一、天线旁瓣自适应相消技术研究与实现（论文文献综述）
宋之玉,张进[1]（2021）在《现代雷达自适应旁瓣相消对抗技术》文中进行了进一步梳理自适应旁瓣相消技术（ASLC）是现代军用雷达重要的抗干扰技术,该技术在很大程度上决定了军用雷达抗有源干扰以及地海杂波抑制的性能。为了提高支援式干扰的战术效能,介绍了雷达自适应旁瓣相消技术的工作原理,分析了该技术的特点,提出了可能的对抗措施以及干扰信号设计样式,并对干扰信号效能进行了技术仿真,对于研发各类支援式干扰装备具有较重要的意义。
薛丽[2]（2021）在《基于虚拟阵列技术的波束形成研究》文中研究指明虚拟天线扩展的技术,可以在定量的阵列天线尺寸的条件下,在虚拟的意义上使阵列天线的孔径得到扩大,加大角度的分辨能力。并且虚拟扩展技术能够提高阵列天线的自由度,数量很多的信号就能被比较少数量的阵元进行处理。本文研究了基于共轭虚拟阵列的稳健的波束形成方法,以及基于旁瓣相消和零点展宽的双功能雷达抗干扰方法。本文的主要研究工作可以概述为下面的两个部分:（1）为了解决提高阵列天线波束性能的问题,提出了基于共轭虚拟阵列的信号导向矢量扩展的方法。利用共轭虚拟阵元扩展阵列,增大了阵列孔径,却不改变实际的阵元数量,使副瓣电平降低,并且天线的制造成本也不会提高。在虚拟阵列的基础上,扩展了信号的导向矢量,使阵列的波束形成效果更加的稳健。通过在有无干扰以及存在幅度和相位误差情况下对11个阵元阵列天线进行仿真,分析比较了原始阵列波束、虚拟阵列波束以及扩展导向矢量后的波束,验证了上述方法的有效性。（2）为了提高阵列天线的抗干扰性能的稳定性,提出了基于旁瓣相消算法和零陷展宽相结合的方法。利用两个旁瓣相消器,实现双功能雷达天线在活跃模式和静止模式下都能进行通信的功能,并且在两种模式之下都能够有效地抑制干扰,之后引入零陷展宽方法,使得在两种模式下干扰点零陷均能够被展宽,这样,当干扰在一定范围内波动的时候也能很好的被抑制,进而阵列天线抗干扰性能的稳定性也就增加了。通过对11个阵元阵列天线进行仿真,分析并比较了运用旁瓣相消算法的阵列波束以及几种零陷展宽后的波束,验证了上述方法的有效性。
安岑[3]（2021）在《管道振动对油气井出砂监测的干扰与抑制方法研究》文中进行了进一步梳理油气井出砂是石油开采过程中常遇的难题之一,过量出砂会造成管道损坏,影响油田的开采效率。出砂监测利用传感器将砂粒撞击管壁产生的振动信号转化为电信号,根据振动信号的强弱来判断出砂量的多少,然而管道的振动会严重影响出砂监测的准确性。针对这一问题,本文主要对引起管道振动的干扰源进行分析,研究了基于超声阵列的出砂监测干扰抑制方法。本文首先分析了出砂现象的产生以及信号特征,为减小管道振动对出砂监测的影响,对井场周围引起管道振动的主要干扰源进行了分析。根据干扰信号的特征及传播途径,通过采用超声阵列出砂监测方法以增强出砂信号的识别能力,实现出砂信号的多参数估计。并根据振动信号的特征及管道的尺寸,确立了由8阵元组成的一维线性超声阵列结构,建立了阵列信号的接收模型。在此基础上,研制了出砂在线监测多通道数据采集系统。该系统基于FPGA采用2+1的3核心架构,具体功能如下:2片FPGA控制4片AD实现8通道数据的高速同步采集、缓存和逻辑控制等功能,另一片FPGA采用UDP协议,将8通道的数据通过千兆网口有序的传输到上位机进行显示和处理。此外,根据传感器的安装位置及振动干扰信号的传播方向,提出了基于近场模型的自适应旁瓣相消干扰抑制方法,从空域角度利用各阵元接收信号之间的延迟差,使出砂信号来波方向的输出功率最大,干扰方向形成阻态,从而实现干扰抑制。最后,以超声阵列出砂监测系统为基础,搭建了室内出砂实验平台,开展了大量的出砂模拟实验,并通过对比干扰抑制前后的出砂量,验证了自适应旁瓣相消干扰抑制算法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法可以有效改善了出砂监测系统的抗干扰能力,提高出砂监测精度。
钱炳锋[4]（2020）在《足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究》文中进行了进一步梳理大场地足球机器人比赛是人工智能、视觉与传感、通讯、控制科学等交叉学科应用的典型,需要同时监测空中和地面的足球运动轨迹,解决传统机器人存在对环境适应能力不强或者受光线影响大等问题,还需要面对复杂的电磁干扰、噪音和杂波环境。阵列天线具有波束控制灵活的独特优点,能满足多目标跟踪与识别、强自适应抗干扰能力和高可靠性等功能的要求,本文主要对阵列天线足球机器人自适应信号处理算法开展研究。自适应波束形成（ADBF）技术可以在电磁工作环境恶化和大量射频干扰存在的情况下,通过对权值的自适应控制达到增强目标信号、抑制干扰信号的目标,从而实现空域滤波。研究并提升自适应处理算法的实时与稳健性就有着极为重要的理论意义与工程价值。本文紧密围绕阵列天线抗干扰和杂波抑制的解决方法,分别对足球机器人阵列天线信号模型、快速自适应波束形成与空时自适应处理、基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法和基于对称多处理器（SMP）的超大点数FFT算法四个方面开展研究,具体研究了以下内容。首先,本文详细从数学模型对足球机器人阵列天线的信号模型和自适应处理准则进行了分析。研究了在一定条件下的三种准则,发现这些不同优化准则是等价的,为不同自适应结构和ADBF方法的相互转化提供了理论条件。提出了足球机器人阵列天线杂波分布特性、空时自适应处理原则与杂波抑制性能的评价体系。天线平台运动导致杂波回波信号具有颇为严重的空时耦合属性,通过采样矩阵来进行求逆运算可解决该问题。