發(fā)布時間：2020-12-30 21:07

　　小孔徑陣列隨著陣列載體設備,如車輛、衛(wèi)星等朝著小型化、微型化發(fā)展,漸漸成為陣列信號處理的研究熱點。小孔徑陣列的陣列自由度不高,很難實現(xiàn)對信號的高分辨,為了解決小孔徑約束所帶來的問題,出現(xiàn)一系列擴展陣列自由度的方法,如標量陣擴展到矢量陣、空時域聯(lián)合處理、寬線性處理技術等。本文在小孔徑約束下,給出空時域聯(lián)合的寬線性降秩抗干擾算法;針對期望信號非穩(wěn)態(tài)情況,給出具有穩(wěn)健性的極化空時多域聯(lián)合的降秩抗干擾算法;對奧米婭棕蠅的機械耦合結構和基于該機械耦合結構的陣列的最大似然估計方法進行分析。如下是本文主要工作:針對現(xiàn)有算法處理非圓信號會使得抗干擾性能下降、空時域聯(lián)合處理和矩陣求逆運算會造成算法計算復雜度高等問題,給出三種空時域聯(lián)合的寬線性降秩抗干擾算法。本文通過降秩聯(lián)合迭代的求解方式,有效避免矩陣求逆運算,且使算法具有自適應性;通過寬線性技術和高斯熵準則的使用,提高算法的抗干擾性能,尤其是處理非圓信號時的性能。仿真結果表明基于高斯熵準則的抗干擾算法具有更強的干擾抑制能力,它們的輸出信干噪比大于基于最小均方準則的算法�；跇O化空時天線陣列,給出極化空時多域聯(lián)合的降秩最小方差無失真算法,后通過理論分析,... 

【文章來源】： 方惠 電子科技大學

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

PSA-LCMV算法的波束形成圖

第二章經(jīng)典的極化抗干擾算法17（a）（b）圖2-6PSA-LCMV算法的波束形成圖。（a）正視圖；（b）側視圖圖2-6表明，PSA-LCMV算法的波束方向圖在期望信號方向上的增益基本上為1，而在干擾方向形成了比較深的零陷，即說明了PSA-LCMV算法可以保證期望信號無失真的通過濾波器，且能很好的抑制干擾。此外還有一點值得注意，即陣列自由度，仿真條件給出的是有2個期望信號，4個干擾信號，則總共消耗的陣列自由度是6，等于陣元的個數(shù)，但是對于標量陣列，其陣列自由度是M1，故此處若采用的是標量陣列將得不到上述那么好的仿真結果，這驗證了PSA可以增加陣列的自由度，即在陣元數(shù)相同時，它能夠同時處理更多的信號。不過，因為自由度的限制，PSA-LCMV算法的波束方向圖在期望信號方向的增益值并非為最大值。仿真二：兩個期望信號同仿真一；一個干擾信號以與第一個期望信號相同的來波方向入射到陣列，其極化相角為10，干噪比INR80dB，此場景下，PSA-LCMV算法的波束形成圖如圖2-7所示。（a）（b）圖2-7當有干擾與期望信號DOA相同時PSA-LCMV算法的波束方向圖。（a）正視圖；（b）側視圖

電子科技大學碩士學位論文18由圖2-7可知，在存在與期望信號DOA相同的干擾的場景下，PSA-LCMV算法依然能在期望信號方向保持高輸出增益的同時，在干擾方向形成比較深的零陷，這驗證了極化敏感陣列具有極化多址的能力。仿真三：假設單個期望信號以DOA20從遠場入射到陣列，其極化相位差45，信噪比SNR20dB；干擾信號如仿真一，圖2-8是PSA-MVDR算法的波束形成圖。（a）（b）圖2-8PSA-MVDR算法的波束形成圖。（a）正視圖；（b）側視圖觀察上圖可以發(fā)現(xiàn)，濾波后期望信號基本上沒有損失，而在干擾方向形成了比較深的零陷，這說明PSA-MVDR算法具有很好的干擾抑制能力；其次，對比上圖與圖2-7可以發(fā)現(xiàn)，PSA-MVDR算法相對于PSA-LCMV算法而言，其期望信號的損失更小一些、零陷深度更深一些。2.3.2PSA-PI算法仿真仿真一：兩個期望信號的DOA分別為20、10，SNR均取值為20dB，極化相角均為45,1,2ll；干擾信號的DOA分別為60、0、60、30，對應信號的極化相角分別為10、50、30、60，INR均取值為80dB。圖2-8為PSA-PI算法的波束形成圖。觀察上圖發(fā)現(xiàn)：波束形成圖僅在干擾對應的DOA和極化角上形成了零陷，并且零陷寬度尖銳，即對其他DOA方向和/或其他極化方向的信號影響較校與圖2-6對比起來不難發(fā)現(xiàn)，PSA-PI算法的期望信號相對損失要大一些，但是它具有特有的優(yōu)勢，即它只在抑制干擾的時候不會消耗陣列自由度，而PSA-LCMV算法在抑制干擾時和對期望信號進行約束時會消耗陣列自由度，PSA-PI算法極大的節(jié)省了對于常用的小陣列導航信號接收機來說很是珍貴的陣列自由度。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Effects of Power Inversion Spatial Only Adaptive Array on GNSS Receiver Measurements[J]. Hailong Xu,Xiaowei Cui,Mingquan Lu.  Tsinghua Science and Technology. 2018(02)
[2]基于奧米亞棕蠅定位機理的仿生耦合處理系統(tǒng)[J]. 侯艷麗,夏克文,紀學軍.  光學精密工程. 2017(09)
[3]極化敏感線陣的模值約束降維Root-MUSIC算法[J]. 李會勇,張遠芳,謝菊蘭.  信號處理. 2016(02)
[4]基于奧米亞棕蠅的測向天線陣列研究[J]. 胡佳偉,侯艷麗.  無線電通信技術. 2015(04)
[5]基于空時處理的穩(wěn)健自適應波束形成算法[J]. 任超,吳嗣亮,王菊,李加琪.  電子與信息學報. 2009(06)
[6]基于單矢量傳感器的信號多參數(shù)估計方法[J]. 王洪洋,王蘭美,廖桂生.  電波科學學報. 2005(01)
[7]仿生學的意義與發(fā)展[J]. 路甬祥.  科學中國人. 2004(04)
[8]跳頻通信的干擾方式研究[J]. 郭偉.  電子科技大學學報. 1996(S3)

博士論文
[1]極化敏感陣列信號處理的研究[D]. 徐振海.國防科學技術大學 2004

碩士論文
[1]抗干擾導航接收機的設計與實現(xiàn)[D]. 余強.電子科技大學 2017
[2]北斗導航抗干擾算法研究及實現(xiàn)[D]. 袁上策.電子科技大學 2015



本文編號：2948303