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神经网络在未来超分辨雷达中的应用

南京航空学院学报 1992年第6期24卷 659-665页

作者：朱兆达佘志舜南京航空学院电子工程系

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型... 详细信息

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。

关键词：神经网络检测雷达阵列处理

基于多天线技术的GNSS欺骗式干扰抑制算法研究

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基于多天线技术的GNSS欺骗式干扰抑制算法研究

作者：张耀天中国民航大学

学位级别：硕士

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)凭借其能够提供高精度定位、授时的优势而广泛应用于军事以及国民经济等领域。然而,由于GNSS信号极易受到多种形式的有意或无意干扰,使卫星导航系统极其脆弱。其中,欺骗式干... 详细信息

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)凭借其能够提供高精度定位、授时的优势而广泛应用于军事以及国民经济等领域。然而,由于GNSS信号极易受到多种形式的有意或无意干扰,使卫星导航系统极其脆弱。其中,欺骗式干扰具有与真实卫星信号相同的时域形式和频谱结构,使受到欺骗攻击的GNSS接收机在毫无察觉的情况下产生错误的定位结果,严重威胁着GNSS的安全应用。因此,本文将主要研究卫星导航欺骗式干扰抑制算法。论文的主要贡献和创新之处在于以下几个方面:第一,对欺骗式干扰的干扰机理、生成方式以及主要特征进行归纳,并给出了受到欺骗攻击的GNSS接收机接收信号模型及阵列天线接收信号模型;研究了欺骗式干扰对GNSS接收机的影响;第二,针对单个转发式欺骗源的情况,提出了利用常规波束形成方法先估计欺骗式干扰源DOA(Direction of Arrival),再构造欺骗式干扰的正交子空间抑制欺骗式干扰的方法;第三,针对多个转发式欺骗源的情况,提出利用信号分离理论估计多欺骗式干扰源和真实卫星信号的来向,并结合线性约束最小方差算法对欺骗式干扰进行天线调零;第四,针对压制式干扰与多个欺骗式干扰源共存的情况,本文提出了基于解重扩算法的多类卫星导航干扰抑制算法。利用解重扩算法估计所有可见卫星信号的导向矢量,根据导向矢量之间的相关性识别并抑制多个欺骗式干扰源。该算法能产生高增益的具有抗压制式干扰、转发式欺骗干扰和生成式欺骗干扰能力的多个波束,多波束形成能力不受阵元数限制,无需知道卫星信号和干扰来向信息。此外,该算法对阵列流形误差和欺骗干扰功率大小不敏感,不需要导航接收机的反馈信息。基于上述算法进行的高保真数据仿真实验表明本文所提算法的有效性和实用性,具有一定的应用价值。

关键词：全球导航卫星系统欺骗式干扰阵列处理波束形成干扰抑制

自适应子空间估计及其在目标方位跟踪中的应用

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自适应子空间估计及其在目标方位跟踪中的应用

作者：淦华东西北工业大学

学位级别：硕士

多目标方位估计及跟踪技术在声纳、雷达、通信和国防建设等众多应用领域中占有十分重要的地位。论文从实际应用的角度出发,全面论述了子空间类多目标方位估计和跟踪算法的理论和方法。结合水下目标探测与跟踪系统的工作特点,从理论分析... 详细信息

