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时间:2022-01-14
《基于子阵划分的相控阵天线自适应波束形成研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中图分类号:TN911.7论文编号:102870411-0052学科分类号:081002硕士学位论文基于子阵划分的相控阵天线自适应波束形成研究研究生姓名柴学峰学科、专业信号与信息处理研究方向阵列信号处理指导教师汪飞副教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二〇一一年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringReseachonAdaptiveBeamformingofPh
2、asedArrayantennaBasedonSubarrayPartitionAThesisinSignalandInformationProcessingbyChaiXuefengAdvisedbyProf.WangFeiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2011承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表
3、或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:摘要自适应波束形成(ABF)技术可以适应当今相控阵雷达日益严峻的电磁辐射环境要求,为降低硬件成本及算法复杂度,大型相控阵天线通常采用部分自适应技术(PABF),为了减少信号处理器的维数,一般又会采用子阵级信号处理方式。而遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等群体智能优化算法,以
4、其既能扩大搜索域,又兼顾搜索效率的特点,成为划分子阵的有效工具。本文主要研究内容如下:1.详细介绍了相控阵雷达系统自适应阵列处理的数学模型,包括阵列信号模型,噪声场模型,接收数据模型以及频域和时域两种快拍数据模型;详细分析了最小方差无失真响应算法(MVDR)和线性约束最小均方算法(LCMV)两种典型的自适应波束形成算法的基本原理。2.介绍了部分自适应阵列处理,分析了降秩自适应阵列处理算法,详细分析了降维自适应阵列处理算法以及子阵级自适应波束形成的基本原理;重点研究了规则重叠子阵、均匀邻接子阵、非均匀邻接子阵等三种子阵划分类型,同时还研究了等噪声
5、功率法和对称子阵划分等子阵划分算法的规则。3.研究了遗传、粒子群和蚁群等三种常用的群体智能优化算法的基本原理、实现过程,分析了算法解空间和子阵结构的对应关系及编解码方案;并详细研究了利用遗传、粒子群两种群体智能优化算法进行子阵划分的步骤及约束条件;提出了利用蚁群算法进行子阵划分的步骤和约束条件。4.提出了基于蚁群算法的一维和二维子阵级自适应波束形成方法。为有效克服栅瓣、栅零点,简化计算量,子阵结构采用了非均匀邻接类型,子阵划分方法采用了对称划分方法;子阵结构优化采用了群体智能优化算法。子阵级自适应权向量计算应用了LCMV算法;为进一步降低旁瓣电
6、平,应用了等噪声功率法将子阵级权系数进行了归一化。仿真分别基于线阵和矩形平面阵,从旁瓣电平和信干噪比两个方面比较了三种算法的子阵级自适应波束形成性能。结果表明,在主瓣宽度相差不明显的情况下,基于蚁群算法的子阵级波束形成旁瓣电平更低,旁瓣抑制效果更好。关键词:相控阵,子阵划分,自适应波束形成,旁瓣干扰,低旁瓣,遗传算法,粒子群算法,蚁群算法IAbstractAdaptivebeamforming(ABF)architectureisthekeytechnologyofthemodernphasedarrayradar.Partialadaptiv
7、ebeamforminghasthepotentialforreducedlife-cyclecosts,andreducedcomplexityofABFsystem,especiallyinlargearrayantenna.Toreducethedimensionofsignalprocessor,elementsarecombinedtoformsubarraysandsignalprocessingisappliedatsubarraylevel.HeuristicoptimizingalgorithmssuchasGA、PSO、AC
8、Oisusedintheareaofsignalprocessingmoreandmoreforbothitsenlargethesearchingd
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