稳健波束形成及方向图综合研究

发布时间：2017-05-23 13:08

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【摘要】：自适应波束形成和方向图综合是阵列信号处理的重要内容,在雷达、通信、声波诊断、地质学等众多领域都有广泛应用。自适应波束形成根据应用环境变化,实时自适应地调整阵列加权矢量,使系统的整体性能达到某种最优准则意义上的最佳；方向图综合则是通过设计一系列阵列参数,使实际的方向图在主瓣形状和宽度以及旁瓣的高度上尽可能地切合所期望的方向图。传统的自适应波束形成算法对阵列参数和环境模型失配稳健性差,在存在明显失配时性能将严重恶化；对于方向图综合,问题则在于,一些经典方法不适用于任意阵型,而应用自适应理论的迭代方法往往存在收敛速度较慢的问题。本文首先对阵列信号及其环境进行了建模,在最大信干噪比意义上对几种自适应波束形成算法进行了分析比较。重点考查了它们在阵列参数和环境模型失配下的稳健性。在此基础上,研究了三类提高稳健性的方法,即对角加载类算法、基于特征子空间的稳健算法以及利用线性约束拓宽主瓣的算法,并针对传统对角加载的弊端,深入研究了基于对角加载类的加权矢量模约束算法和导向矢量不确定集算法,得出负加载比正加载更优的结论。最后一章对方向图综合进行了研究,针对切比雪夫方法仅适用于均匀线阵的弊端,研究了引入虚拟干扰机制的自适应方向图综合理论。并重点分析了一种具有主瓣赋形功能且适用于任意阵型的方向图综合算法,该算法利用当前方向图与期望方向图在旁瓣区域的差值来迭代调整虚拟干扰功率的大小。在此基础上,本文对其迭代公式提出了改进,加快了该算法的收敛速度,并增强了其稳健性。
【关键词】：自适应波束形成 稳健性 对角加载 方向图综合 虚拟干扰
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 研究现状8-9
• 1.2.1 稳健自适应波束形成的研究发展8
• 1.2.2 方向图综合的研究发展8-9
• 1.3 本文主要研究内容9-11
• 第二章 波束形成基本原理11-25
• 2.1 引言11
• 2.2 阵列信号模型11-14
• 2.2.1 均匀线阵13-14
• 2.2.2 圆弧阵列14
• 2.3 协方差矩阵的特征分解14-15
• 2.4 波束形成的性能度量15-16
• 2.5 最优波束形成16-20
• 2.5.1 空间匹配滤波17
• 2.5.2 最小方差无畸变响应波束形成算法17-19
• 2.5.3 线性约束最小方差波束形成算法19-20
• 2.6 自适应波束形成20-21
• 2.7 仿真分析21-24
• 2.8 本章小结24-25
• 第三章 稳健自适应波束形成算法25-37
• 3.1 引言25
• 3.2 Capon波束形成稳健性分析25-28
• 3.2.1 导向矢量失配的影响25-27
• 3.2.2 协方差矩阵失配的影响27-28
• 3.3 传统稳健自适应波束形成算法28-31
• 3.3.1 对角加载波束形成28-29
• 3.3.2 基于特征子空间的波束形成29-30
• 3.3.3 稳健LCMV波束形成30-31
• 3.4 算法仿真分析31-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第四章 基于对角加载类的稳健波束形成算法37-51
• 4.1 引言37
• 4.2 基于模约束的Capon波束形成算法37-43
• 4.2.1 模不等式约束的Capon波束形成算法37-42
• 4.2.2 模等式约束的Capon波束形成算法42-43
• 4.3 导向矢量不确定集约束的Capon波束形成算法43-45
• 4.4 仿真分析45-50
• 4.4.1 模约束Capon波束形成仿真分析45-48
• 4.4.2 不确定集约束Capon波束形成仿真分析48-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 方向图综合算法51-65
• 5.1 引言51
• 5.2 切比雪夫方向图综合51-53
• 5.3 基于自适应阵列方法的方向图综合53-55
• 5.4 基于LCMV准则的方向图综合55-57
• 5.4.1 LCMV方向图综合55-56
• 5.4.2 改进的LCMV方向图综合算法56-57
• 5.5 基于凸优化的方向图综合算法57-58
• 5.5.1 凸优化基础57-58
• 5.5.2 基于凸优化的最低旁瓣方向图综合58
• 5.6 算法仿真分析58-64
• 5.7 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-66
• 6.1 全文总结65
• 6.2 后续工作展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70

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本文编号：388019