同时研究杂波抑制性能评价体系,主要是通过输出信干噪比（SINR）以及系统改善因子来实现。第二,研究了基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法。传统的自适应波束形成算法运算量较大,对硬件设备要求较高;而且对系统误差的稳健性较差。针对传统特征干扰相消波束形成（EC）算法在无法估计信源数目等场合的自适应波束所形成的问题,提出了使用敏感函数信源估计的稳健特征干扰相消波束形成（REC）算法。该算法能利用敏感函数对信号干扰子空间的信源数目进行有效的估计,而且可以利用空间谱搜索的方式,判断并剔除主瓣内目标信号对自适应权矢量计算的影响。因此,无论目标信号是否包含在训练样本中,该算法的抗干扰性能都得到了良好体现。第三,研究了快速自适应波束形成和空时自适应处理。本文对采样协方差矩阵进行Gram-Schmidt（GS）正交化的RGS算法进行了提高抑制干扰性能的研究,发现RGS算法可以充分利用快拍数据信息,在较少的快拍数时就能有效抑制干扰,达到理想的性能输出。此外,针对空时自适应处理（STAP）技术在实际系统中的应用存在杂波子空间泄露现象,研究了在杂波子空间泄露情况下的基于两级降维的稳健部分自适应STAP算法,该算法能有效改善STAP算法在杂波子空间泄露情况下的性能。第四,研究了使用对称多处理器的超大点数快速傅里叶变换算法。快速傅里叶变换（FFT）算法有处理器资源有限和执行效率降低两大问题。在空时自适应处理（STAP）系统中,为了最大限度提升FFT算法实现效率,FFT的实现过程要结合处理器的特性,针对特有平台来编写实现。本文通过分析对称多处理器（SMP）并行处理系统架构特点,给出一种适用于SMP的超大点数FFT算法,并解决了改进超大点数FFT算法带来的三个问题。本文在足球机器人阵列天线信号模型的基础上,提出干扰和杂波信号模型、最优波束形成准则和杂波抑制性能评价体系等;提出基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法,不管训练样本中是否有目标信号均能取得良好的抗干扰性能;提出快速自适应波束形成算法和空时自适应处理技术,更准确地估计干扰子空间和提高杂波子空间泄露下的性能;提出基于SMP的超大点数FFT算法,能节省近1/2的存储资源,提升大点数FFT处理速度的同时,提高了信号处理的实时性。本研究用的足球机器人阵列天线可以提升竞赛监控以及目标探测能力,还能对多目标跟踪与辨识给予很好的满足,同时满足高可靠性与自适应性、实时性等性能方面的要求。
董浩[5]（2020）在《雷达干扰仿真与抑制方法研究》文中研究指明雷达干扰与抑制方法研究是雷达电子战领域的重要组成部分,随着雷达体制的不断革新,雷达干扰技术与干扰抑制研究也取得了不断进步,两者相互促进,共促发展。本文以脉冲雷达为基础,结合实际工程项目,采用数学建模、仿真分析和工程实现的方法探究了不同有源干扰对脉冲雷达的干扰性能,同时对干扰抑制方法进行了研究和改进。最后依托有源干扰研究成果设计开发出支持菜单选择、参数设定和波形输出等功能的任意波形发生器。本文设计开发的任意波形发生器能够实现雷达目标回波和有源干扰的波形输出,使雷达信号模拟仪器的功能更加完善,对国产重大科研仪器项目建设有着重要意义。本文工作主要包括以下三个方面:1.基于脉冲雷达系统,研究有源干扰中压制式干扰和欺骗式干扰对脉冲雷达的干扰性能。首先建立脉冲雷达平台,对压制式干扰中射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰和噪声调相干扰进行数学建模,通过仿真分析其频谱特性和统计特性的不同,确定不同噪声干扰的最佳使用场景。其次对欺骗式干扰中密集假目标干扰、距离波门拖引干扰和速度波门拖引干扰数学建模,仿真分析不同欺骗式干扰的干扰过程和干扰机理。最后以脉冲雷达作为干扰对象,通过信号处理结果和目标运动轨迹确定压制式干扰和欺骗式干扰对脉冲雷达的干扰效果,进而制定针对脉冲雷达的有效干扰方案。2.针对两种类型有源干扰,本文采用自适应旁瓣相消技术对压制式干扰进行抑制,并在传统方案的基础上进行了改进,通过增加延迟环节解决了多径问题,提高了旁瓣相消的相消比,并运用外场实测数据进行了验证对比。针对欺骗式干扰,采用了副瓣匿影技术,通过设置匿影门限对欺骗假目标进行抑制,仿真实验结果表明该技术对欺骗式干扰抑制效果显着。3.基于脉冲雷达目标回波模型与有源干扰研究成果,设计并开发高性能任意波形发生器。该任意波形发生器采用了WPF架构设计和Lightning Chart图形控件,能够模拟有源干扰和目标回波的输出。对该波形发生器进行测试,利用鼠标键控完成该波形发生器菜单选择、参数设定和波形输出等功能的演示。测试结果表明该任意波形发生器演示效果良好,具备清晰的视觉效果和较强的人机交互性,能够根据用户所需,输出对应参数的雷达回波、杂波和干扰等信号波形。
