《阵列天线子阵划分设计和测向技术研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《阵列天线子阵划分设计和测向技术研究（91页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、西安电子科技大学 硕士学位论文 阵列天线子阵划分设计和测向技术研究 姓名：张静 申请学位级别：硕士 专业：信号与信息处理 指导教师：廖桂生 20090101 摘要 摘要 单脉冲和差测角和子空间类信号角度( D o A ) 估计分别针对单目标和多目标情 况，单脉冲测角技术应用的关键是产生满足要求的和、差波束，基于子空间的超 分辨D o A 估计方法应用的关键是克服实际中非理想条件带来的算法性能下降甚至 失效的难题。针对基于子阵合成的和差波束测角方法，开展了为逼近给定和差波 束的最优子阵划分及各级( 阵元级和子阵级) 权矢量优化的研究；针对子空间类超分 辨测角方法，展开了强弱信号并存、阵列误差存在
2、和信源数目未知下的稳健处理 的研究。主要创新工作如下： 1 针对基于子阵合成的和差波束测角方法，为提高差波束性能，提出子阵级存在 和、差两套加权的和差波束形成框架，原有框架( 阵元级加权产生和波束，子阵 级产生差波束) 为其子阵级和加权取全1 矢量时的特例。将阵元级加权、子阵级 差波束加权和子阵级和波束加权统一优化以使权值逼近误差最小、和差方向图 畸变最小或和差波束满足某一些条件。 2 。针对子阵级最优和差波束形成，提出了一种权值逼近下基于聚类的子阵划分与 各级加权优化方法。以权值逼近误差作为代价函数，引入聚类思想，根据阵元 和子阵间距离( 算法所定义) 调整其所属子阵，实现子阵划分迭代优化，
3、克服了 已有迭代类算法不能应用于平面阵的缺点。并且为算法提供初始划分而提出的 等间隔和最大距离划分这两种单步划分的方法，也可以独立使用。在子阵划分 给定下，针对T a y l o r B y l i s s 等加窗和差波束低副瓣的实现，利用对数变换，将 非凸优化转化为凸优化问题，一次优化求解同时获得阵元级与和、差子阵级加 权，优化所得子阵级加权与参考阵元级加权决定阵元与子阵间距离。可加入对 阵元级最大衰减的约束而不影响问题凸性，可通过简单的交替优化可以实现阵 元级量化衰减。仿真表明了子阵划分优化前后逼近误差降低和、差波束副瓣电 平的降低。 3 针对子阵级最优和差波束形成，提出了一种方向图综合下
4、子阵划分给定的和、 差加权优化方法，以副瓣电平为约束，和、差波束主瓣畸变为目标函数，利用 优化问题在阵元级加权和子阵级加权任意一个确定下为另一变量的凸函数的 性质，利用已有优化工具箱，交替优化求得两级加权。该方法能够实现和、差 方向图任意副瓣包络控制，相比于已有算法仪能实现差方向图零点处斜率控 制，可以实现包括差和比斜率、差和比幅度线性度和和差比相位响应在内的整 个差和比特性的控制。 4 针对空间谱估计中强功率信号导致其附近弱信号谱峰偏移甚至被覆盖的问题， 提出了基于噪声子空间扩充和功率归一的两种弱信号估计方法。基于噪声子空 I l摘要 间扩充的方法将强信号导向矢量直接纳入噪声子空间，消除强信
5、号谱峰；功率 归一的方法遵循强信号受到大衰减，弱信号受到小衰减或不衰减的原则，以接 收数据协方差矩阵的特征矢量作为变换矩阵，再对其各通道输出信号各自功率 归一。相比于M u s I c ，两种算法均提高了弱信号的可检测概率和角度估计精度； 相比于已有强弱信号下弱信号D o A 估计方法，基于噪声子空间扩充的方法， 仪需强信号数目，减小了运算量( 该方法运算量与常规M u s I c 方法相当) ，基于 功率归一的方法，则无需强信号的任何信息。 5 针对阵列互耦误差存在下D o A 估计提出了一种基于E S P R I T 的均匀线阵D O A 及互耦参数估计方法，算法利用了均匀线阵互耦矩阵的特
6、点，在阵列中找出互 耦结构相同的两个子阵，利用E S P R I T 方法得到角度估计，再从最小方差 ( L s L e a s tS q u a r e ) 拟合出发获得互耦参数的估计。算法无需迭代，运算量小且不 存在收敛性问题，仿真表明其对通道幅相误差具有一定的稳健性。 6 针对信源数未知下D O A 估计提出了一种基于M U S I C 的D O A 与信源联合估计 方法。基于M U S I C 谱在信源数过估计下出现伪峰的特点，利用真实信号导向 矢量与其对应噪声子空间正交的性质，建立判别函数剔除伪峰角度，从而得到 真实信号数目和D O A 的估计。这是一种无需阵元数已知的D O A 估
7、计方法，也 是一种借助于D O A 估计的信源数估计方法。仿真表明其对白噪声之外的通道 功率不一致色噪声的信源估计的有效性。 关键字：子阵划分和差波束低副瓣聚类分析D o A 估计强弱信号阵列误差互 耦矩阵信源数估计 A B S T R A C TI I l A B S T R A C T M o n o p u l s e e s t i m a t i o na n dd i r e c t i o no f a r r i V a l ( D o A ) e s t i m a t i o nb a s e d o ns u b s p a c e a r e 觚ot e c h i q
8、 u e sf o ro n e s o u r c el o c a t i o na I l dm u l t i p l e - s o u r c el o c a t i o nr c s p e c t i V e l y A n dd l ec o 仃e s p o n d i n gk e yp r o b l 锄si nt h e i r 印p l i c a t i o n sa r et og e n e m t es u ma I l d d i 胁e n c ep a t t e n l sw i t hr e q u i r e df e a t l l r e s
