大型阵列降维及波束形成算法研究
[Abstract]:After nearly 60 years of rapid development, array signal processing has become an important branch in the field of signal processing. Array signal processing includes two main directions: beamforming and spatial spectrum estimation. Beamforming has many advantages, such as strong resolution and high gain, so it has a good application prospect in many fields. The number of array elements of modern array antenna radar is increasing day by day, so it is necessary to reduce the dimension of array because of many defects such as complex system structure and direct beamforming at array element level. In this paper, array dimensionality reduction and beamforming algorithms are studied. The research contents are as follows: 1. An array optimization beamforming algorithm based on intelligent algorithm is studied. A hybrid particle swarm optimization (PSO) algorithm based on gradient replication operator is proposed, and the beamforming of non-uniform array dimensionality reduction is studied. 2. In this paper, the three dimensional array reduction beamforming algorithm is studied. The equations of three dimensional rotation transformation are derived, and the transformation relation of beam direction in each subarray of three dimensional array is studied. The effect of the number of subarrays and the overlap on the results of 3D array dimensionless beamforming is analyzed by simulation. Finally, the beamforming problem of 3D array beamforming is studied. An anti-interference adaptive beamforming system based on spatial multi-beam dimensionality reduction is studied in this paper. The function of each module of anti-interference adaptive beamforming system is designed, the whole working principle of the system is analyzed, a seven-channel time-sharing beamforming algorithm is proposed, and the working strategies to deal with different interference are studied. In this paper, an anti-jamming adaptive beamforming algorithm based on spatial multi-beam dimensionality reduction is studied. Aiming at the low coverage of the main lobe after beamforming, a new pattern preserving algorithm is proposed, which is first closed loop direction finding and then open loop zeroing, which can reduce the operation cost and increase the main lobe coverage. Then, a pattern preserving algorithm for partial beam forming is proposed, and the relationship between the number of elements involved in beamforming and the coverage of the main lobe and the number of iterations is analyzed by simulation.
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN911.7
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,本文编号:2270542
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