房善婷[6]（2020）在《电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真》文中提出雷达是现代战争中不可缺少的武器系统装备,在军事领域发挥着重要作用,但由于实物或半实物试验仿真成本高、难度大,所以全数字化仿真得到广泛应用,比较典型的有信号级和功能级两种不同分辨率的系统,根据不同的仿真需求,可以选择合适分辨率的雷达系统应用于电子战系统中,实现不同装备间的电子对抗。传统的功能级分辨率较低,将多分辨率建模方法应用到雷达系统中,对提高系统的分辨率具有重要意义。本文通过计算机使用全数字建模与仿真方法,采用C++语言面向对象技术,完成了不同分辨率的雷达系统的建模与仿真,并设计了不同的电子战场景,实现了场景的仿真与结果分析。本文首先提出了电子战中雷达系统多分辨率仿真的方案,分析了多分辨率建模在雷达系统中的应用,设计了信号级和功能级系统分别在电子战系统中的应用和仿真流程。由于信号级雷达系统能够模拟雷达处理信号的全过程,具有较高的分辨率,适用于面向系统性能的电子战系统。本文构建了信号级雷达系统的基本模块,实现了雷达系统的基本功能。除此之外,从时域、空域、能域构建了一些抗干扰模块:波形变换、脉宽鉴别、低副瓣、基于阻塞矩阵预处理的自适应波束形成、宽限窄等,进行仿真并验证结果,保证雷达系统面向复杂电磁环境时具有较好的目标检测性能。功能级雷达系统以回波功率表征信号,分辨率较低,但模型简单、数据量小、运算速率可以达到实时,适用于面向作战应用的电子战系统。本文采用多分辨率建模的聚合解聚法,将信号级的旁瓣对消、脉冲压缩、动目标显示和动目标检测模块聚合成功能级模块,提高了传统功能级模块的分辨率。本文模拟的信号级和功能级雷达的体制均是相控阵雷达,构建资源调度模块和数据处理模块实现相控阵雷达的基本功能。最后,分别构建信号级和功能级仿真场景进行仿真,并对仿真结果和相关测试结果分析,验证本文建立的雷达系统的正确性和有效性。本文研究的不同分辨率雷达系统在电子战系统中应用广泛,适用于不同需求的电子战系统,为电子战的研究打下了良好的基础,具有一定的工程意义和参考价值。
岳亮[7]（2020）在《机载外辐射源雷达杂波抑制及GPU实现》文中进行了进一步梳理机载外辐射源雷达系统以非合作照射源为发射站,通过放置在载机平台上的接收系统获取回波以实现目标探测等功能,具有静默探测、可视范围广、抗干扰能力强等优点,存在巨大的应用潜力和极高的研究价值。然而,该雷达采用的发射信号通常为波束下视的连续波信号,其杂波功率远高于目标回波,且具有较高旁瓣;同时由于载机平台的运动,杂波多普勒发生扩展,此时传统的杂波对消算法不再适用,需要针对其杂波特性研究有效的杂波抑制方法。本文通过对机载外辐射源雷达杂波的建模仿真及特性分析,研究其杂波抑制技术和并行实现方法。具体研究内容如下:1、针对机载外辐射源雷达系统的杂波抑制问题,首先建立杂波模型,并进行杂波特性分析,结果表明杂波具有较高旁瓣且分布于一定的多普勒带宽内。针对强杂波旁瓣导致空时自适应处理性能下降的问题,本文首先通过拓展至多普勒维的时域自适应对消方法抑制回波信号中的近距离强杂波,然后进行空时自适应处理抑制剩余杂波,从而实现机载外辐射源雷达杂波的有效抑制。针对全空时自适应处理算法计算量大、难以工程实现的问题,本文分析比较了几种降维方法,并选取阵元-多普勒域的降维算法实现空时自适应处理,在保证较优性能的同时降低了运算量和所需样本数。2、针对机载外辐射源雷达杂波抑制方法运算量大的问题,本文以GPU为处理平台,研究了杂波抑制过程中拓展最小二乘法、脉冲压缩和降维空时自适应处理模块的并行实现方法。针对杂波抑制算法中矩阵求逆计算复杂度较大的问题,本文根据并行度较高的高斯消元法编写内核函数,对矩阵逐列进行元素的并行归一和整体的消元操作,显着提高了高维矩阵的运算效率。最后,通过对比分析CPU和GPU平台的实验结果及算法运行时间,验证了所给并行方法的有效性。
祝茜[8]（2020）在《非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究》文中研究说明非合作双基地雷达探测系统由于具有“四抗”特性且成本较低,成为近年来雷达领域的研究热点。利用非合作雷达信号作为外辐射源的被动探测系统不仅提高了外辐射源雷达的探测威力性能,而且扩展了可利用的外辐射源种类。但系统的研究面临诸多问题和挑战,特别是系统探测过程中的杂波干扰以及低检测概率下的目标跟踪问题。本文围绕非合作双基地雷达的杂波干扰抑制以及目标跟踪关键技术开展了深入研究工作。主要内容概况如下:第二章分析了非合作双基地雷达系统的探测性能。首先研究了非合作双基地雷达系统的工作原理和系统结构组成。然后在双基地雷达方程基础上构建了以线性调频脉冲信号为外辐射源的非合作双基地雷达距离方程,并分析了辐射源的非合作性对系统探测性能的影响。最后分析了系统探测中存在的主要问题。第三章研究了非合作双基地雷达探测系统信号处理阶段的近程杂波干扰抑制算法。在时域扩展相消算法的基础上,结合脉冲信号辐射源特点,充分利用数字阵列接收天线优势,提出了一种基于阻塞矩阵的分步自适应扩展相消算法。实验结果表明,本文所提算法在杂波干扰抑制过程中能够较好保留目标回波信号分量的同时尽可能抑制掉直达波干扰以及多径地物杂波干扰,有助于后续近程目标的检测。第四章研究了非合作双基地雷达数据中的杂波干扰抑制算法。首先结合双基地量测模型,提出了一种迭代的非均匀双基地量测网格单元构建算法。然后基于构建的量测网格单元模型,针对非合作双基地雷达数据中的虚警干扰,提出了一种基于非均匀网格形态学膨胀的虚警抑制算法。仿真和实测实验结果表明,所提算法能够抑制掉大量虚警数据,同时与数据关联算法相结合能够有效提高密集杂波干扰环境下非合作双基地雷达数据关联算法的性能。针对非合作双基地雷达数据中的静态地物杂波干扰以及其他剩余杂波问题,提出一种基于网格化形态学处理与多维随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）的杂波抑制算法。实测实验表明,所提算法能够有效抑制掉地物杂波和其他剩余杂波干扰,同时能较为完整地保留目标数据,特别是低信噪比的目标数据,且不受辐射源信号脉冲间隔时间捷变的影响。第五章研究了低检测概率下基于随机有限集的多目标跟踪算法。针对非合作双基地雷达探测系统多目标跟踪中面临的目标检测概率低、新生目标出现位置和出现时间未知且随机等复杂场景问题,在随机有限集（Random Finite Set,RFS）多目标跟踪算法框架下,提出了一种带有自适应新生强度估计的改进PHD（Probability Hypothesis Density）滤波器。针对低目标检测概率问题,在经典PHD滤波器中,建立了正式状态集和临时状态集,并在临时状态集中引入了状态的遗忘因子参数,从而实现临时状态集内动态检测概率的构建。结合所提改进PHD滤波器结构,针对新生目标出现位置随机、出现时间随机问题,提出一种自适应新生强度估计方法。仿真和实测实验结果表明,相比其他带有自适应强度估计的多目标跟踪算法,所提算法在低目标检测概率下性能表现优异。
