,因此,为了有效地提高自适应接收波束形成算法的计算效率以及自适应接收波束形成器的稳健性,又提出一种基于协方差矩阵和导向矢量估计的低复杂度MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法。该方法采用重构的发射协方差矩阵与重构的接收协方差矩阵的Kronecker积形式代替直接利用接收快拍数据估计得到的样本协方差矩阵,并通过最大化自适应接收波束形成器的输出信干噪比对目标信号导向矢量进行了估计,大大地降低了自适应接收波束形成算法的计算复杂度。3.研究基于发射阵列子阵划分的收发联合波束形成方法,以充分发挥发射端和接收端空间自由度的作用。针对单目标信号的场景,提出一种基于二维相控阵-MIMO雷达的联合发射子阵划分和波束形成设计方法。该方法将发射阵列等分成一定数目的非重叠子阵,并在一定的限制条件下以最大化接收波束形成器的输出信干噪比为准则建立优化模型同时对子阵结构、每个子阵对应的发射波束形成权矢量以及接收波束形成权矢量进行优化设计。此外,针对多目标信号的场景,提出一种基于相控阵-MIMO雷达的有源干扰抑制和波束形成设计方法。该方法根据每个目标信号所需要的发射能量比确定出每个子阵所包含的天线阵元个数,并在发射端采用发射方向图置零方法应对压制式干扰和欺骗式干扰等有源干扰或者采用正交发射方法应对依赖于雷达系统发射波形的欺骗式干扰,以及在接收端利用自适应波束形成技术抑制进入到接收机中的干扰信号。仿真实验结果表明利用以上两种方法优化得到的发射方向图和发射-接收方向图均拥有较低的峰值旁瓣水平,且均能够在干扰信号所在的空间角度上形成零陷,有效地提高了接收回波与接收波束形成器的信干噪比。
丁健伦[6]（2020）在《弹载相控阵雷达阵列信号处理关键技术研究》文中研究指明在复杂的战场电磁环境下,由于存在多径环境、相干目标干扰、阵列误差及平台运动等因素对信号回波的影响,传统的波束形成算法难以对目标方位做出较为准确的估计,也无法对干扰进行自适应的抑制。因此复杂环境下面向多相干目标的稳健自适应波束形成成为一种迫切需求的技术。应用于精确制导武器装备的弹载相控阵雷达阵列天线排布多为圆平面,而目前阵列信号处理的研究较多基于均匀线阵和均匀面阵模型。因此,研究基于圆平面阵列下的稳健自适应波束形成方法已成为发展的必然趋势。首先,本文根据均匀线阵与均匀面阵的阵列模型理论基础,建立了基于二维均匀平面阵列模型的圆平面阵列模型。基于MATLAB仿真平台,对同一圆平面内不同阵列模型进行对比,验证了圆平面阵列模型相比其他阵列模型在波束形成时具有更低的旁瓣和更窄的波束宽度。其次,针对在圆平面阵列上采用多重信号分类（MUltiple SIgnal Classification,MUSIC）算法处理多相干信号源时的失效问题,以及圆平面阵列在使用二维前后向空间平滑算法进行重叠子阵划分时各子阵阵列结构不同的问题,本文采用一种基于虚拟阵列内插方法将圆平面阵列转化为均匀平面阵列,并结合二维前后向空间平滑进行解相干来完成对空间中多相干信号源的超分辨率波达角（Direction of arrival,DOA）估计。实验结果表明该方法可以有效的解决圆平面阵列下多相干信号源DOA估计问题。最后,针对角度估计、平台运动等原因造成信号来波方向存在误差而引起期望信号导向矢量失配的问题开展研究。通过仿真分析一维均匀线形阵列下对角加载、协方差重构等多种鲁棒自适应波束形成算法在不同快拍、不同信噪比及存在来波方向误差的情况下的性能,确定了一种最优的鲁棒自适应波束形成算法,并将其拓展应用到圆平面阵列。仿真实验结果表明,在圆平面阵列下该鲁棒自适应波束形成算法能有效提高存在来波方向误差时的波束形成的稳健性。
张萌[7]（2020）在《相控阵雷达抗主瓣混合干扰算法研究》文中研究指明雷达抗主瓣干扰问题是近年来的一个难点与热点问题,针对相控阵雷达,由于干扰从天线主瓣进入,导致传统的副瓣对消和自适应波束形成（ADBF）的抗干扰优势不再存在。随着干扰环境的越发复杂,多干扰环境取代了传统单一干扰类型,而现有的大多数抗主瓣干扰研究针对的是单个主瓣干扰,且缺乏实测数据分析,因此本文以主瓣混合干扰为背景,通过算法理论推导、仿真研究及实测数据实验分析验证对相控阵雷达抗主瓣干扰算法进行研究及改进。在空域抗干扰方面,针对主瓣干扰造成ADBF的主瓣零陷和副瓣升高问题,本文通过研究近年来较为热门的阻塞矩阵（BMP）及特征投影（EMP）两类抗主瓣干扰算法,提出了一种新的适用于BMP的协方差矩阵重构（MCMR）波束保形算法,改进算法通过对BMP预处理导致的过处理现象进行修正,重构协方差矩阵,从而完成对自适应波束形成方向图的保形。通过仿真实验与实测数据的方向图对比及抗干扰性能对比发现,BMP-MCMR相比传统算法,主瓣偏移修正能力较强,保形后的主瓣宽度基本与静态方向图主瓣宽度一致,在主瓣干扰干噪比变化、主瓣干扰角度变化、以及采样快拍包含目标的情况下均有更好的波束保形能力,抗干扰性能相比之下更优,改进算法实验结果受采样快拍数变化的敏感性更低,因此算法更稳定,且MCMR大大降低了求逆运算量,有利于工程实现。空时联合领域方面,在主瓣混合干扰伴随副瓣干扰的环境下,通过对现有的多波束形成盲源分离算法以及子空间投影（SP）算法的研究,提出了一种基于分块SP变点检测的抗干扰算法,解决了由于干扰强度相差较大和主瓣干扰角度相近造成的干扰特征值差异增大,导致传统只利用大特征值判断干扰子空间的算法无法准确确定干扰空间的问题。改进的SP算法利用噪声空间与信源空间的垂直关系,计算分块特征区间投影结果的变异系数,再利用MSE变点检测确定信源空间,不需要人为设置门限,针对单目标的前提分类选择不同的算法划分目标与干扰,从而进行精确垂直投影。相比BMP-MCMR,改进SP算法运算量较大,但是仿真及实测数据实验结果验证了改进SP算法的准确性更高且抗干扰性能较好,相同参数下与BMP-MCMR无偏估计前提下的输出SINR相差不大,输出SINR高于有偏估计下的BMP-MCMR,且算法不需要估计干扰角度,鲁棒性更高。本文最后通过总结模拟仿真及实测数据的实验结果,给出各算法的优缺点及适用性对比分析,为不同干扰环境下抗干扰算法的选择提供更多的理论依据。
