两种功率倒置阵列天线调零模型的等效性分析

合集下载

整流天线组阵等效模型分析与实验

ｎｕｍｂｅｒｓｆｏｒｔｈｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｐａｒａｌｌｅｌｒｅｃｔｅｎｎａａｒｒａｙｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｕｓｉｎｇａｒｅｃｔｅｎｎａｅｌｅｍｅｎｔｗｉｔｈｌｏｗｐｏｗｅｒｄｅｎｓｉｔｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅｔｗｏ－ｅｌｅｍｅｎｔｐａｒａｌｌｅｌａｒｒａｙｉｓａｎａｌｙｚｅｄｗｉｔｈＡＤＳｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｔｈｅｔｗｏ — ｅｌｅｍｅｎｔｒｒａａｙｓｉｎｓｅｒｉｅｓａｎｄｉｎｐａｒａｌｌｅｌｒｅａｍｅａｓｕｒｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｄｍｅｓｕａｒｅｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌａｒｒａｙａｎｄｍｅｓｕａｒｅｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｅｒｉｅｓｒｒａｙａｒｅａａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙｉｎａｃｃｏｒｄａｎｃｅｗｉｔｈｔｈｅｉｒｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｍｏｄｅｌｓ，ｓｈｏｗｉｎｇｅｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｍｏｄｅｌｓ．Ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓａｒｅｇｉｖｅｎｏｒｆｄｅｓｉｇｎｉｎｇｌａｒｇｅｒｅｃｔｅｎｎａａｒｒａｙｓ．

功率倒置算法的推导

道客巴巴文档豆丁文档在线文档共享文档资料文件模板论文考试试题调查报告期刋杂志律师公务员建造师会计师毕业设计宗教音乐艺术职称等等内容广精欢迎下载打印分享或收藏
功率倒置算法的推导和仿真一．算法的推导
功率倒置指的是自适应天线阵具有倒置两个接收信号的功率比的能力。功率倒置算法是直接将阵列的输出作为误差信号，使的均方误差最小从而实现阵列输出最小。它对输入端的信号（信号和干扰）均加以抑制，在波束图上表现为在信号和干扰方向上都产生零点，零点的深度和信号的强度有关且信号越强零点越深。如输入的期望信号很弱而干扰很强，干扰方向会产生很深的零点从而抑制了干扰信号，提高了信噪比。为什么呢？假设有两个接收信号，一个比较弱的期望信号和一个强干扰信号。我们希望能够抑制干扰信号。天线阵接收到这两个信号，我们通过传感器调整权值的大小（ W 不全为 0）适时接收并改变接收信号使输出功率达到最小。当天线方向图的零点方向对应强干扰信号方向，此是输出功率最小。干扰信号由于零点的作用被衰减而期望信号并没有从而提高了信噪比。功率倒置技术非常有用因为它不需要提前知道信号的结构以及接收信号的到达角。功率倒置技术常用在以下两种情况： ⑴接收的期望信号值接于常数⑵或阵列的输出要求信干噪比小于 0dB. LMS 算法中最佳权值为

JK
exp[-j( 2 l sin ui )] … exp[-j 2 (M 1)l sin ui ]]T

⑺
=[
1
exp[-j( 2 l sin JK )] … exp[-j 2 l (M 1)sin JK ]]T⑻

N(t)=[ n1(t)
n2(t)
n3(t)
…
nM(t) ]

基于功率倒置阵的特征分析法

(6) (7)
为了使最优加权的第 1 位为 1,一般取 α = wop t ( 1 ) - 1 . 向形成零陷 . 而且干扰越强 ,零陷越深 .
4 计算机仿真
为了验证算法的有效性 ,进行了计算机仿真. 考虑间距半波长的 10 元均匀线阵 , 0 ° 、和 50 ° 分别有 2 个干扰噪声比分别为 0 dB 和 30 dB 的干扰信号入射 , 仿真采用 200 个快拍 . 均为 100 次独立仿真的平均结果 . 图 1 ( a)表示采用功率倒置算法形成的自适应方向图 ,可以看到这时在 2 个干扰方向上均形成独立的零陷 . 其中对于 0 dB 的干扰形成的零陷较浅 . 而 50 ° 方向形成的零陷较深 . 图 1 ( b ) 表示本文算法形成的方向图 ,在 0 ° 形成的零陷要比功率倒置算法形成的零陷深 ,而对于强干扰的方向形成的零陷基本相同. 可见本算法对于较弱的干扰也可以形成较深的零陷. 能较好地适应较小干噪比的环境 .
[3] [2]
下的功率倒置阵的性能 ,而 Ko
[4 - 5]
1 算法模型
设有 D 个干扰分别从不同的方向 θ 1 ,θ 2 , …, θ D 入射到间距为 d =λ / 2 的 M 元均匀线阵 ,λ为工作波长 ,θ 1 , …, θ D 为干扰入射方向 . 则接收的阵列矢量为
X ( t) = A S ( t) + n ( t) , ( 1)
图 2 不同干噪比下的零陷深度
图 3 分析了不同快拍数时 , 自适应加权在干扰方向上形成的零陷深度的比较 . 图中只分析了小干噪比时的收敛情况 . 干噪比为 0 dB ,三角形表示一般的功率倒置阵形成的零陷深度 , 星号表示本文改进算法形成的零陷深度 ,可以看到 ,本文形成的零陷比一般的功率倒置阵要深得多 . 可以较好地抑制干扰 . 从图 3 可以看到 ,随着快拍数的增加 ,零陷也一直增加 ,性能较好 .

功率倒置阵列自适应算法的FPGA实现

中图分类号:TN973 3 文献标志码:A 文章编号:CN51-1694(2008)01-0055-03收稿日期:2007-06-26;修回日期:2007-07-30作者简介:宋志勇(1983-),男,湖南长沙人,硕士研究生,研究方向为通信抗干扰技术、军用无线通信与网络;李江域(1984-),男,湖南长沙人,硕士研究生,研究方向为通信抗干扰技术、军用无线通信与网络。

功率倒置阵列自适应算法的FPGA 实现宋志勇,李江域,于春瑞,韩方景(国防科学技术大学电子科学与工程学院,长沙410073)摘要:自适应阵列是一种有效的抗干扰措施。

功率倒置(power inversion)阵列不需要预先知道有用信号的特性和入射方向等先验信息,实现简单,在雷达、扩频通信等强干扰、弱信号的环境中得到了广泛应用。

文章提出了功率倒置阵列自适应算法的FPGA 实现方法,测试表明该方法能有效抑制强干扰,显著提高通信质量。

关键词:自适应阵列;功率倒置;FPGAA FPGA Based Implementation of Power Inversion AlgorithmSONG Zhi yong,LI Jiang yu,YU Chun rui,HAN Fang jing(College of Electronic Science and Engnineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)Abstract:The adaptive array is a useful technique to restrain interference.The power inversion array has been used in radar and spread spectrum communication broadly while no need to know the infor mation of the characteristic and coming direction of the useful signals in advance.An FPGA Based implementation of power inversion algorith m is introduced.The experiment shows that this method can restrain interference availably and improve the effect of communication.Key words:adap tive antenna array;p ower inversion;FPGA1 引言对于压制性干扰(即干扰比有用信号大得多时),由于自适应天线抗干扰系统的阵接收信号的信干比极低,LMS 算法的参考信号提取变得很难实现,算法的收敛速度和抗干扰性能下降很多,因而LMS 算法已经不再适合。