祝飞,林强,李飞[9]（2020）在《自适应旁瓣对消技术综述》文中认为自适应旁瓣对消是现代雷达抗有源干扰的有效方法,它是自适应阵列处理的简单而具体的应用。介绍了自适应旁瓣对消技术的基本原理和发展过程,对自适应权值算法进行了总结,然后分析了影响旁瓣对消性能的各种因素。
王少丹[10]（2020）在《收发同时DRFM干扰机中自干扰对消技术的研究》文中提出收发同时的数字射频存储（DRFM）干扰设备性能关键影响因素之一就是干扰设备接收端与发射端之间的隔离,为了保证收发同时干扰设备对接收信号的准确识别,得到敌方雷达信号的信息,必须研究接收端与发射端之间的自干扰对消方法,使干扰设备的检测性能得到提高。本文对收发同时干扰机的自干扰对消进行了研究,提出了一种基于仿射投影和最小均方的凸组合联合（CVX-AP-LMS）算法的时域自干扰方法,以及一种空域自干扰对消方法,并进行了仿真分析和对比实验,验证了算法的可行性和优越性。针对目前收发同时干扰机存在的自干扰对消的问题,分析了时域、空域的对消算法。干扰信号种类多种多样,难以利用一种方案滤除各式各样的干扰信号,此时自适应滤波器在对消算法中显示出了明显的优势。现有技术多集中于对单一自适应滤波器的研究,此类方法不足在于:收敛速率、稳态误差以及计算复杂度的相互制约。在考虑干扰机采用联合滤波器进行自干扰对消的基础上,设计了一种利用多种算法联合滤波的方法,算法首先考虑两种组合算法各自的优劣性,选取两种可以互相取长补短的算法:投影仿射（AP）和最小均方（LMS）算法;其次基于凸组合,提出了仿射投影和最小均方的凸组合联合（CVX-AP-LMS）算法,给出了算法求解过程。结果表明,基于收发同时干扰机的联合滤波对消方法可以融合大步长LMS收敛速率快和AP算法均方偏差（MSD）较小的优势,实现与递推最小二乘（RLS）算法相同的收敛速率和相差较小的MSD。但是时域自干扰对消大都采用全向接收天线,此类方法不足在于:计算复杂、相消效果有限且无法利用接收信号的空间信息对自干扰进行精准对消。考虑干扰机采用单根发射天线和多根接收天线进行自干扰对消的基础上,提出一种多天线空域滤波算法,针对干扰信号和雷达信号相干的问题,算法首先应用基于矩阵重构的Toeplitz-MUSIC算法,对接收信号进行波达方向（DOA）估计;其次以线性约束最小方差（LCMV）为准则,优化接收机天线波束成形向量,给出了算法求解过程。仿真结果表明,本文基于收发同时多天线干扰机的空间滤波对消方法可以较为准确的对相干信号进行角度估计,在干扰的方向形成凹陷达到理想的对消效果,并能获得较高的对消比。
二、天线旁瓣自适应相消技术研究与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、天线旁瓣自适应相消技术研究与实现（论文提纲范文）
（1）现代雷达自适应旁瓣相消对抗技术（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 自适应旁瓣对消原理 |
| 2 自适应旁瓣对消技术特点 |
| 3 自适应旁瓣对消对抗办法 |
| 4 相关干扰方法 |
| 5 闪烁干扰方法 |
| 1）单机闪烁干扰 |
| 2）多机闪烁干扰 |
| 6 结束语 |
（2）基于虚拟阵列技术的波束形成研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景以及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟阵列天线的研究现状 |
| 1.2.2 旁瓣相消技术的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和主要贡献 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文的主要贡献 |
| 第二章 阵列天线的基础理论 |
| 2.1 阵列天线的基本理论 |
| 2.2 阵列天线波束形成原理 |
| 2.2.1 最大信干噪比准则 |
| 2.2.2 线性约束最小误差准则 |
| 2.2.3 最小方差无失真响应算法 |
| 2.3 阵列天线方向图的主要参数 |
| 2.3.1 主瓣 |
| 2.3.2 旁瓣 |
| 2.3.3 栅瓣产生的条件 |
| 2.3.4 输入信噪比和输出信干噪比 |
| 2.4 常见的阵列天线模型 |
| 2.4.1 均匀线性阵列天线模型 |
| 2.4.2 均匀平面阵列天线模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于共轭虚拟阵列稳健的波束形成方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常见的三种虚拟阵列转换方法 |
| 3.2.1 内插变换方法 |
| 3.2.2 空间重采样虚拟扩展 |
| 3.2.3 共轭虚拟方法 |
| 3.2.4 三种虚拟扩展方法的比较 |
| 3.3 扩展导向矢量 |