刘旭佳[8]（2020）在《子阵自适应波束形成技术的研究与实现》文中研究说明为了获得更高的距离分辨率和角度分辨率,大型阵列雷达系统往往会增大天线孔径,采用成百上千个阵元组成天线阵列。如果每个阵元都有各自的处理通道,在阵元级进行自适应波束形成,不仅会消耗大量的硬件成本,还会大大增加系统的运算量,难以在实际工程中设计实现。为了克服这些困难,可以将所有阵元按工程实际情况合理地划分到不同子阵中,同一个子阵内的阵元共用一个处理通道,从而在子阵级进行自适应波束形成,通过这种方式可以大大降低系统的硬件成本和运算量,使得工程应用成为现实。本文完成的主要工作如下:首先介绍了自适应波束形成的基础理论。根据与工程项目相关的窄带信号模型,介绍了其阵列方向图的计算方法。通过分析常规波束形成的局限性,得到自适应波束形成在抗干扰方面更具优势,并通过仿真对几种最佳权向量计算准则和经典自适应算法进行了详细的对比分析。然后研究了在子阵级进行自适应波束形成的相关理论。通过比较几种基本的子阵划分方式,结合某阵列信号处理系统的应用环境,重点提出了一种异形阵的子阵结构,并通过仿真对全阵元级、均匀划分子阵级以及异形阵的波束形成性能进行了详细的对比分析,从而得到异形阵结构的波束形成性能确实优于基本的均匀划分子阵结构,可在工程项目中应用。对于非均匀划分子阵结构,可以使用等噪声功率法进行归一化处理,并通过仿真对该方法波束形成性能的优化效果进行了分析。最后在某阵列信号处理系统的硬件平台上设计实现了DSP和FPGA组合架构下的数字波束形成器。首先在DSP中基于C语言和DSP库函数实现了自适应权值的计算,包括协方差矩阵的求解、矩阵求逆的运算以及权系数的计算。然后基于高速收发器结构实现了串行Rapid IO实时通信的过程,并详细介绍了DSP端和FPGA端的设计方法。接着在FPGA中基于Verilog硬件描述语言和乘加器级联结构实现了数字波束形成,并介绍了主要资源的消耗情况。最终通过对不同模块进行功能测试验证了上述实现步骤的可行性,该方案具有实际应用价值。
杨钰茜[9]（2020）在《非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用》文中指出随着空间电磁环境的复杂化和各类无线应用场景的多样化,对射频系统的设计提出了高性能、可重构、小型化等新要求。天线作为收发前端,其性能直接影响系统功能的实现,因而关于高性能天线的研究成为重要的研究方向。特别是相控阵和数字阵列技术的发展,大大提升了天线波束扫描的灵活性。传统相控阵天线分布于三维空间,通过控制单元的位置排布、激励幅度和相位实现特定的波束综合。然而实际系统应用往往需要兼顾多种性能要求,为了提升阵列在复杂环境下的适应性,非传统天线阵列技术应运而生。本质上是通过引入天线单元的多维控制自由度,寻求阵列信息感知和处理能力的提升。在相控体制下,引入时间作为第四维控制参数,形成时间调制阵,也称四维天线阵。通过射频开关等器件对辐射单元进行周期调制,实现了单元的动态激励,降低了天线馈电网络的设计复杂度,有利于实现低副瓣辐射、同时多波束、实时自适应波束形成等功能,保证高性能收发的同时可兼顾阵列低成本、小型化设计需求。突破传统相控体制,在天线单元通道间引入微小的频率偏量（远小于载波频率）,构成另一类新型天线阵列——频控阵,也称频率分集阵列。单元通道频偏的引入使得天线辐射电场具有空间角度维（俯仰角、方位角）、距离维和时间维四维相关特性,有利于实现距离相关的目标探测和干扰抑制、波束自扫描等功能。围绕天线领域的前沿方向,针对非传统相控及频控天线展开新技术、新方案的研究将有利于解锁新的无线系统应用场景。本文以天线阵列的小型化和高性能设计需求为背景,面向实际系统应用,进行相关理论研究和应用探索。主要贡献和创新点包括以下几个方面:（1）研究了多域融合的自适应波束形成算法。针对小型化多模共享导航天线自由度不足导致抗干扰性能恶化的问题,提出了基于极化敏感阵列的空域-极化域融合自适应处理方法。为保证导航信号有效接收,提出了增加极化约束的线性约束最小方差算法,在口径不变的条件下提升了阵列自适应自由度。为进一步降低天线系统硬件复杂度,探索了基于时序相位加权的单射频通道接收方案。引入时域加权处理实现天线口径的Walsh-Hadamard变换,并基于逆变换重构得到的通道信息进行自适应处理。通过分析不同类型干扰信号的抑制效果发现,该方法可以大大降低抗干扰模块的硬件设备量。（2）研究了频控阵的空间聚焦波束方向图综合方法。针对线性频偏频控阵方向图在距离、角度、时间三维周期分布的问题,为避免空间栅瓣并实现距离-角度两维聚焦,提出了阵元位置、频偏参量两维优化的“点状”波束方向图综合方法。从阵因子角度分析了频控阵辐射栅瓣的产生机理,并提出采用区间约束的频偏优化可以实现空间距离-角度聚焦的波束综合。考虑到频控阵馈电网络复杂,为同时减轻系统软硬件设计复杂度,提出了稀疏布阵-频偏优化两维控制的阵列综合方法,并提出一种变步长的快速迭代方法,用于求解符合期望的最少阵元数天线排布方案。（3）研究了频控阵在距离依赖干扰抑制中的应用。常规频控阵在距离维辐射副瓣较高而导致易受空间干扰影响,为克服这一问题,提出一种多级频偏混频结构,通过两级频偏参量优化,可以实现距离-角度全空间的低副瓣方向图综合。在此基础上,利用其波束距离维分辨特性,将频控阵应用于距离相关的干扰抑制。由于频控阵天线通道易产生误差而导致导向矢量失配,并且距离维副瓣随机分布易导致干扰接收功率动态变化,提出了基于特征子空间投影的稳健自适应波束形成方法,实现了距离、角度两维的主波束对准和干扰零陷优化。（4）研究了时间调制阵列的高效谐波波束形成方法。分析了时间调制同时多波束辐射原理,在时频域对比分析了不同类型调制脉冲产生的谐波波束幅度和相位分布规律。为实现各个谐波波束的独立指向控制,提升时间调制阵列的边带利用效率,提出了预处理矩形脉冲单边带调制方法。面向远场无线功率传输中同时多用户充电的应用场景,结合方向回溯阵列技术,实现了功率基站和无线终端的波束对准和高效率充电,克服了矩形脉冲调制下谐波波束指向彼此制约、边带辐射电平不易调控的问题,为无线功率传输的天线阵列设计提供了新的解决方案。（5）研究了时间调制阵列在同时功率传输和终端定位系统中的应用。为实现精准功率馈电的远场无线功率传输,提出了基于互调反馈的终端定位策略。提出采用时间调制阵列产生定向双波束对终端馈电,实现了空间双音波形激励。终端整流器在双音激励下自发产生的互调频率谐波可用于建立收发反馈链路。通过两级开关网络实现的多基线时间调制阵列接收反馈回波,提出了开关非理想特性的补偿方法,实现了高精度终端方向估计;最后基于反馈信号强度测量,实现了终端距离估计。该方法有利于基站根据终端估计位置实时调整波束指向和发射功率,从而提升系统传输效率。通过原型机实验证明了该方法的有效性。