基于北斗卫星导航系统的功率倒置算法仿真研究

基于北斗卫星导航系统的功率倒置算法仿真研究【摘要】本文首先介绍了功率倒置算法的原理。

然后比较了窄带信号情况下功率倒置算法在两种不同四阵元模型下的抗干扰能力，验证了功率倒置算法中干扰越强零陷越深的特性。

最后通过仿真验证了宽带信号情况下，功率倒置算法对干扰抑制的有效性，说明该算法在北斗卫星导航系统抗干扰领域有很好的适用性。

【关键词】功率倒置；零陷；方向图1 北斗卫星导航系统概述北斗卫星导航系统是中国正在实施的自主发展、独立运行，并与世界其他卫星导航系统兼容共用的全球卫星导航系统，其发展目标是对全球提供无源定位[1]。

北斗卫星导航系统的应用前景非常广阔，但与此同时，它的工作环境同样面临着严峻的挑战，卫星导航系统的信号非常微弱，其功率强度甚至远低于接收机内部噪声[2]，微弱的干扰就可能使导航系统不能正常工作，尤其是有意或者无意的压制式干扰。

对北斗的干扰从频率角度可以分为带内干扰和带外干扰，带外干扰可以在射频和中频设置窄带滤波器进行滤除，而带内干扰可采用自适应阵列天线来解决。

北斗接收机收到的干扰数目、干扰方向及干扰类型无法预知，卫星信号的来向和数目也在实时变化，这种情况下采用功率倒置自适应算法抑制干扰显得简单有效[3]。

2 功率倒置的原理功率倒置自适应算法是基于线性约束最小方差（LCMV）准则建立的[4]，也就是将自适应阵列的输出功率最小作为最优化准则[5]。

功率倒置算法的示意如图1所示：功率倒置阵对输入端的信号，不管是有用信号还是干扰信号都尽可能地加以抑制，天线方向图将在各个有用信号和干扰信号的来向产生零陷，并且信号越强，其对应的零陷越深。

因为在北斗卫星导航系统中，干扰信号远远大于噪声信号和有用的卫星信号，那么零陷将仅仅对准干扰方向，这样在干扰也就被大大的抑制，相当于提高了系统输出端的信干比[6]。