| 3.4 仿真及结果验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于旁瓣相消和零点展宽的双功能雷达抗干扰方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 旁瓣相消算法原理 |
| 4.3 旁瓣相消算法应用于双功能雷达 |
| 4.4 零陷展宽方法 |
| 4.4.1 第一种零陷展宽方式 |
| 4.4.2 第二种零陷展宽方式 |
| 4.4.3 第三种零陷展宽方式 |
| 4.4.4 第四种零陷展宽方式 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（3）管道振动对油气井出砂监测的干扰与抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 油气井出砂监测研究现状 |
| 1.2.2 管道系统振动研究现状 |
| 1.2.3 振动干扰信号处理研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 第二章 超声阵列出砂监测信号模型与干扰分析 |
| 2.1 油气井出砂监测原理 |
| 2.1.1 出砂信号的产生及特征 |
| 2.1.2 出砂监测方法及出砂量计算 |
| 2.2 管道振动干扰因素分析 |
| 2.2.1 振动干扰分析 |
| 2.2.2 现场振动信号分析 |
| 2.3 超声阵列出砂监测方法 |
| 2.3.1 超声阵列传感器结构 |
| 2.3.2 超声阵列出砂监测原理 |
| 2.3.3 超声阵列信号接收模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 出砂在线监测多通道数据采集系统 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.2 硬件电路设计 |
| 3.2.1 信号采集电路 |
| 3.2.2 信号调理电路 |
| 3.2.3 千兆网接口电路 |
| 3.2.4 电源电路设计 |
| 3.3 软件设计 |
| 3.3.1 软件总体设计 |
| 3.3.2 ADC控制模块 |
| 3.3.3 自适应阈值触发模块 |
| 3.3.4 基于乒乓操作的数据同步缓存模块 |
| 3.3.5 千兆网口设计 |
| 3.3.6 时钟模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 出砂在线监测干扰抑制方法 |
| 4.1 振动干扰抑制方法分析 |
| 4.2 近场常规波束形成原理 |
| 4.3 自适应旁瓣相消干扰抑制方法 |
| 4.3.1 自适应旁瓣相消原理 |
| 4.3.2 自适应旁瓣相消最优权的计算 |
| 4.4 基于Matlab的仿真分析 |
| 4.4.1 自适应旁瓣相消算法仿真分析 |
| 4.4.2 影响自适应旁瓣相消性能的一些因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统验证测试 |
| 5.1 系统仿真验证 |
| 5.1.1 SPI通信接口功能验证 |
| 5.1.2 数据同步缓存功能验证 |
| 5.1.3 系统功能验证 |
| 5.2 传感器的设计与测试 |
| 5.3 出砂监测系统实验室测试 |
| 5.3.1 室内实验平台搭建 |
| 5.3.2 自适应旁瓣相消干扰抑制方法验证 |
| 5.3.3 室内测试结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 完成的工作 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.2.1 稳健自适应波束形成算法 |
| 1.2.2 部分自适应STAP算法 |
| 1.2.3 稳健空时自适应处理算法 |
| 1.2.4 快速傅里叶变换 |
| 1.3 本文结构及主要内容 |
| 第2章 足球机器人阵列天线信号模型及处理原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 竞赛足球机器人平台介绍 |
| 2.2.1 足球机器人机械结构 |
| 2.2.2 足球机器人电控系统 |
| 2.2.3 足球机器人阵列天线场景 |
| 2.3 自适应波束形成信号模型及处理原理 |
| 2.3.1 自适应波束形成信号模型 |
| 2.3.2 自适应波束形成处理原理 |
| 2.4 空时自适应处理信号模型及处理原理 |
| 2.4.1 空时自适应处理信号模型 |
| 2.4.2 空时自适应信号处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于敏感函数信源估计的特征干扰相消波束形成算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经典的稳健自适应波束形成算法 |
| 3.2.1 对角加载算法 |
| 3.2.2 特征子空间算法 |
| 3.2.3 权矢量模约束算法 |
| 3.2.4 导向矢量不确定集约束算法 |
| 3.3 基于敏感函数的稳健特征干扰相消波束算法 |
| 3.3.1 波束形成器的敏感性 |
| 3.3.2 基于敏感函数信源估计的REC算法 |
| 3.4 计算机仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 快速自适应波束形成与空时自适应处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 GS正交化的快速自适应波束形成 |
