葛佩[1]2012年在《基于子阵划分的自适应波束形成技术》文中认为相控阵雷达在军事上的应用日渐广泛，要满足雷达系统性能日益增长的需求，必须采用大孔径天线，以便得到更高的角度和距离分辨力。但是大型相控阵阵元数目众多，采用阵元级数字波束形成技术会导致系统的硬件结构复杂，为了降低成本和计算复杂度，一般采用子阵级波束形成技术。本文介绍了自适应天线系统模型和窄带接收信号模型，给出了采样矩阵求逆(SMI)算法，递推最小二乘(RLS)算法，最小均方误差(LMS)算法等经典的自适应算法，仿真分析各种算法的性能。针对一维和二维阵列研究了阵元级自适应波束形成(ABDF)和子阵级自适应波束形成理论，给出了线阵和平面阵阵列信号的阵列流形，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，并对均匀划分和非均匀划分的子阵级自适应波束形成性能做了仿真对比；研究了子阵级方向图出现栅瓣和栅零点的条件，并针对非均匀划分的子阵级自适应波束形成产生的高旁瓣问题，运用子阵通道噪声归一化的方法，改善了方向图旁瓣和信噪比性能。仿真验证了线阵和平面阵的子阵级波束形成方法的有效性。
李国才[2]2003年在《部分自适应数字波束形成算法及方案研究》文中进行了进一步梳理自适应数字波束形成（ADBF）技术的许多优点与潜在能力能够满足现代雷达在灵活性、多功能及日益严峻的电磁辐射环境的要求，因而成为现代雷达的关键技术之一。数字阵列雷达（DAR）也成为雷达发展的热点。对于大型空－时自适应阵列天线，采用部分自适应技术（PADBF），可以降低阵列自适应算法的复杂性，产生较快的自适应响应，同时也可极大的降低系统硬件成本。本论文研究工作是在国家阵列雷达预演项目支持下开展的。项目的主要目标是研究收发DBF技术在相控阵天线中的运用，实现收发波束的自适应处理和软件化雷达信号处理，并完成相关技术难点方案论证和信号处理试验样机的研制。本论文主要包括以下4部分内容：（1） 部分自适应算法研究：对基于广义旁瓣对消结构的PADBF和子阵级PADBF实现方案进行了算法仿真和比较。仿真表明：子阵列PADBF相比全自适应在算法响应和硬件成本上有巨大的潜力。（2） 子阵级PADBF实现方案讨论：用FPGA实现子阵级PADBF并进行了仿真试验。（3） 讨论了PCI总线接口技术及使用PCI桥芯片完成PCI接口设计；完成了模拟数据产生源PCI板卡设备驱动程序设计。（4） 数字雷达试验平台模拟数据产生源的设计和具体硬件实现：完成了基于PCI总线接口和低压差分信号（LVDS）传输线的模拟数据产生源试验。
柴学峰[3]2011年在《基于子阵划分的相控阵天线自适应波束形成研究》文中指出自适应波束形成(ABF)技术可以适应当今相控阵雷达日益严峻的电磁辐射环境要求,为降低硬件成本及算法复杂度,大型相控阵天线通常采用部分自适应技术(PABF),为了减少信号处理器的维数,一般又会采用子阵级信号处理方式。而遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等群体智能优化算法,以其既能扩大搜索域,又兼顾搜索效率的特点,成为划分子阵的有效工具。本文主要研究内容如下:1.详细介绍了相控阵雷达系统自适应阵列处理的数学模型,包括阵列信号模型,噪声场模型,接收数据模型以及频域和时域两种快拍数据模型;详细分析了最小方差无失真响应算法(MVDR)和线性约束最小均方算法(LCMV)两种典型的自适应波束形成算法的基本原理。2.介绍了部分自适应阵列处理,分析了降秩自适应阵列处理算法,详细分析了降维自适应阵列处理算法以及子阵级自适应波束形成的基本原理;重点研究了规则重迭子阵、均匀邻接子阵、非均匀邻接子阵等叁种子阵划分类型,同时还研究了等噪声功率法和对称子阵划分等子阵划分算法的规则。3.研究了遗传、粒子群和蚁群等叁种常用的群体智能优化算法的基本原理、实现过程,分析了算法解空间和子阵结构的对应关系及编解码方案;并详细研究了利用遗传、粒子群两种群体智能优化算法进行子阵划分的步骤及约束条件;提出了利用蚁群算法进行子阵划分的步骤和约束条件。4.提出了基于蚁群算法的一维和二维子阵级自适应波束形成方法。为有效克服栅瓣、栅零点,简化计算量,子阵结构采用了非均匀邻接类型,子阵划分方法采用了对称划分方法;子阵结构优化采用了群体智能优化算法。子阵级自适应权向量计算应用了LCMV算法;为进一步降低旁瓣电平,应用了等噪声功率法将子阵级权系数进行了归一化。仿真分别基于线阵和矩形平面阵,从旁瓣电平和信干噪比两个方面比较了叁种算法的子阵级自适应波束形成性能。结果表明,在主瓣宽度相差不明显的情况下,基于蚁群算法的子阵级波束形成旁瓣电平更低,旁瓣抑制效果更好。
