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文檔簡介
1、數(shù)字波束形成(Digital Beamforming,DBF)天線系統(tǒng)以其在抗干擾、多波束等方面的獨特優(yōu)點在雷達(dá)、通信、聲納等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。本文針對大陣列天線自適應(yīng)數(shù)字波束形成處理中算法運算量大、傳輸數(shù)據(jù)量大及系統(tǒng)性能受陣列非理想因素影響的問題,圍繞分塊并行、子陣、降秩和穩(wěn)健處理等幾個方面,對陣列天線快速自適應(yīng)波束形成技術(shù)進(jìn)行了研究。本文主要工作如下:
1、采用分塊并行的方法來解決大陣列天線自適應(yīng)數(shù)字波束形成中
2、計算量和數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠款i問題。首先,把分塊并行的線性約束最小方差(Partitioned-Parallel LinearlyConstrained Minimum Variance,PLCMV)算法推廣到二維平面陣列,給出了權(quán)矢量方程的構(gòu)造方法,推導(dǎo)了適用于二維平面天線陣列的PLCMV自適應(yīng)波束形成算法,并給出了該算法在分布式并行處理系統(tǒng)的實現(xiàn)方案圖。另外,提出了基于最小均方的分塊并行(Partitioned-Parallel Least
3、 Mean Square,PLMS)自適應(yīng)波束形成算法,并在該算法中加入了切比雪夫約束來獲得低的波束旁瓣性能。該算法具有與傳統(tǒng)LMS(Least Mean Square)相同的波束形成性能,且可以應(yīng)用于分布式并行處理系統(tǒng)來實現(xiàn)實時處理。PLMS具有比PLCMV更低的運算量,和更簡單的算法實現(xiàn)流程。
2、對子陣級自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了研究。首先,針對大型的二維平面陣列天線,將陣元級不規(guī)則錯位行的思想應(yīng)用于子陣布陣中,研究了
4、基于子陣的平面陣列不規(guī)則錯位布陣方式。并利用二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法對錯位量的不規(guī)則方式進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計。采用優(yōu)化后的不規(guī)則錯位子陣結(jié)構(gòu)的面陣,可以有效降低天線掃描范圍內(nèi)的柵瓣電平。然后,將二維面陣分塊并行LCMV(Linearly Constrained Minimum Variance)算法應(yīng)用于優(yōu)化后的不規(guī)則錯位子陣結(jié)構(gòu),在保證主瓣指向的同時,既控制了柵瓣電平,又可以自適應(yīng)抑制干擾。利用子陣降低自適應(yīng)處理維數(shù)的同時,通過分塊并行算法進(jìn)一
5、步加快自適應(yīng)波束形成處理速度。
3、傳統(tǒng)的降秩自適應(yīng)波束形成算法降秩矩陣大多數(shù)需通過特征分解獲得,而特征值分解會帶來新的大運算量,大大限制了算法的工程實現(xiàn)。本文提出了基于最小方差波束形成器(Minimum Variance Beamformer,MVB)的快速降秩自適應(yīng)波束形成算法(FastReduced Rank MVB,F(xiàn)RRMVB)。FRRMVB利用陣列接收的快拍數(shù)據(jù)來快速構(gòu)造降秩矩陣中的干擾子空間,具有更優(yōu)的實時性
6、,適用于大規(guī)模陣列雷達(dá)或是空時處理雷達(dá)系統(tǒng)。該算法在小快拍數(shù)下仍有很好波束形成性能,且FRRMVB波束形成性能優(yōu)于HTP(Hung-Turner Projection)算法。
FRRMVB適用于存在間歇期的雷達(dá)系統(tǒng),用來構(gòu)造干擾子空間的快拍數(shù)據(jù)中不能含有期望信號。而連續(xù)波體制雷達(dá),接收信號中一直存在期望信號。針對連續(xù)波體制雷達(dá),本文還提出了一種基于廣義旁瓣相消器(Generalized Sidelobe Canceler,
7、GSC)的快速降秩(Fast Reduced Rank Generalized Sidelobe Canceler,F(xiàn)RRGSC)自適應(yīng)波束形成算法。該算法可以應(yīng)用于接收信號中含有期望信號的情況。利用GSC下支路的中間快拍數(shù)據(jù)來構(gòu)造降秩矩陣,并在此基礎(chǔ)上對快速估計干擾空間的方法進(jìn)行了改進(jìn),利用所有可以利用的快拍數(shù)來構(gòu)造降秩矩陣,只增加了少量的運算量,使得所提出的快速降秩波束形成算法具有很好的穩(wěn)健性。FRRGSC算法構(gòu)造降秩矩陣只需要一次
8、復(fù)數(shù)乘法和少量復(fù)數(shù)加法,所需運算量遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的基于GSC的降秩算法,在實際應(yīng)用中具有更優(yōu)的實時性,有利于算法的工程實現(xiàn)。
4、針對大陣列自適應(yīng)波束形成算法的穩(wěn)健性問題,提出了一種適用于大型陣列的分塊并行的穩(wěn)健遞歸LCMV算法(Partitioned-Parallel Robust Recursive LCMV,PRRLCMV),并給出了PRLCMV算法應(yīng)用于分布式并行處理系統(tǒng)的方案流程圖。PRRLCMV算法可以有效地校正估
9、計期望信號方向性矢量誤差,避免期望信號方向性矢量誤差所帶來的算法波束形成性能下降。PRRLCMV算法的運算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的基于梯度優(yōu)化的穩(wěn)健LCMV算法,且在達(dá)到穩(wěn)健性的同時,該算法的大部分步驟可以進(jìn)行分塊并行處理。
5、對傳統(tǒng)的基于投影的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了改進(jìn),首先通過最小均方誤差準(zhǔn)則求得校正后的估計協(xié)方差矩陣,然后從校正協(xié)方差矩陣的特征向量中估計出期望信號子空間,最后把估計期望信號方向性矢量向期望信號子空間投
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