导读:本文包含了自适应数字波束形成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:波束,自适应,数字,矩阵,流形,相控阵,正则。
自适应数字波束形成论文文献综述
张晨,谢洁[1]（2016）在《基于矩阵优化理论的自适应数字波束形成算法研究》一文中研究指出自适应数字波束形成作为天线技术和数字信号处理融合的产物,近年来成为跨领域的研究热点,并且广泛应用到新一代的相控阵雷达和移动通信中。文中提出一种基于矩阵流形理论的自适应波束形成算法。不同于传统的波束形成算法,该算法将波束形成问题转化为高维优化问题,并引入矩阵流形优化理论,在Stiefel流形上求解该问题。由于降低了求解问题的维度,限制了最优解的范围,该算法相比于传统的自适应波束形成算法,具有收敛速度快、运算量小、鲁棒性好的优点。(本文来源于《现代雷达》期刊2016年08期）
白登潘[2]（2014）在《自适应数字波束形成以及稳健技术研究》一文中研究指出波束形成是阵列信号处理中的一项关键技术,在雷达、声纳、通信、医疗中有广泛的应用。本文主要介绍了窄带自适应波束形成的一些主要算法以及自适应阵列旁瓣相消和稳健波束形成算法。在均匀线阵和窄带信号模型条件下,给出了自适应波束形成的几种算法,包括最大信噪比准则、最小均方误差准则、最小方差无畸变准则,以及最小均方算法和采样矩阵求逆算法。并且分析了各算法的原理和优缺点,以及影响阵列自适应波束形成性能的两个个主要因素,包括这列幅相误差和自相关矩阵的估计误差。理论上分析了自适应旁瓣相消系统的结构和算法原理,基于最小均方误差准则和采样矩阵求逆算法,给出了自适应权矢量的求解方法,针对传统旁瓣相消算法的缺陷又给出了另一种基于特征空间的算法,它能够在小样本情况下使旁瓣保持在一个较低水平。分析了造成波形不稳健的主要原因,并介绍了几种稳健的波束形成算法,LCMV算法有较大损失,因为它展宽了主瓣,引入了更多的噪声成份。对角加载法在SNR较大时性能有所下降,这是因为其固定的对角加载量无法随着SNR的增加而变化,而且也无法确定一个合适的加载量。特征空间法在信噪比较低时性能损较大,这是因为在低SNR时,容易出现子空间缠绕,使得特征空间法失效。Worst-Case有比较好的性能,但是其不确定集参数的选择仍然是一个问题。最后给出了一种基于二阶锥规划(Second-Order Cone Programming,SOCP)的迭代流程来近似原本的非凸优化问题,其避免了使用等式约束,从而节省了系统自由度,进一步提升了系统性能。在理论分析的同时分别给出了各算法的仿真和性能分析。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
王建,盛卫星,韩玉兵,马晓峰[3]（2014）在《基于压缩感知的圆阵自适应数字波束形成算法》一文中研究指出根据目标在空间的稀疏性,在圆形面阵的接收端,提出了一种基于压缩感知的自适应数字波束形成算法.该算法在不改变波束性能与天线口径的前提下,可以大大减少实际的阵元数目,是一种新的稀布阵方法.在阵元稀布的情况下,根据压缩感知的压缩采样理论,先用重构算法恢复缺失通道的回波信息,然后利用恢复得到的信号计算自适应权系数,得到理想的自适应数字波束方向图.不同信噪比和干噪比情况下的仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性.(本文来源于《电波科学学报》期刊2014年03期）
祝群[4]（2014）在《子阵级自适应数字波束形成技术研究与应用》一文中研究指出为了提高角度和距离分辨力,相控阵雷达需要增大天线的孔径。但是大型天线阵列其数量往往已经激增至成百上千个,如果系统给每个阵元分配一个单独的包括放大、混频和模数(A/D)转换等的接收通道,会大大增加信号处理的硬件成本。子阵级数字波束形成(DBF)技术就是将大型阵列通过一定的规则将若干阵元划分成较少数量的子阵来处理。通过该技术处理后,雷达系统的硬件成本可以得到很大程度的降低,同时,也可以降低系统计算的复杂度。本论文介绍了数字波束形成的基础理论知识、讨论了自适应波束形成的几种准则和算法,并对常用的几种算法如最小方差无畸变响应(MVDR)算法、采样矩阵求逆(SMI)算法,最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法等几种算法的性能通过仿真结果进行了比较,介绍了一种实现简单、可以应用于工程实践的算法——对角加载SMI算法,并对此算法进行了仿真验证。