乔永雯[4]2007年在《大孔径拖线阵的自适应波束形成研究》文中研究指明反潜是现代海上战争的主要任务之一。如何对日益安静型潜艇进行有效的探测，长期以来一直是水声领域的一个重要研究课题。拖曳式线列阵声纳依靠其性能上的优势，已成为目前反潜战的重要装备，而拖线阵的波束形成则在其中起到了核心作用。但是，由于拖线阵目前向大孔径方向发展的趋势以及其自身的柔性结构，使其波束形成过程中不可避免地遇到了阵形畸变、“快拍失效”、运算复杂和信号失配等问题，严重影响了声纳系统整体性能的发挥。本文针对大孔径拖线阵及其波束形成中经常遇到的上述问题进行了理论分析，并对现有的解决方案进行了系统的研究和改进。本文的主要研究内容包括： 1．研究了拖线阵的阵形估计问题，对比讨论了现有阵形估计方法的性能，使现有算法得到了系统的分析与整理，并针对一个机动状态下的大孔径拖线阵进行了自适应波束形成仿真，验证了阵形估计的重要性。 2．深入分析了快拍失效问题产生的根本原因，研究了对角加载技术、零陷展宽技术和特征空间法，对算法的稳健性进行了理论分析和仿真验证。针对拖线阵的阵形畸变，提出了一种对角加载量的确定方法；提出将零陷展宽技术与对角加载量优化技术相结合的方法，以缓解存在快速运动干扰源时自适应波束形成性能的严重降低。论文还给出了在不同输入信噪比条件下如何在特征空间法和SMI算法之间选择的准则。 3．研究了子阵自适应算法，并提出了对经典子阵自适应波束形成的改进方法—子阵波束域自适应波束形成算法。采用对各子阵波束域的输出协方差矩阵求平均的方法，消除了由于有限次快拍带来的信号相关的影响，并有效抑制了随机噪声引起的自适应响应的旁瓣起伏。论文对此方法的性能及参数选取进行了分析讨论，并将阵元域的稳健自适应算法推广到了子阵波束域中，然后针对均匀线列阵进行了仿真研究，结果表明子阵波束域稳健自适应算法保持了其对有限次快拍的稳健性能，并兼具了子阵波束域处理的优越性。
刘桥[5]2008年在《宽带数字阵自适应波束形成技术研究》文中研究表明为了对抗各种有源和无源干扰,要求数字阵雷达应具有自适应低旁瓣和自适应干扰置零能力;同时为了达到高的距离分辨率,数字阵雷达应工作在宽带。在大型平面数字阵天线中,一般有几百乃至上千个天线单元,如果要实现全自适应数字波束形成,就需要对每一个阵元的接收信号进行单独处理,也就是需要每一个阵元组成一个接收通道,这样的系统需要十分庞大的硬件设施,系统设计的复杂度和硬件成本都非常大。对于大型数字阵,一般采用子阵级部分自适应波束形成算法来处理。首先,本文介绍了相控阵雷达系统自适应信号处理的基本理论,包括自适应信号模型,自适应波束形成的基本准则和算法,并对其中的几种算法进行了理论分析和性能比较。接着介绍了相控阵子阵划分的基本方法,分析了解决栅瓣和栅零点问题的常用方法。针对窄带信号,研究了两种常用的子阵级波束形成算法MVDR算法和等噪声功率法,并对他们进行了性能比较,等噪声功率法可以降低子阵输出噪声功率不等对波束形成算法性能的影响,其干扰抑制性能接近全自适应处理,仿真实验对算法的性能进行了验证。然后,本文重点介绍了宽带信号自适应波束形成算法。当阵元接收信号为宽带信号时,阵元的相位偏移不仅仅依赖于来波方向,还依赖于信号的频率,而此频率在带宽内是变化的。因而我们采用了频域处理方法,将接收信号做DFT变换到频域,然后分别采用非相干处理方法(ISM)和相干处理方法(CSM)进行波束形成。仿真实验验证了算法对宽带信号频域波束形成的有效性。由于现在大型相控阵雷达主要是平面阵,所以文中最后详细介绍了平面相控阵波束形成的基本方法。并将宽带信号处理技术和子阵级波束形成技术运用到平面阵中,总结了宽带平面阵的子阵级自适应波束形成算法,仿真实验验证了算法的有效性。本文的研究成果可以为数字阵DBF的进一步研究提供参考。