3 试验仿真用Matlab建立仿真模型，对功率倒置算法进行仿真研究。

3.1 窄带信号波束仿真假设信号中心频率为1268.52MHz，信号功率为-130dBm，阵列中存在高斯白噪声信号，噪声功率为-100dBm。

卫星导航自适应调零天线抗干扰技术

2020,35(6)电子信息对抗技术Electronic Information Warfare Technology 中图分类号:TN973.3 文献标志码:A 文章编号:1674-2230(2020)06-0059-05收稿日期:2020-01-16;修回日期:2020-03-11作者简介:李成城(1996 ),男,硕士研究生㊂卫星导航自适应调零天线抗干扰技术李成城,李鹏程(电子信息控制重点实验室,成都610036)摘要:自适应调零抗干扰技术可以很大程度改善导航抗干扰性能,也是目前导航抗干扰技术中不可或缺的,其研究意义重大㊂首先介绍功率倒置算法,并推导验证功率倒置算法基于参考信号最小均方误差模型和线性约束最小功率模型的统一性;最后提出一种同心圆形阵列,并仿真对比Y 形阵,发现功率倒置算法下同心圆形阵列模型具有更优秀的抗干扰性能㊂关键词:自适应调零天线;功率倒置;最小均方误差;线性约束最小功率;同心圆形阵列DOI :10.3969/j.issn.1674-2230.2020.06.017Anti -Jamming Technology of Adaptive Nulling Antenna of Satellite NavigationLI Chengcheng,LI Pengcheng(Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory,Chengdu 610036,China)Abstract :The adaptive nulling anti-jamming technology can greatly improve the navigation anti -jamming performance.It is also indispensable in the current navigation anti-jamming technolo⁃gy.Firstly,the power inversion algorithm is introduced,and the unity of the power inversion al⁃gorithm based on the minimum mean square error model of the reference signal and the linearly constrained minimum power model is derived.Finally,a concentric circular array is proposed,and the Y-shaped array is compared with the simulation.It is found that the concentric circular array model under the power inversion algorithm has better anti-interference performance.Key words :adaptive nulling antenna;power inversion;minimum mean square error;linear con⁃strained minimum power;concentric circular array1　引言我们知道导航信号是由远在两万多公里之外的卫星发射的,这么远的距离让信号的强度衰减得很多,再加上卫星在太空运行本身不可能发射很高强度的信号,所以等信号到达接收机时,已经十分微弱了㊂实际上信号到达地表时,功率仅为-155~160dBW㊂再加上导航信号深深地淹没在地表复杂的电磁环境中,信噪比极低㊂这样一来导航接收机便极易受到干扰信号的影响[1-2]㊂针对这种情况,各式各样的抗干扰技术也随之出现,其中就包括自适应调零抗干扰技术㊂在自适应调零天线的研究中,自适应算法意义重大,而功率倒置(Power Inversion,PI)算法就是其中应用最广泛的㊂功率倒置算法是一种不需要先验信息的算法,其对强干扰信号具有优秀的干扰性能,可以使得接收机抗干扰能力提高40~50dB [3-4]㊂本文介绍了功率倒置算法,并验证了两种模型的统一性,通过仿真,对比分析了同心圆形天线与常规均匀圆形天线这两种阵型天线的抗干扰性95李成城,李鹏程卫星导航自适应调零天线抗干扰技术投稿邮箱:dzxxdkjs@能差异,最终选取性能更加优异的同心圆形天线阵进行后续仿真,为今后的工程实现奠定了基础㊂2　功率倒置算法功率倒置算法应用广泛,一般的分析模型有两种:基于参考信号的最小均方误差模型㊁线性约束最小功率模型[5]㊂采用M 个天线阵元构成图1所示的功率倒置阵列的简化模型㊂图1　功率倒置阵列天线模型其中:X =[x 1,x 2, ,x M ]T分别表示M 个阵列的接受信号矢量㊂加权矢量W 表示为:W =[w 1,w 1, ,w M ]T(1)其中:w i 表示第i 个阵元的加权值,那么天线输出Y 则表示为:Y =W H X(2)2.1　线性约束最小功率模型根据LCMV 准则,W Hs =1,其中s 为约束矢量,一般取s =[1,0, ,0]T 可得w 1=1㊂这样实际上等于限制第一路加权值w 1=1,调整剩下的M -1路加权值[w 2,w 3, ,w M ]使得输出功率最小从而得到最佳权值㊂公式描述为:min WE {|Y 2|}(3)s.t.W H s =1,s =[1,0, ,0]T(4)由式(3)㊁(4)可构成拉格朗日函数[6]:L (w )=W H R xx W +λ(W H s -1)(5)其中:λ为拉格朗日乘子,R xx =E {XX H }为输入信号的自相关矩阵,令其梯度为零,即:▽W L (W )=0(6)可得:W opt =αR -1xx s(7)α=(s T R -1xx s )-1(8)其中:W opt 表示最优权值,α为一常数㊂ 2.2　基于参考信号的最小均方误差模型选取第一路阵元的输入作为参考信号,即d =x 1,用剩下的M -1路的输出去估计参考信号㊂M -1路输出Y M -1可以表示为:Y M -1=W H M -1X M -1(9)其中:W M -1=[w 2,w 3, ,w M ]T (10)X M -1=[x 2,x 3, ,x M ]T(11)输出均方误差ξ表示为:ξ=E [|e 2|]=E ⌊|(x 1-W H M -1X M -1)2|」=E {x 21}-2W H M -1R a +W HM -1R b W M -1(12)其中:R b =E [W M -1W H M -1]表示除阵元1以外的剩下M -1阵元上信号的自相关,R a =E [X M -1x *1]表示第一个阵元与剩下M -1个阵元上信号的互相关㊂ξ对W M -1求梯度并令其为零:▽W M -1ξ=-2R a +2R b W M -1=0(13)可以推出:W =R -1b R a(14)所以阵列最终的权值表示为:W opt =1R -1b R éëêêùûúúa (15)2.3　两种模型的统一性R xx 和R b 关系可表示如下:R xx =R 11R H a R aR éëêêùûúúb (16)其中:R 11=E [x 1x H1]表示固定支路的输入功率,R xx逆矩阵可以则可表示如下:R -1xx=Z 11G H (M -1)×1G (M -1)×1Q (M -1)×(M -1éëêêùûúú)(17)其中:Q (M -1)×(M -1)是(M -1)×(M -1)维矩阵,G (M -1)×1是(M -1)×1维列向量,Z 11为一常数㊂我们知道R xx ㊃R -1xx =I ,所以可以推出:G (M -1)×1=-Z 11R -1b R a(18)由约束向量s 定义可知,s T R -1xx s 得到的就是R -1xx 矩阵第一行第一列上的元素,所以Z 11=s T R -1xx s ㊂那么可以得到:W opt2=R -1xx s s T R -1xx s =1Z 11Z 11G (M -1)éëêêùûúú×1=1-R -1b R éëêêùûúúa =W opt (19)其中:W opt2表示基于参考信号的最小均方误差模6电子信息对抗技术·第35卷2020年11月第6期李成城,李鹏程卫星导航自适应调零天线抗干扰技术型下的最佳权值,由此可见两种PI 模型其实是等价的,只是使用范围有些区别,一般来说基于参考信号的最小均方误差模型比较适合工程应用,而另一个则一般用于理论分析㊂3　功率倒置算法仿真3.1　不同布阵形式的性能分析我们知道对于自适应天线来说,布阵形式对抗干扰的性能也有着不小的影响,而天线的布阵方式多种多样,好的布阵形式可以保证天线抗干扰性能的提高[7-8]㊂所以,根据抗干扰环境选择合适的布阵形式是非常重要的㊂本章对两种布阵形式的天线阵进行仿真,天线布阵示意如图2㊂图2　七元同心圆形阵和Y 形阵示意图如图,Y 形阵六个阵元均匀地排列在一个圆上,剩下一个阵元处于圆心处,其半径为d ,同心圆形阵列六个阵元均匀地排列在两个同心圆上,还有一个阵元在圆心处,其内圆半径为d ,外圆半径为2d ㊂为了避免产生栅瓣,同时考虑到耦合效应,所以阵元间距选为半波长,即d =λ/2㊂仿真设定信号功率-130dBm,信号来向(30°,60°)㊂干扰信号为窄带干扰信号,功率-60dBm,信号来向(100°,40°)噪声环境功率设为-110dBm㊂分别使用上述两种阵型进行仿真,仿真结果如下:(a)天线零陷方向图(b)天线零陷俯视图图3　七元Y形阵列对单个干扰抑制结果(a)天线零陷方向图(b)天线零陷俯视图图4　七元同心圆形阵列对单个干扰抑制结果从图中可以看出两种阵列均在干扰的方向处产生了零点,但是零点的深度有所不同㊂同心圆形阵列零陷深度略高于Y 形阵列,两者区别不大㊂同时,当我们观察俯视图的时候,我们可以发现两种阵型在零点附近的方向图的深度也是有所不同㊂均匀圆阵在零点附近的一定区域内都有不小的深度,而同心圆形阵相较之下则深度小了很多,说明同心阵波束指向性和干扰抑制性更好㊂综合来看,同心圆形阵的抗干扰性能一定程度上是优于均匀圆形阵的,所以,最终我们选择同心圆16李成城,李鹏程卫星导航自适应调零天线抗干扰技术投稿邮箱:dzxxdkjs@形阵作为布阵方式㊂3.2　多干扰源抗干扰性能分析我们知道自适应天线的自由度为阵元数减1[9],所以对于七阵元的天线阵来说,其理论上最多可以产生六个零点㊂使用MATLAB 仿真,干扰信号1㊁2㊁3㊁4入射角度分别为(100°,40°)㊁(50°,60°)㊁(150°,50°)㊁(120°,60°)㊂使用干扰信号1和2进行干扰,仿真结果如图5㊂使用干扰信号1㊁2㊁3进行干扰,仿真结果如图6㊂分别使用干扰信号1㊁2,干扰信号1㊁2㊁3,干扰信号1㊁2㊁3㊁4作为干扰输入,仿真结果如图5~7㊂(a)天线零陷方向图(b)天线零陷俯视图图5　七元同心圆阵对两个干扰抑制结果(a)天线零陷方向图(b)天线零陷俯视图图6　七元同心圆阵对三个干扰抑制结果(a)天线零陷方向图(b)天线零陷俯视图图7　七元同心圆阵对四个干扰抑制结果通过以上仿真结果,我们看到天线方向图均在干扰方向产生零点,说明基于PI 的七元同心圆调零天线可以同时抑制多个干扰信号㊂4　结束语本文介绍了功率倒置算法,并推导论证了基于参考信号的最小均方误差模型㊁线性约束最小功率模型等两种模型的统一性,并给出一种同心圆形的布阵方式,通过信号级仿真,并对比Y 形26电子信息对抗技术㊃第35卷2020年11月第6期李成城,李鹏程卫星导航自适应调零天线抗干扰技术阵,验证了功率倒置算法的抗干扰能力,同时得出同心圆形阵在同等阵元数目的条件下有更优异抗干扰性能的结论㊂本文研究内容为后续的自适应调零抗干扰的深入研究奠定了基础㊂参考文献:[1]　熊志昂,李瑞红,赖顺香.GPS技术与工程运用[M].北京:国防工业出版社,2005.[2]　王超,吴德伟.自适应调零天线GPS抗干扰技术简析[J].全球定位系统,2003,(6):15-17. [3]　杨明.自适应调零GPS导航系统抗干扰性能仿真[J].无线电通信技术,2017(6):64-67. [4]　李鹏程,冉一航,王淑君,等.基于PI算法的自适应调零天线抗干扰技术研究[J].电子科学技术(北京),2016,3(4):471-474.[5]　石荣,邓科,李洲,等.两种功率倒置阵列天线调零模型的等效性分析[J].全球定位系统,2014,39(4):4-7.[6]　龚耀寰.自适应滤波[M].2nd ed.北京:电子工业工业出版社,2003.[7]　吕翠改,成传湘,陈国通,等.基于RLS与LMS算法的功率倒置阵列性能评估[J].西安邮电大学学报,2013(1):52-55,59.[8]　ROY N A,LARRY L H,KENNETH D S.AdaptiveMain-Beam Nulling for Narrow-Beam Antenna Arrays[J].IEEE Transactions on Aerospace&ElectronicSystems,1980,16(4):509-516.[9]　孙文超.导航接收机空时抗干扰算法的设计与实现[D].西安:西安电子科技大学,2015.(上接第45页) 本文通过模拟场景验证了电子对抗事件情报处理方法㊂模拟的场景为:某国家在某预定海域开展一项科研试验㊂利用电子对抗事件建模方法对该场景建模,模型主要描述了场景的电子目标国别㊁型号㊁位置㊁时间㊁雷达辐射源型号㊁信号样式㊁工作参数及其对应规则等㊂将模型规则符号化为EPL语言加载到事件处理引擎中,并利用上述框架对模拟数据进行事件情报处理,处理结果如图6所示㊂图中按照时序给出了事件情报处理结果,其中不仅能看出事件检测结果,还能清晰表征出事件状态切换状态㊂结果中包括特定目标两次进行试验事件和结束试验事件,以及每次事件生成时对应的目标国别㊁型号㊁位置㊁时间㊁辐射源型号㊁信号参数和工作模式等信息,这些信息均满足模型中的定义条件㊂事件情报处理结论可以通过表格和态势显示直观呈现给用户,实现认知层的情报产出㊂7摇结束语本文主要基于工程经验和专家规则提炼电子对抗事件模型,利用电子对抗态势处理系统上报的实时态势数据,进行数据综合处理和事件情报规则检验,形成电子对抗事件情报,并将产生的电子对抗事件情报发送给态势处理系统,用于实时告警和辅助决策㊂该方法可以通过对电子目标战技性能㊁典型参数㊁信号样式㊁工作模式等要素的建模检测,实现对电子目标行为分析和预测㊂电子对抗事件情报处理方法实现电子对抗态势数据从传统的目标参数描述到事件状态和过程描述的提升,事件情报处理结果可以直接用于辅助联合作战指挥决策;通过一种跨平台㊁跨语言的电子对抗事件情报数据交互方法和处理引擎,实现了数据的高速传输和事件情报的快速生成处理,提供了自动化的电磁态势判读手段,相比传统的人工判读可以显著提高电磁态势判读效率和结果稳定性㊂参考文献:[1]　何恒靖,赵伟,黄松岭.复杂事件处理技术的应用现状及展望[J].计算机工程,2017,43(1):20-25. [2]　王娟.复杂事件处理技术在企业级数据处理中的应用[D].广州:华南理工大学,2012.[3]　李敏.基于分布式事件分发的复杂事件处理引擎的设计与实现[D].北京:北京邮电大学,2014. [4]　李洋.基于复杂事件处理的系统监控事件关联的研究与实现[D].上海:东华大学,2012. [5]　阴晓加,鞠时光,王英杰.基于复杂事件处理机制的RFID数据流处理方法[J].计算机应用,2009,29(10):2786-2790.[6]　王洪亚,张华庆,刘晓强.多核平台下Esper数据流管理系统性能分析研究[J].计算机工程,2016,42(9):15-20.[7]　蔡昭权,索剑,汪华斌,等.基于Esper和Nagios的网络监控系统设计与实现[J].计算机工程与科学,2012,34(9):8-11.36。

