基于零陷加宽稳健自适应波束的形成方法

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时间:2018-10-13

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和

2、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名:导师签名:日期日期摘要I摘要由于干扰或者雷达平台的运动,在自适应天线阵抗干扰的一些应用环境中,往往需要自适应方向图在对准干扰的位置形成宽零陷以增强算法的稳健性。人们对此进行了研究并提出了一些不同的零陷加宽方法,这

3、些方法实质上都是基于协方差矩阵锥化的。虽然能有效展宽干扰零陷,增强算法稳健性,但是在应用于部分自适应阵列处理时,仍然需要估计全阵的协方差矩阵。当阵列规模较大时,运算量很大,而且这些方法不能应用于自适应旁瓣相消器等自适应阵列处理结构。上述问题限制了零陷加宽方法在自适应阵列处理中的应用。本文详细分析了传统零陷加宽方法的原理,在此基础上对传统零陷加宽方法做出了改进,采用对干扰样本数据进行修正的方法。和传统方法相比,改进方法在应用于部分自适应阵列处理时,不再需要估计全阵的协方差矩阵,并且可以应用于任意结构的自适应阵列处理器。关键词:零陷加宽协方差矩阵锥化

4、数据修正II基于零陷加宽的稳健自适应波束形成方法ABSTRACTIIIABSTRACTBecauseofthemovingofjammersandradarinsomerealenvironments,itisoftendesirabletowidennullwidthatthedirectionofjammersinanadaptedantennapatterntoimpartrobustnessintotheadaptedalgorithms.Afewdifferentnullwideningtechniquesbasedonthecovar

5、iancematrixtaperhavebeenproposedtosolvetheproblem.Thesemethodscanbeeffectiveinbroadeninginterferencenullsandenhancetherobustnessofthealgorithm,butwhentheyareappliedtothepartiallyadaptivearrayprocessing,itisstillnecessarytoestimatethecovariancematrixofthefullarray,whichneedsalar

6、gemountofcalculationwhenthearrayislarge,andtheycannotbeusedinpartiallyadaptivearraysuchasthesidelobecanceller.Theproblemabovelimitstheapplicationofnullwideningtechniquesinadaptivearrayprocessing.Inthisthesis,onthebasisofanalyzingtheprincipleoftraditionalnullwideningmethods,wema

7、kesomeimprovementonthetraditionalnullwideningmethodsbymodifyingtheinterferencesampledata.Incontrastwiththetraditionalmethods,thenewmethoddoesnotneedtoestimatethecovariancematrixofthefullarraywhenitisappliedtothepartiallyadaptivearrayprocessing,whichcouldbeappliedtoanyadaptivear

8、rayprocessor.Keywords:nullwideningcovariancematrixtap

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