一、星载多波束天线干扰源定位与自适应调零技术研究（论文文献综述）
阮岑[1]（2021）在《基于单颗GEO卫星的干扰源定位技术》文中研究指明
赵凡[2]（2020）在《基于星载多波束天线的干扰源定位》文中认为卫星通信作为地面通信系统的强有力补充,凭借其覆盖范围广、通信距离远、不受地理条件影响等诸多优势逐渐得到人们的广泛使用,并在新时代下发展迅猛。然而,面对环境中各种电磁辐射的影响,卫星通信在工作过程中会受到干扰,这就使得通信质量难以得到保证,造成不同程度上的影响和经济上的损失。因此,如何迅速精确找到干扰源的位置成为目前工程上迫切需要解决的问题。本文基于星载多波束天线的干扰源定位方法,比较了一些传统成熟干扰源定位的优劣性,利用星载多波束天线的结构及其同频复用和高载噪比的优势引出了基于星载多波束单星干扰源定位方法。随后在星体坐标系上构建天线增益模型,根据不同波束接收到的干扰信号增益的差异建立定向方程组。再在地心地固坐标系上构建定位模型,提出了通过转换坐标系的方法将所有目标位置转换到星载坐标上,结合干扰源入射方向可以得到定位方程组。接着详细介绍了粒子群算法的原理和步骤,并对算法迭代停止条件提出了改进,有效降低了时间复杂度。使用该算法仿真求解定向和定位方程组,最终可以得到干扰源的位置。针对该定位方法中存在的增益误差问题,提出了增加同频波束的数目来减小定位误差,并针对所提出的方法进行理论分析,通过公式推导得到定位误差的均方根。最后干扰源分别在位于星下点附近和偏离星下点两个场景下,当同频波束数目不同时对定位误差进行仿真,得出结论:通过增加同频波束的数目可以减小由接收增益误差和单个波束中心指向误差引起的定位误差,从而减小对定位精度的影响。
陈琦[3]（2020）在《基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究》文中研究说明随着我国北斗卫星导航系统的全面建成和迅猛发展,人们对于导航与位置服务的精度及可靠性提出了更高的要求。由于空间电磁环境日益复杂,各种类型的干扰广泛存在,干扰问题日益突显,严重限制了卫星导航系统的应用领域及应用范围,如何在干扰环境中维持系统的可靠运行,实现高精度的定位导航,成为当前卫星导航领域研究的热点问题。本文围绕典型场景下的窄带与宽带干扰抑制问题,重点研究基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术。针对现有阵列滤波算法在干扰抑制能力和对定位精度的影响方面存在的问题,提出相应改进算法,提升了接收机的抗干扰性能以及在特殊场景下的位置服务能力。论文创新点及主要工作如下:1.研究了盲自适应零陷处理对卫星信号相位及时延稳定性的影响。针对阵列处理过程中信号先验参数未知的情况,以功率倒置算法为例,对典型盲自适应处理的抗干扰性能及相位延时精度展开分析探究。利用与实际信号具有相似特征的模拟数据进行仿真,相关结果表明,盲自适应算法可以自适应地识别干扰来向,并在干扰的来向及其频带上生成较深的零陷,但是,零陷的产生也影响了导航信号的相位稳定,导致其载波相位观测精度大幅下降,延时变化值达0.54。2.提出了基于空时指向约束的自适应功率倒置改进算法。针对典型盲自适应处理造成的卫星信号失真和载波相位测量精度下降等问题,改进算法利用EKF滤波器的矢量跟踪输出结果,建立卫星与载体参考系的相对位置关系,引入了导航信号的来向约束条件,以减弱盲自适应处理对定位结果产生的不利影响。通过仿真,验证了该算法在实现导航信号稳固接收与保证相位稳定方面的有效性。