阵列天线DOA估计算法的研究与改进的开题报告

阵列天线DOA估计算法的研究与改进的开题报告一、选题的背景与意义随着无线通信技术的不断发展，阵列天线作为一种重要的信号处理技术，已广泛应用于雷达、通信、无线定位、信号处理等领域。

阵列天线能够利用空间多样性（空间选择性）来增强信号接收质量，实现多目标检测、参数估计、信号分离、信道估计等功能。

因此，阵列天线的DOA（方向角估计）是一个十分重要的问题。

DOA估计的精度直接决定了阵列天线信号处理能力的好坏，对于信号处理算法的设计和实现具有重要意义。

本文将研究DOA估计算法的研究与改进，探索阵列天线DOA估计的改进和优化。

二、研究内容及方法1.研究DOA估计的基本理论和方法，包括传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC算法以及其他一些现代DOA算法等。

2.对传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC算法等进行评估和比较，分析其优缺点及适用范围。

3.针对传统算法中的不足，提出改进方法，例如采用自适应信号处理技术，对非平稳信号进行自适应处理。

4.通过MATLAB软件模拟实验的方式进行仿真分析，验证改进算法的可行性和有效性。

三、预期研究结果1.深入研究阵列天线DOA估计的基础理论和方法，深刻理解信号处理的基本原理，提高对DOA算法的理解和应用能力。

2.评估传统算法的优缺点，提出改进方法，提高DOA算法的性能和效率。

3.验证改进算法的可行性和有效性，为阵列天线DOA估计提供一种新的优化算法，为实际应用提供更好的解决方案。

四、拟定进度计划第一周：阅读相关论文，了解阵列天线DOA估计的基本原理和方法。

第二周：深入研究传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC 算法等算法，对其进行评估和比较。

第三周：探索改进传统算法的方法，例如采用自适应信号处理技术等方法。

第四周：设计算法模型，开展MATLAB仿真实验，验证改进算法的可行性和有效性。

第五周：分析实验结果，撰写论文。

微波天线阵列优化算法应用案例分析

微波天线阵列优化算法应用案例分析微波天线阵列是无线通信中一种常见的天线设计，由多个单天线组成，可以实现高增益、方向性强的特点。

对于微波天线阵列的设计，优化算法是必不可少的工具，可以帮助我们得到最优的设计方案。

本文将介绍微波天线阵列优化算法的应用案例分析。

一、背景介绍微波天线阵列是一种具有广泛应用的天线设计，常用于雷达、卫星通信、毫米波通信等领域。

有许多优化算法可以用于微波天线阵列的设计中，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。

这些算法能够自动搜索设计空间，找到最优的天线阵列参数。

二、案例分析以一款X波段微波天线阵列为例，介绍优化算法的应用。

我们将采用遗传算法进行参数优化。

具体步骤如下：1. 定义优化目标在设计微波天线阵列时，我们的优化目标是使天线阵列的增益尽可能大，同时限制阵列尺寸不超过给定范围。

2. 确定设计空间为了进行参数优化，需要确定设计参数的范围。

我们选取阵列元数、阵列间距、元振子长度和宽度等参数进行优化，定义了各参数的取值范围。

3. 生成初始种群使用随机数生成初始种群，将设计参数的初始值定义为随机值，并根据设计空间中的范围限制，生成多个个体组成初始种群。

4. 适应度函数采用增益值作为适应度函数，根据参数取值计算出天线阵列的增益值。

5. 选择算子采用锦标赛选择算子，随机选择两个个体进行比较，选择适应度值较好的个体进入下一代。

6. 交叉算子采用单点交叉算法，随机选择两个个体进行交叉操作并生成新的个体组合。

7. 变异算子采用随机变异算法，对新个体进行变异操作，使设计空间中的所有设计参数都有机会被调整。

8. 迭代优化根据优化目标和算法流程，反复进行选择、交叉、变异等操作，形成新的一代种群，直到达到停止迭代的条件。

通过遗传算法的优化过程，我们可以得到更加优秀的微波天线阵列设计方案，同时避免了枚举式搜索的不足。

三、优化结果经过反复迭代，我们得到了一组性能更好的微波天线阵列参数，如下所示：阵列元数：64阵列间距：λ/2元振子长度：0.954λ元振子宽度：0.118λ最终的微波天线阵列增益达到了35dBm，满足设计要求。

基于北斗卫星导航系统的功率倒置算法仿真研究

1北斗卫星导航系统概述北斗卫星导航系统是中国正在实施的自主发展、独立运行,并与世界其他卫星导航系统兼容共用的全球卫星导航系统,其发展目标是对全球提供无源定位[1]。

北斗卫星导航系统的应用前景非常广阔,但与此同时,它的工作环境同样面临着严峻的挑战,卫星导航系统的信号非常微弱,其功率强度甚至远低于接收机内部噪声[2],微弱的干扰就可能使导航系统不能正常工作,尤其是有意或者无意的压制式干扰。