9、 ，s u c ha sl o ws i d e l o b el e v e l ( S L L ) ，h i 曲 d i r e c t i V e s ，a | l dt oi m p r o V er o b u s t n e s so ft h ea l g o r i t h m st ok n d so fn o n - i d e a ls i t l l a t i o n s r e s p e c t i V e l y F o rm o n o p u l s ee s t i m a t i o na ts u b a r r a yl e V e l ，j o i
10、 n to p t i m i z a t i o no fs u b a 肛a y c o n 矗g u r a t i o na n dw e i 曲t si sd i s c u s s e di nm i sd i s s e I r t a t i o na c c o r d i n gt ot h e 百v e ns u m a l l dd i c ep a t t 锄so rt h e i rf e a h e s ；R o b u s tD O Ae s t i m a t i o n si nt h ep r e s e I l c eo f s 缸o n gj 锄m i
11、 n g0 rs i 印a l s ，鲫瞄哆e n o r sa n du m m o w ns o u r c en u m b e r sa r es t u d i e df o r s u b s p a c e - b a s e de s t i m a t i o n T h em a i nc o n t r i b u t i o n sa 1 1 di I l l l o v a t i o n sa r es u l n m 撕z e da s f o l l o w i n g ： 1 F o rm i t i g a t et h e 锄p l i t u d eo
12、ft h e 黟a t i n gl o b e si nd i f f 打e n c ep a t t 黜d u et om e s u b a r r a yb e a m f o m l i n g ，m a tb o t h 廿1 es 啪a I l dd i 仃打e n c eb e 锄p a 钍e m sa r eg e n e r a t c da t s u b a r r a y1 e v e l ，i sp r o p o s e di n s t e a do ft h ea V a i l a b l em o d c lt h a tt h ee l e m e n
13、tw e i 曲t i n g p r o d u c e sm es u mp a t t 锄a n d 吼l b a r r a yw e i 曲t i n g 酉V et h ed i 行酹e n c ep a t t e n l ，w h i c hi s j u s ti t ss p e c i a lc a S em a tt h ea l ls u b a r r a yw e i g h t i n g sf o rs u mc h 锄e 1a r eo n e T h e n ，m e e l e I I l e n tw e i g l l t i n g ，s u 】【
14、ns l l b a r r a yw e i 曲t i n ga n dd i a e r e n c es u b a r r a yw e i g l l t i n gc a l l d e t e m i n e db yt h ed e s i r e ds u ma n dd i H e r e n c ep a t t 锄 t o g e t h e ra n daf l e x i b l e c o m p r o m i s e 锄o n gs u ma n dd i c ep a t t e m sc a l lb er e a c h e d 2 F o rm eo
15、p t i m a ls u ma 1 1 dd i 虢r e n c ep a t t 锄ss y l l t h e s i sa ts u b a 仃a yl e V e l ，an 0 V d a p p r o a C hb a s e do n 目o u p i n g t 0 o p t i m i z es l l b a r r a yc o n f i g u r a t i o n s a n dw e i 曲t si s p r e s e n t e d I nt 1 1 e 舶I I I l ew o r ko fm i n i m i z i n gt h ed
16、i s t a n c eb e 帆e e I lo p t i m a l 觚d s y n t h e s i z e ds 啪a n dd i 仔e r c m c ee x c i t a t i o n s ，t h a tt ow h i d hs u b a l l a ya ne l e m e n tb e l o n g s i sa d j u s t e da c C o r d i n gt oad i s t a n c ed e f i n e df 硒ma ne l e m e n tt oas l l b a I r a y 觚di t e r a t i V e s u b a n a yp a n i t i o ni sr c a c h e d no V e r c o m e st h es h o r t c o m i n gt h a ta v a i l a b l ei t e r a t i v e m e t h o d sc a nn o tb e 印p l