多目标方位估计及跟踪技术在声纳、雷达、通信和国防建设等众多应用领域中占有十分重要的地位。论文从实际应用的角度出发,全面论述了子空间类多目标方位估计和跟踪算法的理论和方法。结合水下目标探测与跟踪系统的工作特点,从理论分析和计算机仿真两方面对子空间类多目标方位估计及跟踪方法进行了研究,主要研究工作概括如下: 1.论述了子空间类高分辨方位估计算法的原理,给出了MUSIC、Mini-Norm、Root-Music和ESPRIT四种典型的噪声子空间高分辨方法的公式及算法实现,并给出了较完整的方位估计性能评估指标。比较分析了上述四种方法的估计性能,对它们的分辨概率和估计精度进行了大量的计算机仿真,根据统计结果对它们的性能做出了评价。 2.对现有的自适应子空间估计算法加以分类论述,广义上大致可以分为两类:一类为修正特征值问题（MEP,modified eigenvalue problem）方法,这类算法通常采用秩-1（rank-1）或秩-2（rank-2）方法修正协方差矩阵,使传统特征值分解的应用直接从平稳过程扩展到非平稳过程;另一类为非修正特征值问题（non-MEP）方法或自适应方法,此类算法在每次更新计算中不能获得准确的特征信息,而是估计的结果趋向于EVD或SVD。在此基础上介绍并研究了两种分别属于这两类的自适应子空间估计算法,一种是Thierry Chonavl等人提出的属于非修正特征值问题的MALASE算法,该算法保证了每次迭代所估计的特征向量严格正交,计算复杂度为O（M）或O（Mr）;另一算法是Babu等人提出的属于修正特征值问题的ACN算法,该算法使用流水线结构进行并行运算,每次迭代所要求的计算复杂度为O（M）。 3.提出三种自适应子空间类高分辨算法,它们分别是基于MALASE的自适应Root-MUSIC算法,基于MALASE的自适应Mini-Norm算法和基于ACN的自适应Root-MUSIC算法,三种算法都可以在一次采样的基础上对多目标的DOA进行实时跟踪估计。多组计算机仿真实验结果表明,三种算法都具有很好的收敛性能,并且在信噪比不是很低的情况下,三种算法对非平稳过程的多目标方位都具有比较好的跟踪效果。

关键词：阵列处理特征值分解高分辨方位跟踪自适应子空间估计

28GHz多接收器MIMO系统低复杂度混合波束形成

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28GHz多接收器MIMO系统低复杂度混合波束形成

作者：诺曼（Mohammed Noaman Saleh Rabee）哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

目前的无线服务已经饱和,几乎所有6GHz以下的频谱以及对高速无线通信的广泛增长的需求,特别是与沉浸式多媒体应用程序正在进入智能设备(例如智能手机,平板电脑,笔记本电脑等)。空间视频流量占移动流量的61%,预计未来几年将会快速增长。... 详细信息