对北斗的干扰从频率角度可以分为带内干扰和带外干扰,带外干扰可以在射频和中频设置窄带滤波器进行滤除,而带内干扰可采用自适应阵列天线来解决。

北斗接收机收到的干扰数目、干扰方向及干扰类型无法预知,卫星信号的来向和数目也在实时变化,这种情况下采用功率倒置自适应算法抑制干扰显得简单有效[3]。

2功率倒置的原理功率倒置自适应算法是基于线性约束最小方差(LCMV)准则建立的[4],也就是将自适应阵列的输出功率最小作为最优化准则[5]。

功率倒置算法的示意如图1所示:图1功率倒置算法示意图在M 元功率倒置阵列中,阵列的输入向量为:x (n )=x 1(n ),x 2(n ),…,x M (n )[]T(1)其对应的权系数分别为:w =w 1,w 2,…,w M []T (2)一般有约束条件w Hs =1,其中s =1,0,…,0[]T,由此可得出w 1=1,这是要求第一支路的加权系数始终为1。

则阵列的输出功率:P out =E y (n )2{}=E wHx (n )w Hx (n )()H{}=E w HR xx w {}(3)上式中R xx =E x (n )x H(n ){}为输入矢量的自相关矩阵。

则功率倒置波束形成的准则如下:min wP (w )=min ww HR xx ww Hs =1{(4)构建拉格朗日函数:L (W )=w HR xx w +λw Ts -1()(5)令Δw L (w )=0,可得最佳的加权矢量和最小输出功率为:w opt =P o min R -1xx s HP o min =E y2{}min=s TR xx -1s H()-1{(6)功率倒置阵对输入端的信号,不管是有用信号还是干扰信号都尽可能地加以抑制,天线方向图将在各个有用信号和干扰信号的来向产生零陷,并且信号越强,其对应的零陷越深。

x波段双线偏振雷达反射率不同衰减订正法对比研究

x波段双线偏振雷达反射率不同衰减订正法对比研究摘要:探测精度和实际应用的主要限制是X波段雷达的强衰减。

其主要目的是寻找基于衰减订正方法的最佳校正方法，同时对X实时衰减进行及时地校正。

在2016年5月这一时间段里，中国气象研究院利用在国内辽宁省实地试验获得关于X波段的观测数据，分析并验证了世界上几种现有的校正方法的有效性。

为验证校正是否达到效果，在辽宁省以S波段雷达基站的数据作为基础，为了能够更好地进行参考对比数据，通过在辽宁省拥有的双偏振雷达的数据，为实行坐标转换与插值的地理位置分析，进而获得了雷达数据方向角、间距库等反照率数值，在其中挑选一个径向位置的反射率值开展横向的对照比较，在这过程中，主要采用ZH校正方法、KDP校正方法和“ZPHI”降雨的轮廓线订正算法进行实施整体的分析对比.在具体的实验研究过后，发现KDP和ZPHI的订正校对效果良好.与zh校正方法相比突显出了较强的技术优势。

关键词:衰减订正;对比研究；x波段双线偏振雷达引言:相比于S、C波段的雷达而言，X波段的双线偏振雷达具备更多两者波段没有的优势，其成本低廉且总体积量小，其可移动性及可分辨率较高，且差分相移k DP分别是C波段与S波段的1.5倍率与3.0倍率。

但是就X波段而言，其雷达波长短当中留存有较大的雨区衰减迹象，虽然说依据模拟结果分析，X波段的雷达衰减率相比与S、C波段超出了许多倍数，但就弱降水这一衰减的异常现象不得不重视。

Meneghini通过对其进行剖析与计算更改为迭代法，但结果并不理想。

吕大仁和林海开发了一种新的迭代算法.采用常规迭代校正法，用常规雷达和微波辐射计确定降水空间分布。

限制。

布林吉尔指出,双极化雷达可以实现从Zyzox到K 的阻尼校正。

Testud等人设定了降水剖面校正的方法"zp'hi",方法通过修正各节间的欧姆差来计算。

Bringi经过一定的技术研究给出双偏振雷达并经由KDP来有效实现在ZH、ZDR两项衰减的订正校对，此次研究通过分段的插值来有效实现订正的实时计算，其给出“自顺应拘束”的技术算法，用于调整在观测与计算数值两者之间的不同，基于AH-KDP来确定最佳可行系数，最终的订正效果就显得极为明显。

