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时间:2018-07-06
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1、阵列雷达自适应主瓣干扰抑制算法研究第1章绪论1.1研究背景及意义随着数字技术以及计算机技术的迅速发展,雷达体制也发生了重大的变化,同时日益复杂的电磁环境对雷达系统的功能提出了更高的要求,雷达需要跟踪的目标越来越多,作用距离越来越远,扫描和跟踪数据率越来越大,对信号的处理速度越来越快等[1]。面对日益增长的功能需求以及性能要求,拥有波束形状可控及波束捷变功能的相控阵雷达[2]得到了迅速的发展,并能够满足上述对雷达系统的各种要求。值得一提的是,相控阵雷达可以利用自适应数字波束形成(ADBF)技术[3]
2、[4]自适应的对干扰信号进行有效抑制,而不需要任何有关干扰信号的先验信息,同时能够对有用信号进行有效地接收。在相控阵雷达中,阵列天线起到至关重要的作用,相控阵雷达是阵列天线的典型应用。多个传感器在空间根据一定的准则进行布置,构成了阵列天线。在相控阵雷达中,需要对阵列天线接收的信号进行处理,称之为阵列信号处理。阵列信号处理[5]作为信号处理的一个重要分支,除了应用到雷达系统外,也广泛应用于通信、声呐、地震勘探和医学图像等领域[6]。由于阵列天线具有单个天线所不具有的诸多优势和优点,比如波束捷变、自适
3、应抑制干扰以及高分辨率等,阵列信号处理技术得到了迅速的发展[1]。阵列信号处理主要包含两方面的内容,分别为自适应数字波束形成(ADBF)技术以及空间谱估计技术。自适应数字波束形成技术是在数字域对阵列接收信号进行处理,利用自适应波束形成算法计算自适应权矢量,并对接收的信号进行加权,从而使得波束具有特定的形状和期望的零陷。由于自适应权矢量的求解是在数字域进行的,所以其处理过程具有高度的灵活性,可以方便的进行波束控制、波束捷变以及波束赋形等。由于自适应数字波束形成具有的诸多优点,成为雷达、声纳、通信等领
4、域的强有力的技术。.1.2研究历史和现状自适应数字波束形成技术是阵列信号处理的核心技术之一,其利用阵列接收的信号,采用自适应波束形成算法对信号进行处理,求得需要的自适应权矢量,然后对回波数据进行加权求和,得到输出信号。其基本思想是通过对阵列接收数据进行自适应加权处理来控制阵列天线方向图的形状,使得阵列方向图在干扰方向自适应的形成零陷,在期望信号方向形成高增益的窄波束,以保证在有效接收有用信号的同时自适应地对干扰进行有效的抑制。而且自适应波束形成算法可以根据外部环境的变化自适应地调整加权系数,达到抑
5、制干扰信号的目的。自适应波束形成的关键步骤是求取最优的自适应权矢量,在计算自适应权矢量时常用的准则有:最大信干噪比(MSINR)准则、最小均方误差(MMSE)准则以及最小均方差(MNV)准则[3]。已经证明,在一定条件下,上述三种准则是等效的。在这些准则基础上,众多学者提出多种自适应波束形成算法,其中应用较为广泛的为采样矩阵求逆(SMI)算法[13][14],该算法是在保证对期望信号有效接收的前提下,使得信号输出的功率最小,SMI算法计算简单,但是在低快拍时存在噪声扰动问题,导致旁瓣电平升高。在此
6、基础上提出了线性约束方法[15][16][17][18]、罚函数法[19][20][21]、对角加载矩阵求逆(LSMI)算法[22][23]、基于子空间的波束形成算法[24][25][26]等。线性约束算法会损失系统自由度;对角加载算法通过人工注入噪声的方法使得算法具有一定的稳健性,但是存在对角加载量的选择问题[27][28];基于子空间的波束形成算法存在干扰特征矢量的选择问题,虽然可以利用MDL、AIC算法对干扰个数进行估计,从而确定干扰特征矢量,但是干扰特征矢量估计的准确性对算法影响很大。.第
7、2章自适应数字波束形成技术基础2.1引言随着计算机技术以及数字技术的迅速发展,由于通过数字处理方法可以很方便的对波束进行控制,自适应数字波束形成技术得到越来越广泛的应用。自适应数字波束形成技术是在阵列接收数据的基础上,利用自适应波束形成算法求取自适应权矢量,然后对回波数据加权。自适应波束形成算法能够实现在对有用信号有效接收的同时对干扰有效抑制,使得输出具有较高的信干噪比。本章是全文的理论基础,首先对窄带信号的定义进行介绍,然后对自适应波束形成算法的阵列模型进行建立,重点介绍自适应波束形成的基本原理
8、、准则,将自适应波束形成算法推广到子阵级,并提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,利用MATLAB对算法进行了仿真分析。2.2窄带信号定义对于窄带信号尚未有一个的统一的定义标准,不过普遍认可的定义是当信号的相对带宽(信号带宽与中心频率的比值)小于1%时称为窄带信号。但是也有一些观点认为相对带宽小于10%就可以认为是窄带信号[53]。对于窄带信号,还有另外一种定义方法,这种方法是从阵列角度对窄带信号进行定义的:当孔径渡越时间小于信号带宽的倒数时,称信号为窄带信号。在
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