目前的无线服务已经饱和,几乎所有6GHz以下的频谱以及对高速无线通信的广泛增长的需求,特别是与沉浸式多媒体应用程序正在进入智能设备(例如智能手机,平板电脑,笔记本电脑等)。空间视频流量占移动流量的61%,预计未来几年将会快速增长。全高清视频的丰富性通过社交媒体分享,超高清和3D视频内容将会在未来发生,这促使研究人员深入研究了毫米波(mm波)频带作为经典乐队的替代品,并将广泛使用的带宽特权作为第五代无线通信系统及其以外即将到来的需求的有效解决方案。毫米波频段特别是28GHz,我们的研究兴趣仍然处于研究阶段。作为下一代无线通信的解决方案,毫米波频带中的一个显著的通道传播特性是通过频带的巨大传输信号路径损耗。以前的研究已经显示了毫米波的通道测量结果,其中与波段频谱差比传统的蜂窝系统频带更差的传播损耗特性。而且,它们也已经显示出基于波束形成技术的无线通信的可能性,其通过小波长的毫米波,对于视径(Lo S)和非视径(NLo S)发射机和接收机传播而变得更容易实现。已经证实,当我们从1.8GHz跳到28GHz再到60GHz频带时,产生超过20d B的附加路径损耗,并且随着我们的差距正在迅速增加。此外,由于频带变化情况,NLo S路径损耗大于Lo S损耗。因此,为了利用毫米波频带中较小的波长,28GHz频段是更好的选择。但是全数字28GHz系统的功耗和高成本的局限性使得它不太可能利用现有的半导体技术来实现,所以应该采用具有可控波束的混合数字模拟波束成形来使复杂度小型化。因此,由于社交网络的革命性爆炸和用户对高速无线通信的巨大需求,更高数据速率的需求正在迅速增加,毫米波频段可成为下一代的解决方案的无线通信的超越。选择28 GHz频段的基本目标是宽带无用和信道散布性。在较高频率的无线通信环境如毫米波,天线阵列成为重要的组成部分。因此,天线阵列的正常应用是多个接收机的同时传输。但是,毫米波系统中的主要问题是硬件限制,从而使经典低频带上的多接收机MIMO波束成形技术的实现变得困难。将各种数据流复用到各种接收机需要应用一些波束形成形式来产生发射的信号,并且对波束形成矩阵的条目具有优选的控制。但是,这种波束成形通常处于传统低频系统的基带阶段。不幸的是,组合信号组件的系统成本,复杂性和功率耗尽使得全数字基带波束形成器不利于当前的制造技术。此外,波束形成矩阵的设计通常基于几乎完美的信道状态信息,这在较小的波长系统中难以获得,这是因为当在系统中使用大量天线时需要巨大的训练开销,波束形成后的小信噪比(SNR)。因此,多接收机波束成形的新颖算法考虑了毫米波系统的硬件约束。并且需要开发低复杂度的毫米波系统。为了改善28 GHz频段的链路预算,我们开发了一种用于下行链路多接收机28GHz系统的双相低复杂度混合模数数字波束成形,而我们假定在接收机侧进行模拟信号合并。建议的算法可以归纳如下:波束形成器和组合器之间的一般耦合已经被使用,但是额外的挑战是使用不同约束的波束形成操作的决斗不同的域。因此,我们引用所提出的算法,我们必须参考将波束成形计算分为两个阶段的主要思想,在第一阶段,发射机的RF波束形成器和接收机的RF组合器被联合设计最大化每个接收机的所需信号功率,忽略接收机之间的干扰。在第二阶段,发射机的数字波束形成器被设计成处理多接收机干扰。因此,在第一阶段,发射机和每个单个接收机设计RF波束成形和组合向量,以最大化所引用接收机的期望信号功率,并忽略其他接收机的干扰。由于这是典型的单接收机RF波束成形设计问题,所以对于不需要显式信道估计并且具有较低训练开销的单接收机系统,改进的有效波束训练算法可用于设计射频波束形成组合向量。在第二阶段,有效信道将由发射机和接收机的系统号进行训练。每个有效信道向量的维数小于原始信道矩阵。这不是有效信道具有较大发射机阵列的算法的情况,因此每个接收机使用码本对其有效信道进行量化,量化信道向量的索引将以已知位数反馈给发射机。最后,发射机设计了基于量化信道的零强制数字波束形成器。由于窄波束形成和28GHz信道的稀疏性,有效的MIMO信道有望进行有条件的调整,这使得采用简单的多接收机数字波束成形策略,如能够实现接近最佳性能的零强制。在单接收器毫米波系统之前,对模拟和数字波束形成器的单独和联合设计进行了调查。他们考虑了单个接收机单流MIMO-OFDM系统,其中模拟和数字波束形成器被依次设计为对不同频率子载波之间的所需接收信号强度或频谱效率应用最大化。或者,模拟和数字波束形成器被联合设计以最大化单接收机系统的速率。在本论文中,已经考虑了不同的设置,也就是多接收机下行链路传输。因此,我们工作中混合模拟数字波束成形的目标与以前的工作不同,因为我们还需要管理多接收机干扰。这个解决方案使我们完全不同的分析。所提出的算法将发射机混合波束形成器和接收机的模拟组合器

关键词：毫米波混合波束形成 5G MIMO 阵列处理

基于最小均方算法的相控阵超声波束合成技术研究

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基于最小均方算法的相控阵超声波束合成技术研究

作者：吴强江苏大学

学位级别：硕士

相控阵超声波束合成技术作为阵列信号处理的一个实际工程应用技术,一直是超声波检测应用中的研究热点,同时也是一个难点。传统的相控阵进行超声波束合成时,通过对阵列换能器施加延时达到接收不同方向信号的目的,没有考虑接收信号中的干... 详细信息