一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法

一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法曾浩;方贝贝;吉利霞;赵云霄;董涛【摘要】在连续波干扰和脉冲干扰同时存在时,卫星导航接收机的调零天线如果采用经典最小均方误差(LMS)方法计算权矢量,则存在收敛速度慢、对脉冲干扰抑制能力有限的问题.为此,文中提出了一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法.在对脉冲进行有效检测的基础上,针对脉冲存在和不存在两种情况下的不同信号特征,采用两路并行权值计算模式,最后根据脉冲信号的有无选择输出权值.理论分析和仿真结果表明,与经典LMS方法相比,文中提出的方法收敛速度更快,可以对脉冲干扰进行有效的抑制.【期刊名称】《华南理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(046)008【总页数】6页(P27-32)【关键词】调零天线;抗干扰;波束合成;收敛速度【作者】曾浩;方贝贝;吉利霞;赵云霄;董涛【作者单位】重庆大学通信工程学院,重庆400044;重庆大学通信工程学院,重庆400044;重庆大学通信工程学院,重庆400044;重庆大学通信工程学院,重庆400044;北京卫星信息工程研究所天地一体化信息技术国家重点实验室,北京100095【正文语种】中文【中图分类】N911全球卫星导航系统(GNSS)已广泛应用于民用和军事领域,由于GNSS的有用信号非常微弱,故很容易受到其他信号的干扰.干扰来源非常复杂,既包括了欺骗式干扰,也包括了压制式干扰[1- 2].为了抑制干扰,导航接收机变得越来越复杂.在各种抗干扰技术中,利用调零天线的空间分辨特性进行干扰抑制,是工程实现中常常采用的技术.调零天线的核心是自适应的波束合成,而基于功率倒置准则的最小均方误差(LMS)自适应滤波方法,是寻找权值的基本手段[3].为了提高调零天线的性能,文献[4]采用正交双极化天线,从而提高了天线自由度,增加抗干扰的数量;文献[5]采用空时二维滤波器结构来提高自由度;文献[6]甚至联合空、时、极化多域进行抗干扰.为了提高天线的相位中心精度,文献[7]采用带指向约束的方式,但这种方式需要已知各个卫星相对阵面的角度信息.为此,文献[8]把惯导与卫导相互结合,提出了一种新的抗干扰天线设计方法.上述调零天线都是基于LMS自适应滤波算法,收敛速度是重要的技术指标.在脉冲干扰和连续波干扰同时存在的情况下,由于信号在脉冲存在和不存在两种情况下的特征完全不同,故收敛速度问题尤为突出.文献[9]通过旁瓣消隐有效地抑制了强脉冲干扰,但该技术往往用于雷达阵列而非导航接收机.文献[10]根据脉冲周期特性进行干扰抑制,但实际的脉冲干扰不一定具有周期性.分析时频是解决脉冲干扰的一个手段,但短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)变换、Wigner-Ville 分布和Hough变换联合技术(WVD-HT)、Radon-Ambiguity变换(RAT)以及分数阶傅里叶变换(FRFT)等方法用于工程实现时过于复杂[11- 13].针对脉冲干扰和连续波干扰同时存在的情况,文中提出了一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法.该方法利用存储数据进行两路并行的权值计算,根据脉冲是否存在选择对应的加权值,以有效抑制脉冲干扰;采用两路并行的权值计算方法,以提高LMS方法的收敛速度,有效抑制脉冲干扰.1 功率倒置准则下调零天线信号模型基于功率倒置准则的调零天线结构如图1所示.虽然实际工程中通常采用平面阵列,但为了简单起见,假设天线阵面是由N+1个阵元构成的均匀线阵,阵元间距l为载波频率对应波长的一半,其中N是大于1的自然数.对接收信号进行采样,则阵列天线接收到的第k个快拍可以表示为x(k)=(d(k),x1(k),x2(k),…,xN(k))T(1)式中,d(k)为第0个阵元的接收信号,xn(k)为第n个阵元的接收信号.图1 传统调零天线的结构框图Fig.1 Structure diagram of traditional nulling antenna接收信号包括卫星信号、干扰信号和噪声.把d(k)视为参考信号,则(2)式中,s(k)为期望卫星信号,im(k)为第m个干扰信号,n0(k)为该阵元通道内的高斯噪声.文中把参考阵元之外的其他辅助阵元的接收信号用如下矢量表示:xa(k)=(x1(k),x2(k),…,xN(k))T=(3)式中:va(θs)为期望信号的方向矢量,其值取决于期望信号的波达方向(DOA)值θs;va(θm)为第m个干扰信号的方向矢量,其值取决于该干扰信号的DOA值θm;n(k)为辅助阵元接收到的高斯噪声矢量.事实上,卫星导航调零天线技术适用于期望信号较弱、干扰信号较强的无线环境.上述接收信号模型中的期望信号由于扩频调制的影响,其功率远小于噪声[14].故式(2)可以简化为(4)则辅助阵元的接收信号近似为xa(k)=(x1(k),x2(k),…,xN(k))T≈(5)根据自适应滤波原理,辅助阵元的加权矢量为w(k)=(w1(k),w2(k),…,wN(k))T(6)则波束合成抗干扰后的输出为e(k)=d(k)-wH(k)xa(k)(7)对于权值计算,LMS和递推最小二乘法(RLS)是最典型的自适应迭代方法.LMS的收敛时间和稳态失调存在矛盾,但其实现比RLS简单,故在工程上被广泛采用.LMS在任意时刻都利用当前权值和接收信号进行迭代,以估计下一时刻的权矢量,直至权矢量收敛.迭代方法为w(k+1)=w(k)+μxa(k)[d(k)-wH(k)xa(k)]H(8)为了确保收敛,步长μ需要满足条件max为接收信号协方差矩阵的最大特征值.在只存在连续波干扰的情况下,上述LMS算法可以获得较好的干扰抑制效果.但如果连续波干扰和脉冲干扰同时存在(脉冲存在和不存在时的最优权值是不同的),特别是在脉冲干扰持续的时间很短时,就会出现权值尚未收敛脉冲就消失的情况,而且权值有可能在两个最优解之间震荡而不收敛,无法实现对脉冲干扰的有效抑制.2 两路并行计算的波束合成新方法针对存在脉冲干扰条件下的卫星导航调零天线,LMS算法收敛速度慢,无法有效抑制脉冲干扰问题,文中提出了一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法,其原理如图2所示.其中脉冲检测模块通过对参考阵元接收信号d(k)的分析,计算无脉冲时接收信号的功率,若k时刻接收信号的功率小于事先设置的门限值,则认为k时刻阵列接收信号不存在脉冲干扰,否则认为k时刻阵列接收信号存在脉冲干扰.在检测脉冲后,采用两路并行的权值计算体系,第1路计算权矢量wF(k),第2路计算权矢量wT(k);同时根据脉冲检测结果,从两路计算结果中选择其中一路权矢量作为权值计算模块的输出.当不存在脉冲干扰时,选择wF(k)作为输出,即w(k)=wF(k);当存在脉冲干扰时,选择wT(T)作为输出,即w(k)=wT(k).两路权值计算仍然采用LMS自适应滤波方法,但迭代采用不同的数据来源.图2 抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法原理框图Fig.2 Block diagram of a beam forming method of nulling antenna for impulse interference suppression2.1 支路1的权值计算方法支路1是针对没有脉冲干扰时的权值计算.若k时刻不存在脉冲干扰,则第1路权计算利用k时刻阵列接收信号x(k)进行LMS 迭代,求得k+1时刻的权矢量xF(k+1)=wF(k)+αeH(k)x(k)(9)其中步长α仍满足收敛条件.同时,在权值计算模块中,开辟一个存储区1,把不存在脉冲干扰时的连续M组数据d(k)和xa(k)存储在存储区1中,存储数据表示为dF(m)=d(kF+m)(10)xF(m)=xa(kF+m)(11)式中:kF是信号不存在脉冲时的一个初始采样序号;m=1,2,…,M.在输入阵列数据存在脉冲干扰的情况下,如果采用此时的数据进行权值计算,则收敛权值会发生改变,系统从稳态变为瞬态,或者学习曲线偏离收敛方向.为此,把先前存储的数据,作为第1支路的输入数据,继续进行迭代,而不用当前的接收数据.在具体计算时,随机从存储区1中选择一组数据dF(m0)和xF(m0),迭代计算权矢量wF(k+1)=wF(k)+α[dF(m0)-(12)可见,无论脉冲干扰是否存在,支路1的权值计算都是按照没有脉冲干扰情况下的数据完成的,不仅可以保证权值收敛时间不受脉冲出现时间的限制,也能保证收敛权值不出现变化.2.2 支路2的权值计算方法支路2是针对存在脉冲干扰情况下的权值计算,其基本思路与支路1相同.在存在脉冲干扰时,支路2权计算利用当前时刻阵列接收信号x(k)进行LMS迭代,求得下一时刻的权矢量wT(k+1)=wT(k)+βeH(k)x(k)(13)式中,步长β需要满足收敛条件.与此同时,在权值计算模块中,同样开辟一个存储区2,把存在脉冲干扰信号时的M组数据d(k)和xa(k)进行存储,存储数据为dT(m)=d(kT+m)(14)xT(m)=x(kT+m)(15)式中,kT为接收信号存在脉冲干扰时的一个初始采样序号.当脉冲信号消失后,很可能由于脉冲信号持续的时间太短而无法实现权值收敛,此时接收信号不包含脉冲信号,只含有连续波信号.为得到存在脉冲干扰时的加权矢量,支路2摒弃当前接收信号作为迭代数据,而从存储区2随机选择一组数据dT(m0)和xT(m0),迭代计算k+1时刻的权矢量wT(k+1)=wT(k)+β[dT(m0)-(16)步长β必须满足LMS算法收敛条件.上述计算方法能够保证无论脉冲信号是否存在,支路2都是采用存在脉冲时的数据作为权值迭代计算数据,进而能够以最短的时间实现权值收敛.如果在权值收敛前,干扰信号特征发生了变化(如干扰脉冲角度发生了变化),则算法是无法收敛的,这是任何自适应算法都无法克服的问题.2.3 权值选择输出显而易见,在根据式(7)计算系统输出时,需要根据脉冲是否存在,从两路权值计算模块中选择一路作为系统权值输出.当不存在脉冲干扰时,选择支路1权值wF(k)作为输出;存在脉冲干扰时,选择支路2权值wT(k)作为输出.如图2所示,脉冲检测模块的输出一方面用来计算两路权值,另一方面用来选择输出权值.文中通过比较k时刻接收信号功率与门限值的大小来判断脉冲干扰是否存在.