接着介绍了子阵划分的方法,包括均匀子阵划分和非均匀子阵划分方法,并对均匀子阵划分和非均匀子阵划分的数字波束形成性能做了仿真对比,对均匀子阵划分引起的栅瓣、栅零点问题进行了理论分析和实验仿真,分析了原因,并分别对线阵和平面阵的子阵级自适应数字波束形成(ADBF)做了仿真分析。本文的最后研究了子阵级DBF的设计和实现,对给出的一种平面阵子阵划分方案进行了仿真,仿真内容包括多波束形成、子阵与全阵的比较及和差波束形成等。另外,还通过仿真分析了波束权值量化对方向图的影响及通道校正的方法。论文的最后给出了DBF模块的实现原理框图及DBF板软件的组成及具体实现流程。(本文来源于《电子科技大学》期刊2014-03-20）
宋博,岳翠苹,孙晶冬,张国胜[5]（2014）在《自适应数字波束形成的研究与实现》一文中研究指出就自适应数字波束形成(ADBF)技术的应用背景进行了介绍,分析了MUSIC算法和MMUSIC算法,研究了ADBF技术,其中包括DOA原理、ADBF原理以及实现的算法,详细介绍了FPGA+DSP实现方法和具体步骤及部分软件实现代码,并通过实验验证该方案的可行性。(本文来源于《电视技术》期刊2014年03期）
朱玉军[6]（2013）在《自适应数字波束形成技术研究》一文中研究指出20世纪80年代后，随着数字集成电路、微波技术、信号处理技术的发展和进步，数字波束形成技术，自适应技术开始在相控阵雷达中得到应用。与传统机械扫描雷达相比，相控阵雷达具有大的功率孔径积，作用距离远；多波束形成能力，扩大雷达的空域观察范围，实现对多目标的检测和跟踪。自适应数字波束的应用则提高了雷达波束捷变能力，可以有效的实现自适应空域滤波和空时自适应处理，有效的抑制有源干扰。为满足多功能的设计要求，大型相控阵雷达阵元数目众多，硬件系统庞杂，运算量极高。在不影响系统性能情况下，控制成本和降低运算复杂度有效方法：阵列的子阵划分技术是数字相控阵雷达首要问题。本文给出了窄带信号前提下的线阵和面阵的数字波束接收信号模型，自适应数字波束形成基本原理，推导在一定情况下，叁种最优准则相互等价，具体应用时需根据不同已知条件确定相应最佳准则。分析了均匀子阵划分、非均匀子阵划分、重迭子阵划分自适应波束形成的理论性能，研究了均匀子阵划分的特点以及栅瓣和栅零点出现的条件，非均匀子阵划分的特点，提出了子阵划分的原则。仿真分析研究了波束形成器中的数字接收技术。对自适应波束形成的采样矩阵求逆(SMI)算法，递推最小二乘(RLS)算法，最小均方误差(LMS)算法的原理和算法流图进行研究，并在线阵和面阵情况下对叁种算法进行仿真分析和比较，分析其不同的算法性能，重点研究了对角加载技术SMI算法性能。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-10-01）
聂晓鸿,王建,陈建军[7]（2013）在《基于LMS的自适应数字波束形成的FPGA实现》一文中研究指出介绍了一种针对DBF(自适应数字波束形成)的最小均方(LMS)自适应处理方法,并在工程上用FPGA(现场可编程门阵列)实现算法的验证和调试.该算法比较简单,易于在工程上用硬件来实现.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
王建,盛卫星,韩玉兵,马晓峰[8]（2013）在《基于压缩感知的自适应数字波束形成算法》一文中研究指出该文根据目标在空间的稀疏性,提出了接收端的基于压缩感知理论的自适应数字波束形成算法。在阵元稀布的情况下,用压缩感知的压缩采样理论,恢复出缺失通道的回波信息,然后用恢复的信号做数字波束形成。该算法所形成的波束具有波束旁瓣低,指向误差小,干扰方向零陷深,而且没有栅瓣等优点,波束性能接近满阵时候的波束性能,而且使用该方法减少的阵元数远远大于其他稀布阵方法减少的阵元数。采用蒙特卡罗方法对该方法进行了性能评估,给出了不同信噪比、不同干噪比、不同快拍情况下的计算结果,仿真结果也验证了该算法的正确性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2013年02期）