陈新竹[10]（2020）在《多功能数字阵列雷达空域抗有源干扰方法研究》文中进行了进一步梳理多功能相控阵雷达作为探测系统的新型重要装备,可以对多批目标实现搜索、跟踪、成像、识别等多种功能,承担防空、反导等多种任务,能够看得更远、看得更清晰,既是望远镜,也是显微镜。作为一种全数字相控阵雷达,数字阵列雷达为先进的自适应波束合成算法提供了硬件实现平台,在空域抗干扰方面具备高灵活性和突出性能,有效提高了多功能相控阵雷达在复杂电磁环境中的生存能力,成为当前雷达领域的研究热点。而新型有源干扰技术的飞速发展,为数字阵雷达抗干扰带来了新的挑战。当数字阵列雷达接收到从主瓣进入的干扰信号时,由于干扰与目标信号空域相关性强,当前空域抗主瓣干扰的方法会引起目标探测和跟踪能力的损失;此外,多功能数字阵列雷达在宽带探测模式下,面临着宽窄带、主副瓣组合干扰的威胁,常规空域抗干扰方法的性能难以满足目标识别的要求。综上,如何提升多功能数字阵列雷达在主瓣干扰和宽带组合干扰场景下的目标探测能力,已成为亟需解决的难点问题。本文针对多功能数字阵列雷达在不同工作模式下面临的典型有源干扰场景,以空域抗干扰中的几个关键问题为着眼点,以提高雷达对目标的探测增益、测角精度、高分辨性能为目的,深入开展多功能数字阵列雷达空域抗干扰方法的研究,具有重要的理论意义和应用价值。论文开展的主要工作概括如下:1.针对数字阵列雷达抗主瓣干扰引起的单脉冲测角精度损失,提出了基于二维正交波束的抗干扰及测角方法,解决了自适应和差波束合成过程中干扰俯仰角和方位角的耦合问题,可以同时抑制两个及以上主瓣干扰,多个副瓣干扰,并提高了目标测角精度。首先,针对二维矩形阵,深入分析常规自适应和差波束合成中,导致方位（俯仰）维测角精度下降的原因;然后,利用方位维与俯仰维波束的独立性,提出了二维正交波束合成的方法,通过互相正交的自适应波束合成与和差波束合成,使方位（俯仰）维抗干扰与俯仰（方位）维测角互不影响;此外,将该方法推广至数字子阵结构的二维矩形阵中,进一步降低了自适应运算的复杂度;最后,通过仿真实验,验证该方法在有效抑制多个主副瓣干扰的同时具备较高的测角精度。2.针对数字阵列雷达抗主瓣干扰引起的目标探测增益损失,结合分布式数字阵列雷达体制,提出了一发多收模式下基于多站波束融合的抗干扰方法,解决了空域强相关的目标与干扰同时被抑制的问题,可以同时抑制两个及以上主瓣干扰,多个副瓣干扰,并提高了目标探测增益,挖掘了分布式数字阵列雷达在空域抗干扰方面的潜能。首先,通过特征波束分析,深入研究自适应波束合成中,目标信号与主瓣干扰同时被抑制的原因;然后,针对分布式数字阵列雷达一发多收的工作模式,提出了基于多站波束融合的抗干扰方法,涵盖两级波束合成:在第一级单站内,通过多点线性约束最小方差（Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV）方法,规避主瓣干扰与目标的空域相关问题,仅抑制多个副瓣干扰信号;在第二级多站联合中,利用分布式数字阵合成高分辨辅助波束,对主波束中的主瓣干扰和目标进行准确区分,通过最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）方法精确估计并对消主瓣干扰,减少目标信号的损失;最后,通过仿真实验,验证该方法在抗多个主副瓣干扰的同时,提高了主瓣对目标的探测增益,减少了多站间数据传输量,降低了自适应运算复杂度。3.针对宽带数字阵列雷达面临的宽窄带、主副瓣复杂组合干扰的问题,构建了子带分解的高性能基带实现架构,并提出了子带内多波束联合抗干扰方法,提高了复杂电磁环境中目标的一维距离成像性能。首先,针对宽带信号接收的子带分解方法,通过对子带分解后干扰信号相关矩阵的特征根分析,给出了子带内干扰色散残余的关键参数。为此,构建子带分解的高性能基带滤波架构,优化了关键参数,通过仿真实验验证该方法显着改善了色散残余问题,提高了抗干扰性能;然后,针对宽窄带、主副瓣组合干扰场景,进一步提出基于子带分解的多波束联合抗干扰方法,通过多个辅助波束对主波束内主瓣、副瓣干扰的自适应感知,解决了各子带中干扰场景的差异问题,降低了自适应运算的复杂度。通过仿真实验,验证该方法在各子带干扰场景不同时的自适应抗干扰性能。最后,结合宽带实验雷达在干扰环境下的对海探测实验,通过实测数据处理,获得了舰船目标的高精度一维距离像,验证了本文方法的有效性。
二、复杂干扰环境下自适应波束形成技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、复杂干扰环境下自适应波束形成技术（论文提纲范文）
（1）数字多波束抗干扰零陷展宽技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 第2章 阵列天线自适应波束形成基础 |
| 2.1 阵列接收信号模型 |
| 2.1.1 均匀直线阵 |
| 2.1.2 均匀圆阵 |
| 2.1.3 均匀矩形阵 |
| 2.1.4 任意平面阵 |
| 2.2 阵列天线波束形成理论 |
| 2.2.1 阵列天线波束形成准则 |
| 2.2.2 波束形成参数与性能指标定义 |
| 2.2.3 高动态定义及快速干扰误差模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 空间谱估计技术基础 |
| 3.1 高分辨率DOA估计算法 |
| 3.1.1 Capon法 |
| 3.1.2 MUSIC算法 |
| 3.1.3 ESPRIT算法 |
| 3.2 信源个数估计准则 |
| 3.3 一种基于子空间分析的快速信源个数估计方法 |
| 3.3.1 基于多级维纳滤波器的信源个数估计 |
| 3.3.2 算法步骤 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 |
| 3.3.4 性能仿真 |
| 3.3.5 算法总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 稳健波束形成零陷展宽技术 |
| 4.1 现有稳健波束形成算法 |