周媛[6]2014年在《相控阵天线子阵级波束形成及优化》文中认为大型及超大型相控阵雷达由于其高增益、高分辨率、多波束等特点受到日渐广泛的应用，其中波束形成是关键技术。为解决大型相控阵雷达阵元级波束形成技术面临的硬件系统复杂、实时性低等问题，一般采用子阵级波束形成技术来处理。但子阵级处理往往会破坏静态方向图的性能，为了保证子阵级波束形成的性能，我们需要对子阵级波束形成进行优化。本文在深入分析国内外相控阵雷达子阵级波束形成技术发展的基础上，简要介绍了相控阵雷达天线系统的阵列模型和窄带信号模型，对常规自适应数字波束形成技术及和差波束形成技术的原理及相关算法做了简要分析与仿真。为了改善子阵级自适应数字波束形成（ADBF）旁瓣电平升高的问题，结合仿真深入分析了均匀重迭划分、均匀不重迭划分和几种不均匀不重迭划分方式下得到的子阵结构对ADBF性能的影响；并在此基础上引入子阵级加权优化，利用子阵级数字加权代替阵元级模拟加权，在大大降低硬件复杂度的同时，通过子阵结构和子阵加权的联合优化得到了性能较优的自适应和波束。子阵级和差波束需要同时对和波束及差波束的旁瓣进行抑制，且还要保证差波束的零陷足够深，本文在结合遗传算法的基础上提出了一种子阵阵元数目相同，仅优化各子阵内阵元间距的子阵结构优化方法，该方法在抑制栅瓣的同时克服了由非均匀划分引起的旁瓣电平升高问题，并通过优化其阵元级的一种加权获得硬件成本低、差零陷较深、和波束副瓣较低的和差波束；针对二维平面阵引入子阵结构、阵元级加权及子阵加权联合优化的方法，并通过采取分阶段优化方式，提高了遗传算法优化效率和优化性能。最后通过仿真验证了这些方法的有效性。
岳纲毅[7]2014年在《大型阵列降维及波束形成算法研究》文中指出经过近六十年的飞速发展,阵列信号处理已经成为信号处理领域的一个重要分支。阵列信号处理包括波束形成和空间谱估计两个主要方向。波束形成具有分辨力强、增益高等优点,在诸多领域具有良好的应用前景。现代阵列天线雷达的阵元数目日渐增多,直接在阵元级波束形成会造成系统结构复杂等诸多缺陷,因此需要进行阵列降维。本文对阵列降维及波束形成算法进行了研究,研究内容如下:1.研究了基于智能算法的阵列优化降维波束形成算法。提出了结合梯度复制算子的混合粒子群算法,研究了非均匀阵列降维的波束形成。2.研究了叁维阵列降维波束形成算法。推导了叁维旋转变换方程组,研究了波束指向在叁维阵列各子阵中的变换关系。通过仿真分析了子阵数目及重迭与否对叁维阵列降维波束形成结果的影响。最后研究了叁维阵列波束形成的波束控制问题。3.研究了基于空间多波束降维形成的主瓣赋形阵列抗干扰自适应波束形成系统。设计了抗干扰自适应波束形成系统各模块的功能,分析了系统的整体工作原理,提出了七路分时波束形成算法,研究了应对不同干扰的工作策略。4.研究了基于空间多波束降维形成的主瓣赋形阵列抗干扰自适应波束形成的保形算法。针对波束形成后主瓣区域覆盖率较低的缺陷,提出了先闭环测向后开环调零的方向图保形算法,在减小运算量的同时提高了主瓣覆盖率。然后提出了部分阵元波束形成的方向图保形算法,通过仿真分析了参与波束形成的阵元数与主瓣覆盖率、迭代次数间的关系。
刘伟[8]2012年在《空域认知抗干扰关键技术研究》文中指出随着无线通信技术的不断发展，频谱资源紧缺和电磁环境恶劣等问题日益显现，如何在复杂电磁环境下实现无线抗干扰通信就成为了现今研究的热点所在。传统的通信抗干扰技术大多着眼于时域、空域或频域进行设计。本文基于某型号短波通信抗干扰接收波束形成项目，着眼于空域滤波和频域认知抗干扰技术结合的空域认知抗干扰技术，重点研究和实现了空域波束形成算法和波束空间算法以及频域认知交会算法。本文首先简要介绍了空域认知抗干扰的原理思想，研究了基于序列的频率交会算法，并提出了一种基于序列的认知无线网络交会设计，仿真证明了所设计的序列在交会的期望TTR和MaxTTR上较之前的序列有很大提高，增强了系统的交会性能。接着对天线阵列方向图进行研究，重点研究了任意阵列天线方向图，探索了任意阵列应用于空域波束形成抗干扰的可行性。