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用于多种复杂干扰的自适应波束形成算法研究

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第一章 绪论

1.1研究的背景和意义

1.2研究的历史和现状

1.3本文的主要工作和安排

第二章 自适应波束形算法理论

2.1平面阵列信号模型

2.2自适应波束形成基本方法

2.3和差测角原理及方法

2.4主瓣干扰抑制的传统方法

2.5仿真实验及性能分析

2.6本章小结

第三章 用于Nested阵列的测向算法及自适应波束形成

3.1 Nested阵列信号模型

3.2用于Nested阵列的DOA估计

3.3 Nested阵列的自适应波束形成

3.4仿真实验及性能分析

3.5本章小结

第四章 用于相干干扰的自适应波束形成算法

4.1引言

4.2分维自适应波束形成算法

4.3基于Toeplitz化的分维自适应波束形成算法

4.4 ICTMV的分维自适应波束形成算法

4.5仿真实验及性能分析

4.6本章小结

第五章 子阵级五通道同时抗主副瓣干扰的算法

5.1引言

5.2子阵级两级加权的四通道自适应单脉冲算法

5.3改进的子阵级五通道自适应单脉冲算法

5.4仿真实验及性能分析

5.5本章小结

第六章 结论和展望

6.1研究结论

6.2研究展望

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

随着阵列规模越来越大,为了降低运算复杂度,因此需要对大型阵列进行降维,从而引入了子阵级自适应波束形成的问题。基于大规模阵列,本论文研究了如何降低干扰抑制的算法复杂度、提高干扰抑制的自由度、及同时抗主副瓣干扰的问题。由于干扰抑制是目标有效检测的前提条件,对于非相干的副瓣干扰,使用自适应波束形成技术的各种方法具有很好的抑制效果,但是对于相干的副瓣干扰,需使用有效方法加以抑制。另外,当干扰从主波束进入时,使用常规的自适应波束形成的方法,能够在干扰方向形成较深的零陷。但是此时的主波束会发生严重的指向偏移和畸变,使得旁瓣的电平明显的抬高,严重影响了对目标的检测。
  基于此,针对平面相控阵和Nested阵列,本论文重点研究了相应的自适应波束形成算法和测向算法。具体研究内容如下:
  1、研究了Nested自适应波束形成及和差跟踪的方法。首先针对二级Nested阵列的阵列布局的方式,本论文介绍了如何通过KR积操作将原接收矩阵拉成列矢量,通过特殊的矩阵重构的方法可以将其虚拟的均匀阵列的接收数据的协方差矩阵恢复出来。通过利用虚拟阵列的接收数据的协方差矩阵,可以进行后续的准则约束,得到自适应波束形成的权值。然后通过内插数据,可以将原二级Nested阵列的接收数据虚拟出虚拟阵列的接收数据,求出和差波束抑制干扰的权值进行自适应单脉冲波束的形成,利用抗过干扰的和差波束进行和差测角,从而实现准确的跟踪。
  2、研究了存在相干干扰的情况下提出了分维Toeplitz化的方法进行自适应波束形成,达到抑制相干旁瓣干扰的效果。本论文结合分维技术与矩阵Toeplitz化的方法,对于平面阵可以分成方位维和俯仰维的均匀线阵,此时可以将接收数据分为俯仰维和方位维,通过将每一维的协方差矩阵进行Toeplitz化便可实现去相干,从而达到抑制相干干扰的效果。该方法由于是分维操作,降低了算法的复杂度且能够有效的抑制相干干扰。
  3、研究了用于降维后子阵的五通道同时抑制主副瓣干扰及测向的算法。在原先的四通道基础上(和通道、方位差通道、俯仰差通道、双差通道)加入了一个辅助通道,根据最小均方根误差(MSE)准则,提出了一种改进的降维五通道同时抗主副瓣干扰的算法。针对大型平面相控阵列,通过子阵划分实现降维操作,降维后进行子阵级的和差波束形成及辅助波束形成,通过MSE准则约束,求出干扰抑制的权值,通过分维对干扰的抑制可以实现同时抑制主瓣及副瓣干扰的效果。仿真实验及性能分析结果验证了该算法具有很好的干扰抑制效果,并且测向精度较高。

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