| 4.2.1 常规GS正交化算法 |
| 4.2.2 基于数据预处理的协方差矩阵GS正交化算法 |
| 4.3 稳健部分自适应STAP算法 |
| 4.3.1 杂波子空间泄露 |
| 4.3.2 杂波子空间稳健处理算法 |
| 4.3.3 基于两级降维的稳健部分自适应STAP算法 |
| 4.4 计算机仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 使用SMP的超大点数FFT算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SMP并行处理系统 |
| 5.3 改进型超大点数FFT算法 |
| 5.3.1 序列划分规则优化 |
| 5.3.2 铰链因子计算优化 |
| 5.3.3 数据分布和存储访问优化 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）雷达干扰仿真与抑制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 脉冲雷达模型和有源干扰原理 |
| 2.1 脉冲雷达系统 |
| 2.1.1 雷达回波信号 |
| 2.1.2 雷达常规信号处理 |
| 2.2 压制式干扰原理 |
| 2.2.1 射频噪声干扰 |
| 2.2.2 噪声调幅干扰 |
| 2.2.3 噪声调频干扰 |
| 2.2.4 噪声调相干扰 |
| 2.3 欺骗干扰原理 |
| 2.3.1 DRFM技术 |
| 2.3.2 密集假目标干扰 |
| 2.3.3 距离波门拖引干扰 |
| 2.3.4 速度波门拖引干扰 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 有源干扰对脉冲雷达的干扰性能研究 |
| 3.1 脉冲雷达系统平台 |
| 3.2 压制式干扰对脉冲雷达的干扰性能研究 |
| 3.2.1 射频噪声干扰性能研究 |
| 3.2.2 噪声调幅干扰性能研究 |
| 3.2.3 噪声调频干扰性能研究 |
| 3.2.4 噪声调相干扰性能研究 |
| 3.3 欺骗式干扰对脉冲雷达的干扰性能研究 |
| 3.3.1 密集假目标干扰性能研究 |
| 3.3.2 距离波门拖引干扰性能研究 |
| 3.3.3 速度波门拖引干扰性能研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 雷达有源干扰抑制方法 |
| 4.1 针对压制干扰抑制方法研究 |
| 4.1.1 自适应旁瓣相消算法 |
| 4.1.2 自适应旁瓣相消技术性能评估 |
| 4.1.3 针对多径效应的算法改进 |
| 4.1.4 仿真实验与实测数据分析 |
| 4.2 针对欺骗干扰抑制方法研究 |
| 4.2.1 副瓣匿影算法 |
| 4.2.2 副瓣匿影算法性能评估 |
| 4.2.3 仿真实验分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 高性能任意波形发生器开发 |
| 5.1 高性能任意波形发生器系统 |
| 5.2 高性能任意波形发生器设计 |
| 5.2.1 高性能任意波形发生器组成 |
| 5.2.2 WPF架构设计 |
| 5.2.3 LightningChart图形控件应用 |
| 5.3 任意波形发生器实现和测试 |
| 5.3.1 任意发生器实现 |
| 5.3.2 测试平台和目标 |
| 5.3.3 任意波形发生器功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电子战中雷达系统数字化仿真 |
| 1.2.2 多分辨率仿真 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 第二章 电子战中雷达系统多分辨率仿真方案 |
| 2.1 多分辨率建模与仿真 |
| 2.1.1 多分辨率建模与仿真概念 |
| 2.1.2 多分辨率建模方法 |
| 2.1.3 多分辨率建模在雷达系统中的应用 |
| 2.2 信号级雷达系统仿真方案 |
| 2.2.1 信号级雷达系统在电子战中的应用 |
| 2.2.2 信号级雷达系统仿真流程 |
| 2.3 功能级雷达系统仿真方案 |
| 2.3.1 功能级雷达系统在电子战中的应用 |
| 2.3.2 信号级对功能级的支撑 |
| 2.3.3 功能级雷达系统仿真流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 信号级雷达系统建模 |
| 3.1 发射和接收模块 |
| 3.2 常规信号处理模块 |
| 3.3 时域抗干扰模块 |
| 3.3.1 波形捷变 |
| 3.3.2 脉宽鉴别 |
| 3.4 空域抗干扰模块 |
| 3.4.1 低副瓣电平 |
| 3.4.2 自适应旁瓣对消 |
| 3.4.3 旁瓣匿影 |
| 3.4.4 基于阻塞矩阵预处理的自适应波束形成 |
| 3.5 能域抗干扰模块 |
| 3.5.1 宽限窄 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 功能级雷达系统建模 |
| 4.1 接收模块 |
| 4.2 信号处理模块 |
| 4.2.1 自适应旁瓣对消 |
| 4.2.2 脉冲压缩 |
| 4.2.3 动目标显示与动目标检测 |
| 4.3 数据处理模块 |
| 4.4 资源调度 |
| 4.4.1 空域划分与波位编排 |