该方法虽然简单,但如果仅仅通过单个采样值进行脉冲检测,由于数据的随机性和脉冲干扰包络的起伏特性,检测的虚警概率较大.为此,文中根据文献[10]中的二元检测理论来降低虚警概率.虚警概率Pf定义为无脉冲时K次观测中过功率判决门限次数大于等于常数K0的概率:式中,Pf0为单次判决的虚警概率,无脉冲时(18)3 权值收敛速度分析权值收敛速度分析就是LMS算法的瞬态特性分析,由于LMS算法的根本思想源自最速下降法,根据自适应滤波基本理论,收敛速度可采用如下方法分析.定义矢量u(n)=QH[w0-w(n)]=[u1(n) … uN(n)]T(19)其中Q为输入信号协方差矩阵特征向量构成的一个酉矩阵.代价函数的瞬态特性为k(1-μk)2n|uk(0)|2(20)式中,Jmin是代价函数在权值最优解w0下的最小值,也就是误差性能曲面的最小值.显然,代价函数的收敛速度取决于每个特征值对应的指数项(1-μk)2n.进一步定义满足对该指数项的拟合的第k个特征值对应的收敛时间k,(21)可见,该收敛时间分布在由最大和最小特征值决定的一个区间,即(22)如果用拉格朗日级数把式(21)展开,并考虑步长比较小而忽略高次项,则可以得到权值的平均收敛时间在调零天线系统中,由于协方差矩阵(24)式中,和分别为期望信号、第m个干扰信号和噪声信号的功率,I为单位矩阵.因为求解特征值的工作非常复杂,故无法得到每个特征值的解析表达式,但N个特征值可以分为M+1个较大特征值和N-M-1个相等的较小特征值,而且较大特征值由各个信号功率和噪声功率决定,信号功率越大,特征值越大.(25)显然,在存在脉冲干扰时,大特征值的数量比不存在脉冲干扰时要多,根据式(23),在步长相等且满足收敛条件的情况下,其收敛会更快,即支路2会比支路1收敛更快.而传统的LMS算法由于最优权值的二值性,会产生波动,收敛也最慢.脉冲周期T和占空比b与新方法的效果存在一定的关系.雷达脉冲周期T一般为微秒级,若T过大,则两个周期间的干扰特性可能已经改变,此时任何自适应滤波算法都无法收敛;若T过小,或者b过小,则脉冲持续的时间较短,此时对脉冲检测的要求会提高,需要在更短的时间内准确地检测出脉冲干扰;若b过大,权值在一个脉冲时间内就可以收敛,则文中新方法相对传统方法没有明显的优势.4 仿真分析仿真采用5阵元的均匀线阵,阵元为全向天线,阵元间距为载波频率对应波长的一半.空间期望信号以θs=10°入射到阵面上,采样频率fs=100 MHz.噪声为随机高斯白噪声,其功率为1,信噪比为-30 dB,设空间含有连续波点频干扰和点频脉冲干扰.点频脉冲干扰以θi2=30°入射到阵面上,其干噪比为15 dB,T=0.2 μs,b=1/5;点频干扰以θi1=-50°入射到阵面上,其干噪比为12 dB.传统LMS算法和文中提出的抗脉冲干扰波束合成方法中两路权值计算的初始权值取为0,迭代步长μ=0.001/max,max 为阵列接收信号协方差矩阵的最大特征值.利用Matlab进行仿真,得到传统LMS方法和文中抗脉冲干扰波束合成方法的权值收敛曲线,如图3所示.从图中可以看出,虽然传统LMS方法最终也收敛,但文中方法由于数据稳定,收敛速度明显比传统LMS方法要快;第2路的收敛速度比第1路快,这也与前文的分析结论一致.图3 两种方法的权值收敛曲线Fig.3 Weight convergence curves of two methods调零天线可以在干扰方向形成零陷,从而对干扰信号进行有效地抑制.定义天线方向图为B(θ)=|wHv(θ)|2(26)式中,w为收敛后的权值,v(θ)为扫描方向矢量.图4为两种方法的两路权值方向图.从图中可以看出,对应30°入射的脉冲干扰,传统LMS方法在相同快拍下的零陷深度仅仅14 dB,而在存在脉冲情况下第2路权值方向图的零陷深度达21 dB,能够有效地抑制干扰.当然,由于第1路采用的数据不存在脉冲干扰,自然无法形成零陷.对于-50°入射的连续波干扰,方向图放大后如图5所示.从图中可知,无论是第1路还是第2路,都能够达到21 dB以上抑制度,高于传统LMS方法.图4 两种方法的方向图Fig.4 Radiation patterns of two methods图5 连续波干扰方向零陷的局部放大图Fig.5 Partial enlargement of nulling in the direction of continuous wave interference5 结论文中提出了一种抗脉冲干扰的调零天线波束合成方法.该方法利用存储数据进行两路并行的权值计算,收敛速度快,两路计算相互独立;根据脉冲干扰是否存在选择对应的加权值,可以对脉冲干扰进行有效抑制.但由于两路权值计算都是采用LMS算法,故步长选择仍旧是个难题.参考文献：【相关文献】[1] PENG Qihang,COSMAN P C,MILSTEIN L B.Spoofing or jamming:performance analysis of a tactical cognitive radio adversary [J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2011,29(4):903- 911.[2] PSIAKIM L,HUMPHREYS T E.GNSS spoofing and detection [J].Proceedings of the IEEE,2016,104(6):1258- 1270.[3] MENG Dawei,FENG Zhenming,LU Mingquan.Anti-jamming with adaptive arrays utilizing power inversion algorithm [J].Tsinghua Science and Technology,2008,13(6):796- 799.[4] LIU Baiyang,CUI Yuehui,LI Ronglin.A broadband dual-polarized dual-OAM-mode antenna array for OAM communication [J].IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters,2016,16:744- 747.[5] LI Dengao,LIU Jinqiang,ZHAO Jumin,et al.An improved space-time joint anti-jamming algorithm based on variable step LMS [J].Tsinghua Science andTechnology,2017,22(5):520- 528.[6] WANG J J H.Antennas for global navigation satellite system (GNSS) [J].Proceedings of the IEEE,2012,100(7):2349- 2355.[7] 曾浩,周建文,王秋实,等.带指向约束的多目标调零天线 [J].华南理工大学学报(自然科学版),2017,45(1):53- 58.ZENG Hao,ZHOU Jian-wen,WANG Qiu-shi,et al.Multiple-objects nulling antenna with directional constraint [J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2017,45(1):53- 58.[8] GAO Grace Xingxin,SGAMMINI M,LU Mingquan,et al.Protecting GNSS receivers from jamming and interference [J].Proceedings of the IEEE,2016,104(6):1327- 1338.[9] AUBRY A,CAROTENUTO V,de MAIO A,et al.Radar phase noise modeling and effects-part II:pulse Doppler processors and sidelobe blankers [J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2016,52(2):712- 725.[10] 曾祥华,周益,李峥嵘,等.卫星导航接收机中短时脉冲干扰抑制方法 [J].数据采集与处理,2013,28(1):77- 81.ZENG Xianghua,ZHOU Yi,LI Zhengrong,et al.Method for short-time pulse interference blanking in satellite navigation receiver [J].Journal of Date Acquisition and Processing,2013,28(1):77- 81.[11] AMIN M G,BORIO D,ZHANG Y D,et al.Time-frequency analysis for GNSSs:from interference mitigation to system monitoring [J].IEEE Signal ProcessingMagazine,2017,34(5):85- 95.[12] TORRES R,TORRES E.Fractional Fourier analysis of random signals and the notion of α-stationarity of the Wigner-Ville distribution [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2013,61(6):1555- 1560.[13] YANG Linsen,ZHANG Zijing,GUO Fuyang.Fast algorithm for radon-ambiguity transform [J].IET Radar,Sonar & Navigation,2015,10(3):553- 559.[14] COMPTON R T.The power-inversion adaptive array:concept and performance [J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1979,15(6):803- 814.。