| 4.1.1 基于空间谱分析的零陷展宽算法 |
| 4.1.2 基于投影变换与对角加载相结合的零陷展宽算法 |
| 4.2 一种基于功率估计的零陷展宽算法 |
| 4.2.1 信号模型 |
| 4.2.2 算法提出 |
| 4.2.3 算法步骤 |
| 4.2.4 性能仿真 |
| 4.2.5 算法总结 |
| 4.3 一种基于LAPLACE分布的零陷展宽并加深算法 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.2 适用于任意平面阵的Laplace零陷展宽算法 |
| 4.3.3 基于Laplace分布的零陷展宽并加深算法 |
| 4.3.4 算法步骤 |
| 4.3.5 性能仿真 |
| 4.3.6 算法总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于ZYNQ的零陷展宽算法工程实现 |
| 5.1 北斗导航波束形成系统总体实现方案 |
| 5.2 稳健波束形成相关模块实现方案 |
| 5.2.1 复数矩阵乘法模块 |
| 5.2.2 特征值分解模块 |
| 5.2.3 协方差矩阵投影变换与锥化模块 |
| 5.2.4 矩阵求逆模块 |
| 5.3 性能仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 1 学术论文 |
| 2 发明专利 |
| 3 参与的科研项目 |
| 致谢 |
（2）基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语对照 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 技术发展与研究现状 |
| 1.2.1 抗干扰技术的发展 |
| 1.2.2 抗干扰接收机的国内外发展现状 |
| 1.2.3 阵列处理技术的国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 相关基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 导航接收机基本原理 |
| 2.3 导航信号与干扰方式 |
| 2.3.1 北斗信号特征 |
| 2.3.2 干扰特点及方式 |
| 2.4 阵列空间几何布局 |
| 2.4.1 均匀直线阵 |
| 2.4.2 均匀平面阵 |
| 2.5 阵列信号基本模型 |
| 2.5.1 模型的四则假设 |
| 2.5.2 窄带阵列信号模型 |
| 2.5.3 宽带阵列信号模型 |
| 2.5.4 载波相移调向模型 |
| 2.6 阵列滤波相关技术 |
| 2.6.1 空域自适应滤波技术 |
| 2.6.2 空时联合矢量跟踪技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 典型盲自适应中的相位观测精度分析及改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 干扰样式分析与相位检测方法 |
| 3.2.1 窄带干扰模型及其频谱特性 |
| 3.2.2 宽带干扰模型及其频谱特性 |
| 3.2.3 相位正交检测模型 |
| 3.3 典型盲自适应算法对相位观测精度的影响及分析 |
| 3.3.1 自适应功率倒置的算法原理 |
| 3.3.2 滤波及时延性能的仿真 |
| 3.3.3 仿真结果的分析 |
| 3.4 基于空时指向约束的功率倒置改进算法 |
| 3.4.1 典型功率倒置算法的缺陷 |
| 3.4.2 改进算法的模型结构 |
| 3.4.3 最佳权值的约束优化 |
| 3.5 改进型功率倒置算法的仿真分析 |
| 3.5.1 阵元数量对宽带处理性能的影响 |
| 3.5.2 干扰样式设置对抗干扰性能的影响 |
| 3.5.3 导航信号相位观测精度的检测分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 特殊场景下的空时算法应用分析及改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 典型Capon算法的时延与滤波性能分析 |
| 4.2.1 多星场景信号模型 |
| 4.2.2 多波束成型的实现 |
| 4.2.3 有用信号相位延时精度的分析 |
| 4.2.4 来波方向远近对抗干扰性能的影响分析 |
| 4.3 基于最优主瓣及协方差重构的空时改进算法 |
| 4.3.1 典型算法的缺陷 |
| 4.3.2 最优约束方案分析 |
| 4.3.3 采样协方差矩阵的重构 |
| 4.3.4 改进算法的结构设计 |
| 4.4 改进算法时延及抗干扰性能的仿真分析 |
| 4.4.1 有用信号相位延时精度的分析 |
| 4.4.2 特殊场景下系统抗干扰性能的分析 |
| 4.5 改进前后的系统输出性能对比及分析 |
| 4.5.1 系统输出信干噪比计算原理 |
| 4.5.2 干扰数目的设置对系统输出功率的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（3）机载雷达自适应干扰抑制和基于先验知识的空时信号处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究历史和研究现状 |
| 1.2.1 稳健自适应波束形成技术 |
| 1.2.2 空时自适应处理技术 |
| 1.3 本文主要工作与内容安排 |
| 第二章 稳健自适应波束形成方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信号模型 |
| 2.3 稀疏的稳健自适应波束形成算法 |
| 2.3.1 网格化稀疏算法 |
| 2.3.2 基于无网格SPICE方法的稳健自适应波束形成 |
| 2.3.3 仿真结果 |
| 2.4 基于ADMM的稳健自适应波束形成 |
| 2.4.1 ADMM框架下的问题构成 |
| 2.4.2 使用ADMM解优化问题 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于先验知识的协方差矩阵估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 杂波信号模型 |
