星载智能天线设计研究

发布时间：2017-08-25 15:40

  本文关键词：星载智能天线设计研究

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【摘要】：随着高质量通信需求的不断增加,智能天线逐渐进入研究人员的视野,经过几十年的研究与发展,该技术已成为当今主要的通信技术手段之一。自适应波束赋型技术作为智能天线的关键技术之一,它根据自适应算法准则更新波束赋型网络的加权矢量,最终可在智能天线系统中形成感兴趣的辐射方向图,也就是将期望信号对准用户方向而零陷对准干扰源。并且,由于在深空(星间)通信环境下,频谱资源十分有限且需要较好的抗干扰能力,因此本文研究的星载智能天线设计对于星间通信具有重要意义。本文主要研究的内容是自适应波束赋型技术。首先介绍了智能天线的研究背景、发展状况以及星载天线对于智能天线系统的需求。对全文研究内容做了阐述,具体工作内容做了详细的安排。接着,介绍了星载相控阵天线的发展概况以及波束扫描的原理,为下文的自适应算法的数学模型做了铺垫。根据一维均匀线阵波束扫描原理,仿真得到了不同阵列性能参数下的以阵因子的极化方向图并对其进行分析。并且利用蒙特卡洛方法,对幅相误差下的相控阵辐射特性进行了分析。再者,对智能天线系统的基本概念、分类、基本结构以及工作原理进行了阐述。着重介绍了主流的自适应波束赋型准则,如最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则、最大信干比(Max Signal-to-Interference Ratio,MAX-SIR)准则、最小方差(Minimum Variance,MV)准则和最小二乘(Least Square,LS)准则并对其进行了论述与推导,根据代价函数、最优权值以及各个准则的优劣等方面进行了比对。然后,基于上述的波束赋型准则,阐述了几种传统的自适应算法,例如(Least Mean Square,LMS)算法、(Recursion Least Square,RLS)算法等,利用MATLAB语言分别对以上算法进行了仿真试验,仿真结果显示,采用LMS算法的波束赋型网络能够有效地输出期望信号的波形;LMS算法的收敛速度要慢于RLS算法;该两种算法都能有效地接收期望信号并抑制干扰源。由于许多自适应波束赋型算法都需要提前获得信号入射的角度,因此必须对波达方向(Direction of Arrival,DOA)进行估计,这使得到达角估计显得尤为关键。为此,本文讲解了几种主流的到达角估计算法如Bartlett估计方法、Capon估计算法以及多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)估计算法。采用MATLAB语言对这些到达角估计算法进行了编程仿真,通过仿真计算分别获得了它们的空间伪谱并且对其谱估计的性能做了分析与比较,证明MUSIC到达角估计算法能够在干扰源上形成零陷,有效地抑制了干扰并消除了噪声。
【关键词】：星载智能天线 辐射方向图 自适应波束赋形算法 到达角估计
【学位授予单位】：中国科学院研究生院(空间科学与应用研究中心)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN821.91
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-21
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 智能天线的发展历史14-15
• 1.3 星载天线对于智能天线的需求15-16
• 1.4 国内外研究现状与发展趋势16-19
• 1.5 研究目的与意义19-20
• 1.6 本文的主要研究工作及内容安排20-21
• 第2章 星载相控阵天线波束扫描21-41
• 2.1 星载相控阵发展概况21-23
• 2.2 相控阵天线的主要性能参数23-25
• 2.3 相控阵天线波束扫描原理25-36
• 2.4 相控阵仿真分析36-39
• 2.5 本章小结39-41
• 第3章 智能天线的自适应波束赋型算法41-67
• 3.1 智能天线的基本概念41-43
• 3.2 波束赋型准则43-54
• 3.3 自适应波束赋型算法54-60
• 3.4 自适应算法仿真60-65
• 3.5 本章小结65-67
• 第4章 到达角估计67-81
• 4.1 天线阵列信号数学模型67-69
• 4.2 巴特利特（Bartlett）到达角估计69-72
• 4.3 Capon到达角估计72-74
• 4.4 MUSIC到达角估计74-80
• 4.5 本章小结80-81
• 第5章 总结与展望81-83
• 参考文献83-87
• 致谢87-89
• 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果89

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 阎鲁滨;;星载相控阵天线的技术现状及发展趋势[J];航天器工程;2012年03期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 周围;移动通信智能天线关键技术研究[D];电子科技大学;2008年

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本文编号：737246