| 4.4.2 任务调度 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电子战中雷达系统多分辨率仿真与分析 |
| 5.1 雷达系统仿真实现 |
| 5.2 电子战中信号级雷达系统仿真 |
| 5.2.1 仿真场景及参数 |
| 5.2.2 仿真过程及结果分析 |
| 5.3 电子战中功能级雷达系统仿真 |
| 5.3.1 仿真场景及参数 |
| 5.3.2 仿真过程及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）机载外辐射源雷达杂波抑制及GPU实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及工作安排 |
| 第二章 GPU通用架构 |
| 2.1 GPU简介 |
| 2.2 GPU架构 |
| 2.3 CUDA模型 |
| 2.3.1 CUDA的编程与执行模型 |
| 2.3.2 CUDA存储模型 |
| 2.3.3 CUDA语法介绍 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 机载外辐射源雷达杂波抑制技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机载外辐射源雷达系统 |
| 3.2.1 杂波信号模型 |
| 3.2.2 空时快拍模型 |
| 3.3 强杂波对消 |
| 3.3.1 RDLMS算法 |
| 3.3.2 拓展的LS算法 |
| 3.3.3 ECA-B算法 |
| 3.3.4 算法运算量分析 |
| 3.3.5 算法性能比较 |
| 3.4 空时自适应处理 |
| 3.4.1 STAP算法 |
| 3.4.2 降维STAP |
| 3.4.3 算法运算量分析 |
| 3.4.4 算法性能比较 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 机载外辐射源雷达杂波抑制方法的GPU实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本运算 |
| 4.2.1 矩阵相乘 |
| 4.2.2 FFT变换 |
| 4.2.3 矩阵求逆 |
| 4.3 强杂波对消的GPU实现 |
| 4.3.1 并行方法 |
| 4.3.2 仿真实现及结果分析 |
| 4.4 脉冲压缩的GPU实现 |
| 4.4.1 并行方法 |
| 4.4.2 仿真实现及结果分析 |
| 4.5 空时自适应处理的GPU实现 |
| 4.5.1 并行方法 |
| 4.5.2 仿真实现及结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 非合作双基地雷达探测系统的研究历史和发展现状 |
| 1.2.2 非合作双基地雷达杂波干扰抑制算法研究进展 |
| 1.2.3 多目标跟踪算法研究及其在无源雷达中的应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的章节安排 |
| 第二章 非合作双基地雷达系统探测性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非合作双基地雷达系统工作原理 |
| 2.2.1 目标探测原理 |
| 2.2.2 系统结构与算法处理流程 |
| 2.3 辐射源的非合作性对系统探测性能影响分析 |
| 2.3.1 双基地雷达方程 |
| 2.3.2 以线性调频脉冲信号为外辐射源的非合作双基地雷达方程 |
| 2.3.3 仿真分析 |
| 2.4 系统探测中存在的主要问题分析 |
| 2.4.1 非合作双基地雷达系统主要杂波和干扰来源 |
| 2.4.2 近程杂波干扰对目标检测的影响 |
| 2.4.3 非合作双基地雷达数据处理中面临的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 非合作双基地雷达近程杂波干扰抑制算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型的无源雷达自适应杂波干扰抑制算法 |
| 3.2.1 自适应旁瓣对消技术 |
| 3.2.2 时域扩展相消技术 |
| 3.3 基于阻塞矩阵的分步自适应扩展相消算法 |
| 3.3.1 回波通道天线接收信号模型 |
| 3.3.2 信号的分段提取 |
| 3.3.3 基于阻塞矩阵的杂波子空间重构 |
| 3.3.4 自适应扩展相消 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 仿真场景设置 |
| 3.4.2 算法处理结果对比与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非合作双基地雷达数据中的杂波干扰抑制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于非均匀网格形态学膨胀的无源雷达虚警抑制算法 |
| 4.2.1 一种迭代的非均匀双基地量测网格单元划分算法 |
| 4.2.2 基于网格形态学膨胀的虚警数据分离算法 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 基于网格化形态学处理与多维RANSAC的地物杂波干扰抑制算法研究 |
| 4.3.1 一种两步级联的无源雷达杂波抑制处理机制 |
| 4.3.2 算法原理 |