| 3.3 基于先验知识的空时处理方法 |
| 3.3.1 可应用于KASTAP方面的数据库 |
| 3.3.2 预处理过程 |
| 3.3.3 基于先验知识的STAP方法 |
| 3.4 实测数据处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于先验知识的训练样本挑选方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 基于先验知识的样本挑选方法 |
| 4.4 数据处理 |
| 4.4.1 仿真数据处理结果 |
| 4.4.2 实测数据处理结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于稀疏恢复的空时自适应处理方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 信号模型与杂波稀疏性分析 |
| 5.3 基于无网格总变差最小化的空时自适应处理 |
| 5.3.1 无网格总变差最小化方法 |
| 5.3.2 非正侧视条件 |
| 5.4 仿真试验 |
| 5.4.1 正侧视情况下的性能对比 |
| 5.4.2 非正侧视情况下的性能对比 |
| 5.4.3 存在杂波固有运动时的性能对比 |
| 5.4.4 存在幅相误差时的性能对比 |
| 5.4.5 计算复杂度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文内容总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.2.1 稳健自适应波束形成算法 |
| 1.2.2 部分自适应STAP算法 |
| 1.2.3 稳健空时自适应处理算法 |
| 1.2.4 快速傅里叶变换 |
| 1.3 本文结构及主要内容 |
| 第2章 足球机器人阵列天线信号模型及处理原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 竞赛足球机器人平台介绍 |
| 2.2.1 足球机器人机械结构 |
| 2.2.2 足球机器人电控系统 |
| 2.2.3 足球机器人阵列天线场景 |
| 2.3 自适应波束形成信号模型及处理原理 |
| 2.3.1 自适应波束形成信号模型 |
| 2.3.2 自适应波束形成处理原理 |
| 2.4 空时自适应处理信号模型及处理原理 |
| 2.4.1 空时自适应处理信号模型 |
| 2.4.2 空时自适应信号处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经典的稳健自适应波束形成算法 |
| 3.2.1 对角加载算法 |
| 3.2.2 特征子空间算法 |
| 3.2.3 权矢量模约束算法 |
| 3.2.4 导向矢量不确定集约束算法 |
| 3.3 基于敏感函数的稳健特征干扰相消波束算法 |
| 3.3.1 波束形成器的敏感性 |
| 3.3.2 基于敏感函数信源估计的REC算法 |
| 3.4 计算机仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 快速自适应波束形成与空时自适应处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 GS正交化的快速自适应波束形成 |
| 4.2.1 常规GS正交化算法 |
| 4.2.2 基于数据预处理的协方差矩阵GS正交化算法 |
| 4.3 稳健部分自适应STAP算法 |
| 4.3.1 杂波子空间泄露 |
| 4.3.2 杂波子空间稳健处理算法 |
| 4.3.3 基于两级降维的稳健部分自适应STAP算法 |
| 4.4 计算机仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 使用SMP的超大点数FFT算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SMP并行处理系统 |
| 5.3 改进型超大点数FFT算法 |
| 5.3.1 序列划分规则优化 |
| 5.3.2 铰链因子计算优化 |
| 5.3.3 数据分布和存储访问优化 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）干扰环境下MIMO雷达波束形成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究历史现状 |
| 1.2.1 MIMO雷达发射方向图优化设计 |
| 1.2.2 自适应接收波束形成 |
| 1.2.3 相控阵-MIMO雷达 |
| 1.3 研究内容安排 |
| 第二章 MIMO雷达发射方向图优化设计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MIMO雷达发射信号模型 |
| 2.3 经典的MIMO雷达发射方向图优化设计方法 |
| 2.3.1 最小化旁瓣发射方向图优化设计方法 |
| 2.3.2 松弛最小化旁瓣发射方向图优化设计方法 |
| 2.3.3 最小化峰值旁瓣发射方向图优化设计方法 |
| 2.3.4 最小化积分旁瓣发射方向图优化设计方法 |
| 2.4 基于主瓣保形的低旁瓣MIMO雷达发射方向图优化设计方法 |
| 2.4.1 基矩阵构造 |
| 2.4.2 基于最小化峰值旁瓣水平的发射方向图优化设计方法 |
| 2.4.3 基于最小化积分旁瓣水平的发射方向图优化设计方法 |
| 2.4.4 仿真实验与分析 |
| 2.5 基于先验信息的MIMO雷达发射方向图优化设计方法 |
| 2.5.1 信号模型 |
| 2.5.2 杂波加噪声平均功率估计 |
| 2.5.3 最优发射波形协方差矩阵设计 |
| 2.5.4 仿真实验与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MIMO雷达接收信号模型 |
| 3.3 传统的自适应接收波束形成方法 |
| 3.3.1 对角加载方法 |
| 3.3.2 Shrinkage方法 |
