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自适应阵列处理的目的是抑制那些从时频域无法分开而在空间上可分离的干扰,进而提取有用信号相关信息。为了适应快时变环境,自适应阵列处理必须要面对运算量和收敛速度这两个重要问题。实际应用中,获取大量的符合要求的平稳数据是相当困难的,而非平稳数据——特别是与信号在空间上无法分离的奇异值或冲激毛刺干扰对基于协方差类型的自适应阵列块处理算法的收敛性能影响很大,当存在较大的奇异值干扰时,会使计算的权值在期望信号方向形成零陷,从而削弱期望信号。期望信号方向的奇异值干扰在机载雷达、GPS接收机等应用中比较常见,特别是在复杂电磁环境和人为有意干扰环境下很容易形成,它可以使自适应处理算法失效,本文针对奇异值干扰问题提出了最小模级联相消器(MMCC)算法,在有奇异值干扰的非平稳环境下具有优于SMI算法的收敛性能,而在广义平稳环境下具有与SMI算法相当的收敛性能。最后应用于GPS接收机空时抗干扰中显示了此方法的良好抗干扰性能。本文的主要工作有以下几个方面:1.本文针对阵列信号自适应处理器收敛性能易受与信号同方向的非平稳冲激毛刺干扰影响等缺点,提出了一种最小模级联相消器算法,该方法用最小模作为权值替代中位值级联相消器(MCC)中的中位数权,具有收敛速度快、运算量小等特点,且对与期望信号同方向非平稳干扰数据工作性能良好。仿真结果表明,此算法用较少的样本数就可取得与采样协方差求逆(SMI)类算法相同的收敛性能。2.为了避免期望信号方向冲激毛刺干扰对多级维纳滤波器(MSWF)和Householder多级维纳滤波器(HMSWF)权值计算的影响,本文提出了多级最小模级联相消器(MMMCC)方法、Householder多级最小模级联相消器(HMMMCC)方法和改进多级维纳滤波(IMSWF)算法,这些方法用通道间具有最小模的样本商作为复权,分别替代MSWF、HMSWF的权值或部分权值计算,此方法保持了最小模算法和多级维纳滤波器的优良特性,有效避免了期望信号方向冲激毛刺干扰对自适应权值计算的影响。3.本文针对抑制GPS信号中期望信号方向的冲激毛刺干扰影响问题,对HMSWF方法进行改进,提出一种数据选择HMSWF方法。改进方法用于GPS信号空时抗干扰处理中,可以避免期望信号方向的冲激毛刺干扰对最优权值计算的影响,同时保持期望信号不受影响。仿真结果验证了算法良好的抗干扰性能。4.针对抑制GPS信号中期望信号方向的冲激毛刺干扰影响问题,将MMMCC、HMMMCC和IMSWF算法推广到空时二维自适应处理中,并用于GPS接收机空时抗干扰处理中。此方法能很好抑制期望信号方向的冲激毛刺干扰对自适应权值计算的影响,且复杂度低,收敛性能好。计算机仿真结果验证了算法的优良快收敛性能和良好的抑制期望信号方向冲激毛刺干扰影响的能力。