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公开(公告)号：CN111830495B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010652097.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化学习的机载雷达自适应波束形成算法，包括以下步骤：步骤1、面阵阵列接收信号模型；步骤2、自相关矩阵估计，迭代步长确定；步骤3、梯度迭代外循环起始；步骤4、随机梯度迭代内循环起始；步骤5、最后一次外循环输出最终矢量；步骤6、自适应波束形成。本发明的算法基于上述原理和迭代方式，可适用于目标函数为不可微和非平稳信号的情形。在工程实际应用中，如阵列结构庞大，可将面阵进行子阵分块，采用SVRGD算法计算各子阵的阵列输出，再合成整个阵面的方向图，在保证优良的波束性能同时也大大节约计算时间，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN111786658A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010652109.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降维法的自适应滤波器，该自适应滤波器在应用时包括以下步骤：设置滤波器的阶数N和约束方程的个数M，应该注意在设置这两个常数时应该满足N≤M的条件；对滤波器的权值h1,h2…hN进行初始化赋值分别为 将输入信号和误差信号代入自适应滤波算法中的迭代公式，按照从上到下的顺序求解下一时刻的滤波器权值 输入下一时刻的输入信号x(n+1)，根据新的输入信号x(n+1)和新的滤波器权值对误差信号e进行更新；重新调用自适应滤波算法中的迭代公式求解出新的滤波器权值 重复调用前述步骤使自适应滤波器的权值向着使误差信号模值最小的点收敛；步骤6、当误差信号达到允许的范围内的时候停止。本发明具有收敛速度快、精度高、鲁棒性强、不需选择迭代步长等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112711837A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011536266.X
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/17 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种低快拍下抗强干扰的波束形成方法，该自适应波束形成技术在应用时包括以下步骤：设定约束方程的数量N，对权系数w随机赋予初值w(0)；采用权系数的迭代公式对各个权系数变量进行迭代计算；进行完一次迭代运算之后，根据约束方程数量对迭代方程中的系数进行更新即对期望信号d和输入信号x进行更新；使用更新之后的系数重新用权系数迭代公式进行下一次的迭代运算；循环执行权系数公式迭代和更新系数，直到进行到最后一个快拍的数据，保存最后计算所得的权系数w(L)(L代表快拍数)，查看w(L)的波束形成情况。本发明具有收敛速度快、实时性好、抗干扰能力强、在低快拍的环境下仍然可以保持良好的性能、鲁棒性强、容易实现等优点。
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公开(公告)号：CN111830495A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010652097.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化学习的机载雷达自适应波束形成算法，包括以下步骤：步骤1、面阵阵列接收信号模型；步骤2、自相关矩阵估计，迭代步长确定；步骤3、梯度迭代外循环起始；步骤4、随机梯度迭代内循环起始；步骤5、最后一次外循环输出最终矢量；步骤6、自适应波束形成。本发明的算法基于上述原理和迭代方式，可适用于目标函数为不可微和非平稳信号的情形。在工程实际应用中，如阵列结构庞大，可将面阵进行子阵分块，采用SVRGD算法计算各子阵的阵列输出，再合成整个阵面的方向图，在保证优良的波束性能同时也大大节约计算时间，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN112711837B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011536266.X
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/17 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种低快拍下抗强干扰的波束形成方法，该自适应波束形成技术在应用时包括以下步骤：设定约束方程的数量N，对权系数w随机赋予初值w(0)；采用权系数的迭代公式对各个权系数变量进行迭代计算；进行完一次迭代运算之后，根据约束方程数量对迭代方程中的系数进行更新即对期望信号d和输入信号x进行更新；使用更新之后的系数重新用权系数迭代公式进行下一次的迭代运算；循环执行权系数公式迭代和更新系数，直到进行到最后一个快拍的数据，保存最后计算所得的权系数w(L)(L代表快拍数)，查看w(L)的波束形成情况。本发明具有收敛速度快、实时性好、抗干扰能力强、在低快拍的环境下仍然可以保持良好的性能、鲁棒性强、容易实现等优点。
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公开(公告)号：CN111786658B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010652109.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降维法的自适应滤波器，该自适应滤波器在应用时包括以下步骤：设置滤波器的阶数N和约束方程的个数M，应该注意在设置这两个常数时应该满足N≤M的条件；对滤波器的权值h1,h2…hN进行初始化赋值分别为将输入信号和误差信号代入自适应滤波算法中的迭代公式，按照从上到下的顺序求解下一时刻的滤波器权值输入下一时刻的输入信号x(n+1)，根据新的输入信号x(n+1)和新的滤波器权值对误差信号e进行更新；重新调用自适应滤波算法中的迭代公式求解出新的滤波器权值重复调用前述步骤使自适应滤波器的权值向着使误差信号模值最小的点收敛；步骤6、当误差信号达到允许的范围内的时候停止。本发明具有收敛速度快、精度高、鲁棒性强、不需选择迭代步长等优点。
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公开(公告)号：CN114740435A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210332904.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种雷达阵列信号波束形成方法及系统，首先获取雷达接收阵列的阵元域信号；并对所述阵元域信号从阵元域转换到波束域，得到波束域信号；然后获取所述波束域数据的协方差矩阵和阻塞矩阵；基于所述协方差矩阵得到固定权重矢量；基于所述阻塞矩阵得到自适应权重矢量；进一步基于压缩因子粒子群算法对所述自适应权重矢量进行迭代优化，得到最优自适应权重矢量，并基于所述最优自适应权重矢量和所述固定权重矢量得到最优权重矢量；最后基于所述最优权重矢量和所述波束域信号得到输出信号。本发明极大的提高阵元数量巨大的雷达系统的工作效率并减小计算时间，能适应低快拍、多干扰和强噪声的情况。
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