阵列天线波束赋形技术研究与应用

阵列天线波束赋形技术研究与应用⑧论文作者签名：指导教师签名：皇直江本论文评阅人１：评阅人２：评阅人３：评阅人４：评阅人５：答辩委员会主席：委员ｌ：委员２：委员３：委员４：委员５：答辩日期：２０１４年３月９日浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位敝作者签名：惕扶％签字日期：沙、ｆ年＿；月∽学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：伤双巧｝导师签名：重甫姐；寿签字日期：签字日期：训ｌｆ年弓月Ｉ３日）移ｆ今年弓月ｌ驴日致谢时光飞逝，又到了毕业季。

在浙江大学本科四年以及研究生两年半的求学生涯中，我不仅学到了专业知识，还领悟到了很多做人的道理。

浙大“求是，创新”的校训一直陪伴我的成长，在我毕业之后，“求是，创新”也将一直作为我为人处事的准则。

两年半的硕士研究生生活即将结束，回首过往，自己在学习、生活上都得到了很大的提升，这离不开来自家人、老师、同学及朋友的帮助。

在此，衷心感谢那些帮助过我的人。

首先感谢我的导师皇甫江涛老师和冉立新老师对我学业上的帮助，感谢他们为我指点未来的科研之路，帮助我选择毕业之后出国深造的高等学府。

两位老师严谨的治学态度以及对学生认真负责的态度给我留下了深刻印象，对我以后的工作和学＞－－ｊ产生了很大影响。

当然，还要特别感谢实验室管理员张斌老师，在他的协助之下下我完成了课题相关的电路以及天线实物加工制作，保证了后续工作的顺利开展。

基于矩阵重构的功率倒置算法研究

基于矩阵重构的功率倒置算法研究任远;刘翔;罗丁利【摘要】功率倒置算法适用于全球定位导航系统等期望信号弱而干扰较强的场合.针对弱干扰源时,功率倒置算法阵列方向图在干扰方向零陷深度不够,干扰抑制效果不理想的问题,本文在分析功率倒置算法实质的基础上,提出基于矩阵重构的改进算法,对弱干扰取得了满意的抑制效果.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2014(043)001【总页数】4页(P65-68)【关键词】功率倒置;全球定位导航系统;弱干扰;矩阵重构;特征向量【作者】任远;刘翔;罗丁利【作者单位】西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100;西安电子工程研究所西安710100【正文语种】中文【中图分类】TN911.7;TP301.60 引言GPS(Global Position System)是美国在1973年开始研制的卫星导航与定位系统，具有高精度、全天候、全球覆盖、方便灵活等特点。

时至今日，GPS系统已广泛应用在军事、航天、航空、测绘、通讯等各个行业，为美国带来了巨大的经济和军事效益，也引起了世界各国对全球定位导航系统的密切关注;憧憬于非常广阔的应用前景和巨大的商业市场，中国、俄罗斯、欧盟、日本都在发展自己的卫星定位导航系统。

采用码分多址的GPS信号具有一定的抗干扰能力，但是由于 GPS卫星距离地球表面大约20000km，加之信号发射功率低，GPS接收机天线接收到的GPS信号强度低于环境热噪声基底大约为20dB［1］。

面对日益复杂的电磁环境，干扰抑制处理的重要性日趋突出。

目前研究中常见的干扰抑制技术有时域，空域和空时域三大类。

基于功率倒置(Power Inversion，PI)算法的自适应调零天线被证明是一种简单有效的空域滤波干扰抑制技术。

该算法在不要求期望信号的波达方向等先验信息的情况下使天线阵列方向图在干扰入射方向形成零陷，而且干扰强度越大，对应零陷越深［2-3］。

阵列天线方向图综合算法及其优化研究

I
阵列天线方向图综合算法及其优化研究
ABSTRACT
With the continuous development of the modern military technology, conformal array antenna, which has the same shape with the carrier, is drawing more and more attention. Pattern synthesis of array antenna is one of the most essential conformal antenna techniques. It is true that classical methods have been sound and practical. However, most of them employ the linear array, the planar array and the circular array, rather than the conformal array. Therefore, my subject is on the pattern synthesis technology and applying intelligent algorithms in pattern optimization of array antenna. Lagrange multipliers method, ant colony algorithm, particle swarm optimization are studied to solve the problems concerning the pattern synthesis of the linear array antenna, the planar array antenna and the conformal array antenna. First of all, based on the definition of space coordinate system and its symbols, the pattern synthesis algorithm is deduced with Lagrange multipliers method to maximize the directivity of antenna array. This method is used in the pattern synthesis of the linear array with 8, 16 elements and the planar array with 8×8, 12×12 elements. The simulation results show that the main lobe of the antenna array accurately points to the expectant direction. And on the same side lobe level, the beamwidth between first nulls in my proposal is close to that in Chebyshev synthesis, but the designed side lobe level is a bit higher. Secondly, based on the outline constructional and the technical parameters of mini-satellite, we designed a conformal antenna arrays, and used Lagrange multipliers method to carry out its pattern synthesis. The simulation results demonstrate that this method can accurately control the direction of the main lobe of the antenna arrays on mini-satellite. Finally, the Niche Ant Colony Algorithm (NACA), the Chaos Ant Swarm (CAS) and the Linear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization (LDW-PSO) are used to optimize the side-lobe level, for the issue of high level of side lobe in Lagrange multipliers method. This thesis discusses the NACA and CAS algorithm, and applies them to optimize the pattern of linear antenna array with 8 and 16 elements. Comparing the result with that of Chebyshev synthesis, we can see that: when the side lobe level is suppressed, the width of the main lobe is close to that in Chebyshev synthesis. LDW-PSO is also used to optimize the pattern of linear antenna array with 8 elements, as well as the previous conformal array. The simulation results illustrate that the side lobe level can be suppressed. Key Words: array antenna, pattern synthesis, Lagrange multipliers, ant colony algorithm, PSO

对GNSS功率倒置自适应调零算法中步长取值的优化

对GNSS功率倒置自适应调零算法中步长取值的优化
史永清;李传军;杨尧
【期刊名称】《电子信息对抗技术》
【年(卷),期】2022(37)6
【摘要】基于功率倒置的自适应调零技术能够很好地抑制干扰信号,是目前最为常用的全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)抗干扰技术,研究其求解算法具有重要意义。

首先介绍了自适应天线阵列、功率倒置(Power Inversion,PI)算法的原理、归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法和自适应滤波器结构。

提出并详细推导了基于相对误差的变步长归一化最小均方算法,研究了参数对步长变化的影响。

在不同干扰功率、干扰方向突变和干扰功率突变的条件下与已有的变步长算法进行对比,提出的算法收敛速度更快,稳态误差更小,在计算量上也更具优势。

【总页数】6页(P8-12)
【作者】史永清;李传军;杨尧
【作者单位】北京理工大学宇航学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN967.1
【相关文献】
1.基于自适应变步长算法在大型非圆曲线零件数控加工中的应用
2.GPS自适应调零天线中功率反演算法的数字实现
3.基于自适应变步长算法在大型非圆曲线零件
数控加工中的应用4.薄片零件尺寸机器视觉检测系统中的线扫描步长自适应优化研究5.自适应变步长算法(ABPM)在复杂曲面零件数控加工中的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。