李洪涛[9]（2012）在《自适应数字波束形成关键技术研究》一文中研究指出自适应数字波束形成(ADBF)技术作为阵列信号处理的重要分支之一,在雷达、声纳、无线通讯、射电天文等诸多领域得到了广泛的应用。经过几十年的发展,ADBF技术的基本理论框架和算法已经相当成熟,但在非理想环境下仍存在大量的问题尚未解决。本文主要研究非理想环境下的ADBF算法,内容包括冲击噪声下的ADBF算法、自适应方向图控制(APC)算法、稳健ADBF算法以及基于压缩感知(CS)的ADBF算法等几个方面。主要工作概括如下：1.研究冲击噪声下的自适应数字波束形成算法大量的实验数据表明,许多实际环境中的噪声都是非高斯的,更适合采用冲击噪声来建模。由于在冲击噪声下阵列接收信号的二阶及二阶以上的统计量均不存在,传统的ADBF算法不能直接适用。为此,首先给出适用于任意冲击噪声下的归一化广义旁瓣相消器(GSC)算法,算法通过先对输入信号进行无穷范数归一化处理,再进行维纳滤波的方法提高波束形成在冲击噪声背景下的性能。其次针对采用协方差矩阵求逆(SMI)算法的自适应波束形成器旁瓣较高的问题,推导出适用于任意冲击噪声的归一化线性约束特征干扰相消器(LCEC)算法,算法通过对归一化后生成的二阶统计量进行特征分解并将加权矢量置于噪声子空间的方法,显着提高了采用SMI算法的波束形成器在冲击噪声下的性能。2.研究自适应方向图控制算法ADBF算法可以抑制干扰,但通常旁瓣电平较高。针对此问题,首先给出基于变换矩阵的自适应方向图控制算法,算法利用变换矩阵抑制干扰,然后对经过变换矩阵后的信号在最大信噪比(SNR)准则下进行波束形成,并证明其方向图为经过变换矩阵的静态方向图。其次,以先输出静态方向图,后进行干扰抑制为目的,通过利用经过特征分解得到的干扰子空间修正线性约束最小方差(LCMV)静态加权矢量中的约束矩阵和约束响应矢量,给出基于特征向量的线性约束最小方差自适应方向图控制算法。最后,利用奇异值分解(SVD)对输入信号矩阵直接处理得到的干扰信息修正静态加权矢量,推导出基于SVD的自适应方向图控制算法,算法可在抑制干扰的同时保持波束静态方向图的旁瓣特征,并有效减少了算法的运算量。3.研究稳健自适应数字波束形成算法在低快拍或者导向矢量存在误差时,ADBF算法会出现期望信号相消、旁瓣电平升高等稳健性问题。为此,首先通过对接收信号协方差矩阵进行非线性指数处理,给出一种低快拍下的稳健波束形成算法。其次,利用变换矩阵进行自适应干扰抑制,给出一种部分自适应数字波束形成算法,该算法的运算量比全自适应波束形成算法大大降低。第叁,推导出一种基于SVD的低快拍稳健波束形成算法,算法在快拍数小于阵元数时,即可形成有效波束,在只有一个干扰的特殊情况下,该算法只需一个快拍即可形成有效波束。第四,针对平顶响应稳健波束形成算法中需要主瓣宽度先验信息的问题,提出一种基于谱分析的稳健波束形成算法,算法根据导向矢量不确定范围自适应确定主瓣宽度,对导向矢量误差具有良好的性能。第五,针对存在导向矢量误差时,波束形成算法无法对期望信号保持最大增益的问题,提出基于导向矢量估计与范数约束的稳健波束形成算法,算法首先根据导向矢量不确定范围选择接收数据的信号子空间,然后通过将理想导向矢量向信号子空间投影估计真实导向矢量,最后利用范数约束通过二阶锥规划(SOCP)技术提高波束形成在低快拍下的稳健性。最后,针对多种误差情况,推导出基于最差情况最优化和范数约束的稳健波束形成算法,采用平顶响应保持对期望信号的最大增益,利用范数约束提高波束在低快拍下的性能,算法对各种误差均具有一定的适应性。4.研究基于压缩感知的自适应数字波束形成算法CS理论自诞生以来,因其优越的性能而受到了广泛的重视。将CS技术与阵列信号处理相结合,给出基于CS的ADBF算法。首先给出一种基于CS的阵列信号模型,并分析阵列接收信号的稀疏性,推导出一种单快拍自适应方向图控制算法。算法可在单快拍情况下,有效地抑制相干、非相干干扰,并保持较低的旁瓣。其次,给出一种射频单通道阵列信号模型,并结合CS技术分析阵列接收信号的稀疏性和约束等容(RIP)条件,提出一种基于CS的单通道稳健波束形成算法。算法在只有一个射频通道的情况下,可有效抑制相干、非相干干扰,并可避免因通道不一致性带来的问题,提高波束形成的稳健性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2012-02-01）