相控阵超声波束合成技术作为阵列信号处理的一个实际工程应用技术,一直是超声波检测应用中的研究热点,同时也是一个难点。传统的相控阵进行超声波束合成时,通过对阵列换能器施加延时达到接收不同方向信号的目的,没有考虑接收信号中的干扰噪声等问题。本文根据阵列信号处理中空时等效性原理,设计了一种自适应波束合成算法,通过对各阵元接收到的信号施加复增益进行波束合成以得到期望方向信号,同时抑制信号中的干扰与噪声,同时解决了自适应波束形成中无法解相干的问题。为了验证算法的可行性,设计了相控阵超声实验平台。主要研究工作如下:学习相控阵超声换能器声场辐射的基本原理,并以此为基础研究了阵列信号处理的数学模型,在传统延时叠加算法的基础上引入空域滤波器,并且分析了影响空域滤波的关键参数。针对空域滤波器与延时叠加算法中权值固定,无法去除噪声与抑制干扰信号的问题,引入自适应波束形成技术,并且分析了自适应波束形成的常用准则以及基于最小均方误差准则产生的广义旁瓣相消器算法。针对该算法存在协方差矩阵与互相关向量难以求得、超声环境下相干信号无法处理等问题,对广义旁瓣相消器进行改进,引入变换域下的最小均方迭代算法,最后对该算法进行了性能分析与给出实现方案。为验证算法的可行性,完成相控阵超声波束合成系统平台的设计,首先分析该系统的总体设计,而后分析发射与接收电路的具体实现,接着介绍整个系统的核心部件FPGA与MCU控制系统,分析系统中数据通信处理。整体系统工作流程为:通过发射部分产生指定频率的正弦波信号,进行D/A转换、信号滤波功率放大等处理后激励超声波信号在铝板中传播,接收端对接收到的超声波信号进行A/D转换等处理后,通过FPGA级联传输进入MCU,最后上传到PC端进行数据处理。通过仿真分析,比较了常规波束形成算法(CBF)、最小方差无失真响应(MVDR)与变换域下最小均方算法(FLMS)的波束形能力。在抑制干扰信号方面,FLMS算法与CBF算法相比,不会受到外界信噪比的影响,算法依然能在干扰方向形成-80dB以上零陷,具有抑制干扰的特点。在解相干信号方面,FLMS算法与MVDR算法相比,在低信噪比条件下,信噪比为-20dB,干噪比为20dB时,除了能在期望方向形成主瓣外,还可以抑制相干干扰方向信号,此时MVDR算法已无法接收到期望信号;在高信噪比条件下,信噪比为20dB,干噪比为-20dB时,FLMS算法依然能保持良好的波束形成能力,而此时MVDR算法无法判断接收信号中的相干干扰,不能在干扰方向形成零陷,并且FLMS算法无需求解接收信号的协方差矩阵与互相关向量,简化了自适应波束计算的复杂度。通过相控阵超声实验平台发射/接收超声波信号,并对接收到的数据进行算法处理,验证了该实验平台的可靠性,并且进一步验证变换域下的最小均方迭代算法在处理超声波束合成时解相干与抑制干扰信号的优越性。

关键词：波束合成 FPGA 相控阵超声波阵列处理

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基于舷侧阵波束形成与高分辨方法研究

基于舷侧阵波束形成与高分辨方法研究

作者：周印龙西北工业大学

学位级别：硕士

潜艇和水面舰艇的隐身技术迅速发展，迫切需要大幅度提高水声探测系统的作用距离，以实现对目标的远程发现、可靠跟踪和精确打击。提高水声探测系统作用距离的主要方法是采用由多个传感器组成的宽孔径低频舷侧阵，和研制能够有效提高水... 详细信息

