同口径宽频段数字发射多波束形成方法研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA博士学位论文DOCTORALDISSERTATION（电子科技大学图标）论文题目同口径宽频段数字发射多波束形成方法研究学科专业信号与信息处理学号201211020412作者姓名张琦指导教师唐斌教授分类号密级注1UDC学位论文同口径宽频段数字发射多波束形成方法研究（题名和副题名）张琦（作者姓名）指导教师唐斌教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别博士学科专业信号与信息处理提交论文日期2018.

2、04.16论文答辩日期2018.5.28学位授予单位和日期电子科技大学2018年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。StudyonMethodsofBroadbandDigitalTransmitMulti-beamformingwithASameApertureADoctoralDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDiscipline:SignalandInformationP

3、rocessingAuthor:ZhangQiSupervisor:Prof.TangBinSchoolofInformationandCommunicationSchool:Engineering摘要摘要传统的宽频段接收/发射结构受阵列拓扑结构和电子元器件水平的制约，难以进一步扩展接收/发射带宽；另外，传统的发射多波束形成技术主要以子阵划分的形式实现，极大地降低了阵元的使用效率。因此，对于新型宽频段接收/发射结构以及同口径数字发射多波束形成方法的研究成为了当下的一个研究热点。本文首先在阵列层面研究了适于宽频段接收

4、/发射的阵列形式，并提出了相应的阵列拓扑结构和阵列权值的联合优化算法；其次在接收/发射结构层面提出了两种新型多通道宽频段接收/发射结构，并对其信号处理流程和关键参数提取进行了研究；然后在算法层面对自适应多波束形成算法和恒定束宽低旁瓣发射多波束形成算法分别进行了研究；最后通过改进数字相控阵发射模式，提出了一种引入距离维参量的发射多波束形成方法。因此，本文以进一步提升接收/发射带宽和同口径发射多波束性能为研究目标，从系统结构到算法模块进行了立体式多维度研究。本文的主要工作及相关研究成果如下：1)研究了稀布圆阵的信号模型

5、并建立了稀布圆阵方向图优化的目标函数与解向量。研究了基于新型选择算子的改进型遗传算法，改进后的遗传算法种群的多样性得到提升，陷入局部最优解的概率下降，适用于快速全局寻优。同时，研究了稀布圆阵方向图函数的一阶泰勒级数展开模型，通过设定一个解向量的极小增量近似地将方向图优化问题转化为迭代优化问题，每次迭代可建立为二阶锥规划优化问题，迭代优化算法极易陷入局部最优解，适用于小范围内的高精度寻优。本文结合以上两种算法提出了一种稀布圆阵的方向图优化算法，以遗传算法的解作为迭代算法的初始值，实现了阵元位置与阵元权值的联合优化，可

6、获得高精度全局最优解。实验证明本文算法较现有稀布圆阵方向图遗传优化算法旁瓣性能更优。2)基于改进型Nyquist折叠结构，提出了一种基于正弦调频（SFM）调制本振的多通道Nyquist折叠接收/发射结构。在非合作模式下分析了接收信号与发射信号的处理流程，以及周期非均匀本振的约束条件。基于所提结构，提出了一种基于同步本振因子的Nyquist区（NZ）标号估计算法，并进一步提出了基于NZ标号估计的接收/发射波束形成方法。根据调制类型的不同，提出了一种基于周期线性调频（LFM）调制本振的多通道Nyquist折叠接收/发射

7、结构。在非合作模式下研究了其信号处理流程并提出了基于去斜函数（DF）的NZ标号估计算法。在此基础上提出了基于NZ标号估计的接收/发射波束形成方法。最后，实验验证了两种结构宽频段接收/发射的有效性，以及NZ标号估计性能是影响波束形成性能的关键因I摘要素。3)构建了自适应多波束形成的数学模型并分析了传统自适应波束形成算法的鲁棒性。为同时应对有限快拍和自消情况，本文首先研究了动态对角加载算法并给出了具体的加载值；然后提出了相关向量子空间算法，最大限度地消除了强期望信号所导致的协方差矩阵估计误差，并针对弱期望信号对协方差矩

8、阵进行补偿，使得自适应多波束形成算法针对强弱期望信号都具有较好的鲁棒性；最后，本文结合动态对角加载算法和相关向量子空间算法提出了一种基于协方差矩阵重构的自适应多波束形成算法，有效提升了自适应多波束形成算法在有限快拍和自消情况下的鲁棒性。另外，本文研究了一种期望信号导向矢量存在较小误差时的导向矢量修正算法，进一步提升了自适应多波束形成算法的鲁棒性。4)研究了最