| 4.3.3 实测数据实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 低检测概率下基于随机有限集的多目标跟踪算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 RFS框架下的多目标跟踪算法 |
| 5.2.1 多目标跟踪的RFS模型 |
| 5.2.2 多目标贝叶斯跟踪理论 |
| 5.2.3 标准PHD滤波器 |
| 5.3 带有自适应新生强度估计的改进PHD滤波器 |
| 5.3.1 量测集的预处理 |
| 5.3.2 基于量测驱动的新生强度估计 |
| 5.3.3 改进的PHD滤波器 |
| 5.3.4 改进PHD滤波器的GM实现形式 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 仿真数据实验验证 |
| 5.4.2 无源雷达实测数据实验验证 |
| 5.4.3 算法复杂度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作及创新点 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 矩阵S的分析及式(5.14)的详细推导 |
| 附录B 改进PHD滤波器的更新表达式的推导 |
| 附录C 改进PHD滤波器的GM实现形式伪代码 |
（9）自适应旁瓣对消技术综述（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 自适应旁瓣对消技术的基本原理 |
| 2 自适应旁瓣对消技术的发展过程 |
| 3 自适应旁瓣对消技术的权值算法 |
| 3.1 SMI算法 |
| 3.2 RLS算法 |
| 3.3 基于QR分解的RLS算法 |
| 3.4 LMS算法 |
| 4 影响旁瓣对消系统性能的主要因素 |
| 4.1 通道幅相不一致性的影响 |
| 4.2 干扰带宽和波程差的影响 |
| 4.3 辅助通道期望信号的影响 |
| 4.4 期望信号与干扰信号相关性的影响 |
| 4.5 通道噪声的影响 |
| 4.6 权值老化效应的影响 |
| 4.7 其它因素 |
| 5 结束语 |
（10）收发同时DRFM干扰机中自干扰对消技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作与内容安排 |
| 1.3.1 主要工作 |
| 1.3.2 内容安排 |
| 第2章 基于信号重构的时域自干扰对消 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 信号模型 |
| 2.3 N阶SSC算法 |
| 2.4 仿真实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于自适应滤波器的时域自干扰对消 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 均方偏差和对消比 |
| 3.1.2 时间复杂度 |
| 3.2 自适应滤波器 |
| 3.2.1 LMS自适应滤波器 |
| 3.2.2 AP自适应滤波器 |
| 3.2.3 RLS自适应滤波器 |
| 3.3 基于凸组合的组合滤波器 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 空域自干扰对消 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 干扰信号角度估计 |
| 4.3.1 经典多重信号分类(MUSIC)算法 |
| 4.3.2 Toeplitz-MUSIC算法 |
| 4.4 GSC波束形成 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 干扰信号与期望信号的角度差对相消效果的影响 |
| 4.5.2 天线个数及干扰信号个数对相消效果的影响 |
| 4.5.3 对比试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、天线旁瓣自适应相消技术研究与实现（论文参考文献）
- [1]现代雷达自适应旁瓣相消对抗技术[J]. 宋之玉,张进. 航天电子对抗, 2021(04)
- [2]基于虚拟阵列技术的波束形成研究[D]. 薛丽. 山西大学, 2021(12)
- [3]管道振动对油气井出砂监测的干扰与抑制方法研究[D]. 安岑. 西安石油大学, 2021(09)
- [4]足球机器人阵列天线的自适应信号处理算法研究[D]. 钱炳锋. 东华大学, 2020(01)
- [5]雷达干扰仿真与抑制方法研究[D]. 董浩. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]电子战中雷达系统多分辨率建模与仿真[D]. 房善婷. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]机载外辐射源雷达杂波抑制及GPU实现[D]. 岳亮. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]非合作双基地雷达杂波干扰抑制与目标跟踪关键技术研究[D]. 祝茜. 国防科技大学, 2020(01)
- [9]自适应旁瓣对消技术综述[J]. 祝飞,林强,李飞. 舰船电子对抗, 2020(01)
- [10]收发同时DRFM干扰机中自干扰对消技术的研究[D]. 王少丹. 哈尔滨工程大学, 2020(05)