潜艇和水面舰艇的隐身技术迅速发展，迫切需要大幅度提高水声探测系统的作用距离，以实现对目标的远程发现、可靠跟踪和精确打击。提高水声探测系统作用距离的主要方法是采用由多个传感器组成的宽孔径低频舷侧阵，和研制能够有效提高水声微弱信号检测和处理能力的信号处理机。所以，如何有效抑制水下航行器舷侧阵所在空间的噪声和干扰，提高水声信号处理能力就成为了重要的研究课题。舷侧阵的波束形成方法、高分辨方法和阵列误差校准技术就是课题的重要研究内容。现有的研究表明，高阶统计量具有优越的性质。可以充分利用这些性质有效抑制水声环境均匀分布和离散的高斯噪声，提取非高斯信号。在现阶段相关领域对高阶统计量已经有大量的研究，这为将高阶统计量方法的优越性融入阵列信号处理技术提供了良好的基础。论文围绕高阶统计量和阵列信号处理技术，研究内容和取得的成果如下 1．研究了常规波束形成和零点扫描技术。提出了一种基于高阶累积量的波束形成方法。该方法不但利用阵列信号的相干叠加增强了输出信号，还利用高斯噪声的高阶累积量等于零这一性质消除了阵元和空间噪声，从而获得了更高的基阵增益。 2．以基于四阶累积量切片MUSIC方法为研究基础，在此类方法中融入波束域方法，以进一步提高此类方法对目标的分辨能力。在研究过程中提出了波束域基于四阶累积量切片MUSIC方法和伪波束域基于四阶累积量切片MUSIC方法，理论分析与仿真结果均表明与阵元域的同类方法比较，上述方法的性能优越，具有很强的噪声抑制和空间信号分辨能力，是很有应用价值的方法。并且可以预见到，采用波束域和高阶累积量的子空间类其它高分辨方法的性能将优于同类阵元域方法。 3．研究分析了阵列信号四阶累积量切片矩阵的共轭对称性质和Toeplitz性质，提出了Toeplitz-Hermite化四阶累积量切片MUSIC方法;将存在阵列误差的高分辨方法稳健性问题进行简化处理，算法的运算量不大，效果却很明显。由于伪波束域基于四阶累积量切片MUSIC方法本身具有增强阵列稳健性的作用，可以将Toeplitz-Hermite校准方法和伪波束域方法相结合，从而进一步提高方法的稳健性。文中所提出的伪波束域Toeplitz-Hermite化四阶累积量切片MUSIC方法就是这样的一种方法。

关键词：阵列处理高分辨定向高阶累积量波束域水池实验

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风电叶片声辐射噪声特性分析与应用研究

风电叶片声辐射噪声特性分析与应用研究

作者：许蓉浙江大学

学位级别：硕士

由于环境问题日益严重,不可再生资源紧缺,如何高效利用风能发电成为了重要的研究内容。风力发电机作为风力发电的主要设备,多建造于海边、山峰等环境恶劣的地点,其叶片长期暴露于室外,极易出现损伤,且随着风力发电需求增大,机组叶片尺... 详细信息

由于环境问题日益严重,不可再生资源紧缺,如何高效利用风能发电成为了重要的研究内容。风力发电机作为风力发电的主要设备,多建造于海边、山峰等环境恶劣的地点,其叶片长期暴露于室外,极易出现损伤,且随着风力发电需求增大,机组叶片尺寸不断加大的同时,也增加了故障风险。机组叶片故障是风电机组安全稳定运行的主要威胁之一。本文基于叶片辐射噪声,对风机叶片故障检测问题,展开相关研究。为研究风力发电机机组中故障叶片与正常叶片辐射声信号的特性差异,本文基于COM-SOL Multiphysics仿真平台对风机叶片进行了仿真。仿真中发现,当叶片存在孔洞损伤时,故障叶片辐射声信号的能量要高于正常叶片辐射声信号。因此叶片辐射声信号能量的增加可以用来进行叶片早期故障预警。另外,故障叶片的固有频率也会出现下降,且下降幅度随着阶数增大而增大。有关声场指向性的仿真结果表明,叶尖所指方向的声压级最大,该方向可以认为是麦克风阵列放置的最佳方向。尽管数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）系统能够实现对风机的故障检测,但该系统尚未普及至所有风电场,且更适用于中后期故障检测。因此,本文提出一种基于无接触式麦克风阵列信号采集与空时联合处理的叶片故障检测方案。考虑到早期故障叶片辐射的异响信号较弱,利用信号波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计算法与波束形成算法增强接收信号的信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）。仿真与实验结果表明,对于本文中分析比较的各算法,基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的DOA估计算法与常规波束形成（Conventional Beamforming,CBF）算法结合能得到最优的信号增强性能。对于增强后信号,本文首先将时频分析与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合,来实现对叶片故障的检测。尽管基于SVM的检测框架表现出较好的检测性能,但人工特征提取仍有其局限性。而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）能够实现特征的自动提取。因此,本文提出一种基于卷积神经网络的分类算法,采用的网络结构参考Deep Complex Unet（DCUnet）,并将原网络结构中的反卷积层替换为全连接层实现分类。三地风电厂的实验结果验证了上述算法的有效性。

关键词：风机叶片故障检测阵列处理时频分析支持向量机卷积神经网络