| 3.3.3 双约束稳健Capon自适应接收波束形成方法 |
| 3.3.4 F-SOCP方法 |
| 3.4 基于导向矢量误差修正的MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法 |
| 3.4.1 方法描述 |
| 3.4.2 仿真实验与分析 |
| 3.5 基于对角加载技术的MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法 |
| 3.5.1 协方差矩阵重构 |
| 3.5.2 导向矢量误差修正 |
| 3.5.3 性能分析 |
| 3.5.4 仿真实验与分析 |
| 3.6 基于协方差矩阵和导向矢量估计的低复杂度MIMO雷达稳健自适应接收波束形成方法 |
| 3.6.1 协方差矩阵估计 |
| 3.6.2 导向矢量估计 |
| 3.6.3 仿真实验与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 相控阵-MIMO雷达收发联合波束形成设计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于二维相控阵-MIMO雷达的联合发射子阵划分和波束形成设计方法 |
| 4.2.1 二维相控阵-MIMO雷达单目标信号模型 |
| 4.2.2 二维相控阵-MIMO雷达联合发射子阵划分与波束形成优化设计方法 |
| 4.2.3 仿真实验与分析 |
| 4.3 基于相控阵-MIMO雷达的有源干扰抑制和波束形成设计方法 |
| 4.3.1 相控阵-MIMO雷达多目标信号模型 |
| 4.3.2 发射方向图置零方法 |
| 4.3.3 正交发射方法 |
| 4.3.4 仿真实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）弹载相控阵雷达阵列信号处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 阵列信号处理技术国内外研究历史及现状 |
| 1.2.1 超分辨率DOA估计技术的发展概述 |
| 1.2.2 自适应波束形成技术研究动态 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 自适应阵列信号处理技术理论基础 |
| 2.1 阵列天线数学模型建立 |
| 2.1.1 均匀线阵模型 |
| 2.1.2 均匀平面阵列模型 |
| 2.1.3 圆平面阵列模型 |
| 2.2 阵列天线数学波束形成技术 |
| 2.2.1 波束形成基本概念 |
| 2.2.2 自适应波束形成及三大最优准则 |
| 2.3 不同阵列下自适应波束形成方法 |
| 2.3.1 基于均匀线阵的LCMV自适应波束形成 |
| 2.3.2 基于平面阵的LCMV自适应波束形成 |
| 2.3.3 基于圆平面阵的LCMV自适应波束形成 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 圆平面阵列的多相干信号源超分辨率算法 |
| 3.1 MUSIC算法基本原理 |
| 3.1.1 一维MUSIC算法 |
| 3.1.2 二维MUSIC算法 |
| 3.2 前后向空间平滑MUSIC算法 |
| 3.2.1 相干信号源的数学模型 |
| 3.2.2 均匀线阵的前后向平滑MUSIC算法 |
| 3.2.3 均匀平面阵列前后向平滑MUSIC算法 |
| 3.3 基于圆平面阵列多相干信号源超分辨率DOA算法 |
| 3.3.1 虚拟阵列内插变换技术 |
| 3.3.2 基于虚拟阵元内插变换的前后空间平滑 |
| 3.3.3 圆平面阵列多相干信号超分辨DOA估计仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于来波方向误差的鲁棒自适应波束形成算法 |
| 4.1 信号模型及误差模型 |
| 4.1.1 信号模型 |
| 4.1.2 波达角度误差模型 |
| 4.2 鲁棒自适应数字波束形成算法 |
| 4.2.1 对角加载算法 |
| 4.2.2 特征子空间投影算法 |
| 4.2.3 最差性能最优化算法 |
| 4.2.4 干扰加噪声协方差重构算法 |
| 4.2.5 各鲁棒算法性能仿真与结果分析 |
| 4.3 圆平面阵列下的鲁棒自适应波束形成算法 |
| 4.3.1 圆平面阵列鲁棒自适应波束形成算法 |
| 4.3.2 圆平面阵列鲁棒波束形成算法仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）相控阵雷达抗主瓣混合干扰算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 相控阵雷达抗主瓣混合干扰理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主瓣混合干扰建模 |
| 2.2.1 单个干扰 |
| 2.2.2 主瓣混合干扰 |
| 2.3 数字波束形成技术 |
| 2.3.1 波束形成技术 |
| 2.3.2 主瓣干扰对ADBF的影响 |
| 2.4 信源估计算法研究 |
| 2.4.1 算法原理 |
| 2.4.2 仿真对比分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 空域抗主瓣混合干扰算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法原理 |
| 3.2.1 BMP及EMP算法原理 |
| 3.2.2 BMP-传统波束保形算法 |
| 3.2.3 BMP-MCMR改进算法 |
| 3.3 仿真对比分析 |
| 3.3.1 方向图对比 |
| 3.3.2 抗干扰性能对比 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 空时联合域抗主瓣混合干扰算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多波束合成盲源分离抗干扰算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 仿真分析 |