刘翔[10]（2012）在《自适应数字波束形成技术研究》一文中研究指出自适应波束形成技术是阵列信号处理的主要分支之一，可广泛应用于雷达、声纳、通讯、地震监测、地质勘探、导航、医学成像等多种军事和国民经济应用领域。在理论上自适应波束形成算法具有很好的性能，但在实际应用中受到很多因素的影响和制约，本文针对阵列误差对系统性能的影响、自适应的降秩处理和宽带波束形成等关键技术进行了研究与分析。研究了阵列信号处理的基本理论，包括窄带信号的阵列模型，自适应波束形成的基本准则和算法，误差对系统性能的影响，并对其中的几种稳健波束形成算法进行了理论分析和性能比较。分析了广义旁瓣相消器(GSC)的基本结构，给出了几种常见阻塞矩阵的构造方法，仿真分析和对比了不同阻塞矩阵对GSC性能的影响。研究了基于GSC框架下的降秩自适应阵列处理算法，主分量法、交叉谱法、降秩多级维纳滤波器，对叁种算法的性能进行了仿真，验证了这些方法在保证系统性能的同时，可以较大程度地降低算法的运算量和复杂度。研究了宽带数字波束形成频域处理算法，先将接收信号做FFT变换到频域，在频域上进行波束形成，主要有非相干处理方法(ISM)和相干处理方法(CSM)两类。在线阵和面阵的情况下，仿真了宽带信号波束形成算法的有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2012-01-01）
自适应数字波束形成论文开题报告
（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：
波束形成是阵列信号处理中的一项关键技术,在雷达、声纳、通信、医疗中有广泛的应用。本文主要介绍了窄带自适应波束形成的一些主要算法以及自适应阵列旁瓣相消和稳健波束形成算法。在均匀线阵和窄带信号模型条件下,给出了自适应波束形成的几种算法,包括最大信噪比准则、最小均方误差准则、最小方差无畸变准则,以及最小均方算法和采样矩阵求逆算法。并且分析了各算法的原理和优缺点,以及影响阵列自适应波束形成性能的两个个主要因素,包括这列幅相误差和自相关矩阵的估计误差。理论上分析了自适应旁瓣相消系统的结构和算法原理,基于最小均方误差准则和采样矩阵求逆算法,给出了自适应权矢量的求解方法,针对传统旁瓣相消算法的缺陷又给出了另一种基于特征空间的算法,它能够在小样本情况下使旁瓣保持在一个较低水平。分析了造成波形不稳健的主要原因,并介绍了几种稳健的波束形成算法,LCMV算法有较大损失,因为它展宽了主瓣,引入了更多的噪声成份。对角加载法在SNR较大时性能有所下降,这是因为其固定的对角加载量无法随着SNR的增加而变化,而且也无法确定一个合适的加载量。特征空间法在信噪比较低时性能损较大,这是因为在低SNR时,容易出现子空间缠绕,使得特征空间法失效。Worst-Case有比较好的性能,但是其不确定集参数的选择仍然是一个问题。最后给出了一种基于二阶锥规划(Second-Order Cone Programming,SOCP)的迭代流程来近似原本的非凸优化问题,其避免了使用等式约束,从而节省了系统自由度,进一步提升了系统性能。在理论分析的同时分别给出了各算法的仿真和性能分析。
（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。
自适应数字波束形成论文参考文献
[1].张晨,谢洁.基于矩阵优化理论的自适应数字波束形成算法研究[J].现代雷达.2016
[2].白登潘.自适应数字波束形成以及稳健技术研究[D].西安电子科技大学.2014
[3].王建,盛卫星,韩玉兵,马晓峰.基于压缩感知的圆阵自适应数字波束形成算法[J].电波科学学报.2014
[4].祝群.子阵级自适应数字波束形成技术研究与应用[D].电子科技大学.2014
[5].宋博,岳翠苹,孙晶冬,张国胜.自适应数字波束形成的研究与实现[J].电视技术.2014
[6].朱玉军.自适应数字波束形成技术研究[D].电子科技大学.2013
[7].聂晓鸿,王建,陈建军.基于LMS的自适应数字波束形成的FPGA实现[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2013
[8].王建,盛卫星,韩玉兵,马晓峰.基于压缩感知的自适应数字波束形成算法[J].电子与信息学报.2013
[9].李洪涛.自适应数字波束形成关键技术研究[D].南京理工大学.2012
[10].刘翔.自适应数字波束形成技术研究[D].西安电子科技大学.2012
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