随后介绍了自适应波束形成基本原理和算法，针对传统定步长LMS自适应算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾，提出了一种改进的变步长LMS算法，新算法在收敛速度和稳态误差上比传统LMS算法有较大的提高。随后，本文针对降维自适应处理中的波束空间法，分别研究了波束空间形成原理以及两种波束空间形成算法（DFT波束空间法和自适应—自适应波束空间法）。比较了两种波束空间形成方法的优势和不足，仿真表明了两种算法形成波束空间的有效性。最后对LMS算法和自适应波束空间算法进行了FPGA的实现，对其中的关键模块给出了详细的设计步骤和方法。
颜海[9]2008年在《圆阵声纳自适应波束形成原理及FPGA实现》文中研究表明波束形成模块是声纳信号处理系统中的核心部分,其作用为在空域上加强来自某一方向的信号,抑制干扰,同时探测目标的方位。因此,波束形成模块的研究在水下探测器、水下武器引信等声纳系统中显得尤为重要。本文基于阵列波束形成的原理对圆阵自适应波束形成展开了比较深入的研究。首先,本文概述了声纳波束形成的研究背景和研究现状。基于本课题所研究的主动声纳模型,分析了主动声纳信号,提出应用复基带信号进行波束形成的方案;对接收波束形成的原理和方法进行了比较详细的推导和论述。其次,本文重点对均匀圆形阵列流形的波束形成作了详细分析和波束图函数推导,并且应用MATLAB软件进行了仿真分析。然后对LMS自适应算法进行了介绍,由对LMS算法的分析推导了DLMS算法,并对LMS算法和DLMS算法进行了分析,并将DLMS算法应用于均匀圆阵波束形成。仿真结果表明,基于FIR滤波架构的DLMS算法以牺牲部分收敛速度为代价,可获得高速并行处理能力。DLMS自适应波束形成方法能使目标方向信号加强,同时将干扰信号零陷。最后,本文介绍了基于FPGA的并行度为2的8阵元DLMS自适应波束形成设计思路以及实现方法。系统的整体结构采用了并行处理架构,而在单个支路采用了流水线技术。并应用硬件描述(VHDL)语言在QuartusⅡ4.0环境下设计了各软件模块和功能仿真。
滕红[10]2004年在《部分自适应阵波束形成技术》文中研究指明自适应数字波束形成(ADBF)技术可显着提高阵列天线的性能,诸如快速自适应波束置零、超低副瓣、密集多波束、高分辨测向和通信信道容量提高等等。因而是雷达研究的重要方向。数字收发组件高额的成本,限制了ADBF技术的普遍应用。但近年来随着电子器件技术、微波组件技术和高速数字处理技术的发展, ADBF技术在相控阵雷达中的应用获得越来越广泛的重视。本课题来源于大型线性阵列部分自适应波束形成技术的研究项目,论文中主要讨论其中的两个关键技术:ADBF算法、线性阵列的子阵划分处理。ADBF算法使用对角加载QR_SMI算法。文中通过研究干扰噪声强度比和阵列自适应波束图性能之间的关系,得到了算法中对角加载强度的自动设置方法。同时本文讨论了ADBF硬件仿真平台的设计开发工作。重点叙述了作者为平台开发的数据接口卡的相关工作,其中包括电路板设计、卡上CPLD控制逻辑编程和接口卡的WIN2000系统驱动程序开发。
参考文献：
[1]. 基于子阵划分的自适应波束形成技术[D]. 葛佩. 西安电子科技大学. 2012
[2]. 部分自适应数字波束形成算法及方案研究[D]. 李国才. 电子科技大学. 2003
[3]. 基于子阵划分的相控阵天线自适应波束形成研究[D]. 柴学峰. 南京航空航天大学. 2011
[4]. 大孔径拖线阵的自适应波束形成研究[D]. 乔永雯. 西北工业大学. 2007
[5]. 宽带数字阵自适应波束形成技术研究[D]. 刘桥. 电子科技大学. 2008
[6]. 相控阵天线子阵级波束形成及优化[D]. 周媛. 西安电子科技大学. 2014
[7]. 大型阵列降维及波束形成算法研究[D]. 岳纲毅. 西安电子科技大学. 2014
[8]. 空域认知抗干扰关键技术研究[D]. 刘伟. 国防科学技术大学. 2012
[9]. 圆阵声纳自适应波束形成原理及FPGA实现[D]. 颜海. 西南交通大学. 2008
[10]. 部分自适应阵波束形成技术[D]. 滕红. 电子科技大学. 2004