| 4.3 基于SP的抗主瓣干扰改进算法 |
| 4.3.1 传统SP算法 |
| 4.3.2 改进SP算法 |
| 4.3.3 仿真分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 抗主瓣混合干扰算法实测数据分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实测数据介绍 |
| 5.3 空域抗干扰算法实测数据分析 |
| 5.4 空时联合域抗干扰算法实测数据分析 |
| 5.5 算法优缺点及适用性分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）子阵自适应波束形成技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的内容与安排 |
| 第二章 自适应波束形成理论基础 |
| 2.1 信号模型和方向图 |
| 2.1.1 窄带信号模型 |
| 2.1.2 阵列方向图 |
| 2.2 常规波束形成 |
| 2.3 自适应波束形成 |
| 2.3.1 最佳权向量计算准则 |
| 2.3.2 经典自适应波束形成算法 |
| 2.4 仿真及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 子阵级自适应波束形成 |
| 3.1 降维自适应处理 |
| 3.2 子阵划分方式 |
| 3.2.1 子阵划分基本方式 |
| 3.2.2 子阵均匀划分存在的问题 |
| 3.2.3 均匀划分子阵结构优化 |
| 3.2.4 子阵非均匀划分方法 |
| 3.3 子阵级自适应波束形成 |
| 3.3.1 子阵级波束形成 |
| 3.3.2 子阵级自适应算法 |
| 3.3.3 等噪声功率法 |
| 3.4 仿真及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数字波束形成器设计与实现 |
| 4.1 设计方案 |
| 4.1.1 硬件平台 |
| 4.1.2 软件设计 |
| 4.2 DSP计算自适应权值 |
| 4.2.1 DSP芯片和开发环境 |
| 4.2.2 计算自适应权值 |
| 4.3 SRIO实时通信 |
| 4.3.1 Rapid IO简介 |
| 4.3.2 实时通信设计 |
| 4.4 FPGA实现波束形成 |
| 4.4.1 FPGA芯片和开发环境 |
| 4.4.2 实现波束形成 |
| 4.5 测试及结果分析 |
| 4.5.1 波束形成测试 |
| 4.5.2 实时通信测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 阵列天线综合和波束形成技术 |
| 1.2.2 时间调制阵列(TMA)研究现状 |
| 1.2.3 频控阵(FDA)研究现状 |
| 1.3 主要研究工作与结构安排 |
| 2 多域融合的自适应波束形成算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常规阵列波束形成技术 |
| 2.2.1 固定波束形成 |
| 2.2.2 常用的自适应波束形成算法 |
| 2.2.3 关于波束形成问题中的自由度讨论 |
| 2.3 引入极化域自由度的自适应波束形成 |
| 2.3.1 基于极化敏感阵列的联合域波束形成技术 |
| 2.3.2 数值验证 |
| 2.4 引入时域相位加权的自适应波束形成 |
| 2.4.1 基于时序相位加权的单通道波束形成技术 |
| 2.4.2 数值验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 频控阵聚焦波束方向图综合方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 频控阵辐射特性 |
| 3.2.1 频控阵结构 |
| 3.2.2 线性频偏频控阵辐射特性 |
| 3.2.3 非线性频偏频控阵辐射特性 |
| 3.3 空间能量聚焦波束方向图综合和阵元稀布优化 |
| 3.3.1 人工蜂群优化算法 |
| 3.3.2 稀布频控阵聚焦波束方向图综合 |
| 3.3.3 快速迭代的频控阵稀疏设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 频控阵在距离依赖干扰抑制中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 频控阵低副瓣方向图综合 |
| 4.2.1 传统低副瓣方向图综合方法 |
| 4.2.2 多级频偏混频结构的提出 |
| 4.2.3 基于多级频偏频控阵的低副瓣方向图综合 |
| 4.2.4 仿真验证 |
| 4.3 基于频控阵的距离依赖干扰抑制方法及性能研究 |
| 4.3.1 频控阵距离-角度两维自适应滤波 |
| 4.3.2 频控阵稳健接收波束形成技术研究 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 时间调制阵列谐波波束形成技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 时间调制阵列的辐射原理 |
| 5.2.1 矩形脉冲调制的谐波波束辐射机理 |
| 5.2.2 预处理矩形脉冲调制的谐波波束辐射机理 |
| 5.3 预处理矩形脉冲单边带调制技术及其应用 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 预处理矩形脉冲单边带调制阵列结构 |
| 5.3.3 工作原理及调制时序设计 |
| 5.3.4 仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 时间调制在无线功率传输终端定位中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于时间调制阵的互调反馈定位系统设计 |
| 6.3 基于时间调制阵的多音激励信号产生及终端定位方法 |
| 6.3.1 基于时间调制阵的双音波形产生方法 |
| 6.3.2 基于时间调制阵的高精度目标方向估计方法 |
| 6.3.3 基于RSSI的目标距离估计方法 |
| 6.4 系统测试及实验验证 |
| 6.4.1 硬件设计 |
| 6.4.2 实验系统搭建 |
| 6.4.3 实测分析与讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 非传统阵列技术的发展展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）多功能数字阵列雷达空域抗有源干扰方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多功能数字阵列雷达发展现状 |
| 1.2.2 先进有源干扰技术发展现状 |
| 1.2.3 空域抗干扰方法研究现状 |
| 1.3 数字阵列雷达空域抗干扰研究难点 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 本文的结构 |
| 第二章 空域抗干扰原理与评估方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阵列信号模型 |
| 2.2.1 窄带信号模型 |
| 2.2.2 宽带信号模型 |
| 2.3 空域抗干扰基本原理 |
| 2.3.1 无干扰环境下的波束合成 |
| 2.3.2 干扰环境下的阵元级自适应波束合成 |
| 2.3.3 干扰环境下的波束域自适应波束合成 |
| 2.4 空域抗干扰性能分析与评估 |
| 2.4.1 空域抗干扰方法的特征根分析 |
| 2.4.2 空域抗干扰综合性能定量评估方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于二维正交波束的数字阵列雷达抗干扰及单脉冲测角方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无干扰环境下和差单脉冲测角原理 |
| 3.2.1 一维均匀线阵测角 |
| 3.2.2 二维矩形阵测角 |
| 3.3 基于二维正交波束的抗干扰及测角方法 |
| 3.3.1 一维行/列MVDR抗干扰 |
| 3.3.2 二维正交和差波束合成 |
| 3.3.3 二维和差单脉冲测角 |
| 3.4 基于二维正交波束的子阵级抗干扰及测角方法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 实验条件:阵列结构及干扰环境 |
| 3.5.2 二维抗干扰性能评估 |
| 3.5.3 二维单脉冲测角性能评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多站波束融合的分布式数字阵列雷达抗干扰方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数字阵雷达抗主瓣干扰的方法及性能分析 |
| 4.2.1 单部数字阵列雷达的抗干扰缺陷 |
| 4.2.2 分布式数字阵列雷达的抗干扰潜能 |
| 4.3 基于多站波束融合的分布式数字阵列雷达抗干扰方法 |
| 4.3.1 单站内阵元级LCMV抗副瓣干扰 |
| 4.3.2 多站波束融合MMSE抗主瓣干扰 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 实验条件:阵列结构及干扰环境 |
| 4.4.2 抗干扰及目标检测性能评估 |
| 4.4.3 系统资源评估及复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于子带分解及多波束联合的宽带数字阵列雷达抗干扰方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 宽带接收的子带分解方法 |
| 5.2.1 基于子带分解的宽带数字阵抗干扰原理 |
| 5.2.2 子带分解方法的干扰色散残余分析 |
| 5.2.3 子带分解方法的基带实现架构 |
| 5.3 基于子带分解的多波束联合抗干扰方法 |
| 5.3.1 干扰的频域和空域组合特征 |
| 5.3.2 多波束联合抗干扰方法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 实验条件:数字阵系统及干扰环境 |
| 5.4.2 基于子带分解的宽带抗干扰实验 |
| 5.4.3 基于子带分解的多波束联合抗组合干扰实验 |
| 5.5 外场实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
四、复杂干扰环境下自适应波束形成技术（论文参考文献）
- [1]数字多波束抗干扰零陷展宽技术的研究与实现[D]. 李笑添. 河北科技大学, 2020(06)
- [2]基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究[D]. 陈琦. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [3]机载雷达自适应干扰抑制和基于先验知识的空时信号处理[D]. 苏昱煜. 西安电子科技大学, 2020(02)
- [4]足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究[D]. 钱炳锋. 东华大学, 2020(01)
- [5]干扰环境下MIMO雷达波束形成方法研究[D]. 黄俊生. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]弹载相控阵雷达阵列信号处理关键技术研究[D]. 丁健伦. 电子科技大学, 2020(01)
- [7]相控阵雷达抗主瓣混合干扰算法研究[D]. 张萌. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]子阵自适应波束形成技术的研究与实现[D]. 刘旭佳. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]非传统相控/频控阵列综合和波束形成研究与应用[D]. 杨钰茜. 南京理工大学, 2020(01)
- [10]多功能数字阵列雷达空域抗有源干扰方法研究[D]. 陈新竹. 上海交通大学, 2020(01)