相较典型的盲自适应功率倒置算法,改进后的空时算法将波束赋形后的相位延迟降低至9.86×10-5,实现了相位观测精度更优的空时自适应处理。3.提出了一种基于最优主副瓣约束及干扰加噪声协方差矩阵重构的改进型空时算法。在可见卫星数量较少且干扰与期望信号来向靠近的特殊场景下,提出利用Capon算法代替自适应功率倒置算法,将波束对准期望信号进行接收。对此场景下的Capon算法滤波性能进行分析,指出了典型空时算法存在的缺陷。在原有模型的基础上通过优化完善,提出了基于最优主瓣及协方差重构的改进算法,消除了凸起的多余副瓣,同时减小了主瓣宽度,使波束具有了更好的指向性。仿真结果表明,算法改进能够使增益衰减量降低40%,且将干扰与有用信号之间的增益差值由3.748d B提高到12.989d B,极大增强了特殊场景下的信号区分度,证实了改进算法有着更优的主瓣增益效果及相位时延特性。
张倩[4]（2017）在《用于复杂信号的闭环测向算法研究》文中研究指明随着信息化的日益发展,电子战在军事领域得到越来越广泛的应用。由于卫星通信系统所存在的一些缺陷经常会被利用导致通信系统遭受破坏,所以通信卫星很难在没有干扰的环境下进行工作。自适应天线可以实现复杂电磁环境下的干扰检测与抑制,因此,自适应天线成为通信卫星能够在复杂环境中工作的一项关键技术。本论文对用于通信卫星系统的自适应测向算法进行了研究,首先介绍了平面和多波束赋形两种天线阵列信号模型,给出了自适应波束形成的三个最优准则,介绍了基于最小均方误差（MSE）准则的自适应迭代算法,然后结合多波束赋形天线方向图对闭环测向算法的原理进行分析说明。在闭环测向算法的基础上,论文对如下内容进行了研究:1、结合强弱信号同时存在时实现弱信号测向的常规思路,提出了基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向算法。先对阵列接收数据利用闭环测向算法测得强信号的来波方向（DOA）,根据强信号方向构造正交投影矩阵对阵列信号中的强信号进行空域滤波,对滤除强信号后的接收信号再应用闭环测向算法,从而实现在强信号环境下的弱信号方向估计。2、在时域最小均方（LMS）算法的启发下,本论文给出了频域LMS算法,并基于此,提出了宽带信号频域闭环测向方法,该方法首先将接收到的一个快拍下的宽带信号进行离散傅里叶变换（DFT）,将宽带信号看成一系列不同中心频率的窄带信号的叠加。然后对不同频率的窄带信号在频域应用LMS算法进行调零,将各频率下的调零结果进行几何平均得到最终方向图数据,并根据最终方向图数据求得测向空间谱函数,进而估计信号方向。与经典算法非相干信号子空间算法（ISSM）进行了比较,验证了宽带信号频域闭环测向算法具有更好的性能。并且该方法在工程实现中不需要进行矩阵的特征值分解,运算复杂度比其他的开环高分辨测向算法要低。3、本论文介绍了卫星多波束赋形天线系统的方案设计框架和基于DSP的闭环测向算法的工程实现,给出了实现方案与流程,详细介绍了测向模块的实现框架,和该框架中各个部分的主要功能,然后给出了基于DSP的闭环测向算法的各个软件模块,最后对基于DSP的闭环测向算法进行了测向结果测试并对结果进行详细分析。从测试结果可以得出,基于DSP的闭环测向方法可以应用在工程实践中,不仅大大降低了硬件复杂度,而且可以实现对信号的准确测向,具有广阔的应用前景。
梁克强[5]（2017）在《空域自适应抗干扰算法及其工程实现》文中研究表明由于电子战技术迅速发展,电子设备所处的电磁环境日益复杂,空域自适应抗干扰已经成为对抗空间干扰的重要方式,在导航、雷达和通信等众多领域得到越来越广泛的应用。本论文首先介绍空域自适应抗干扰算法的理论基础,对阵列信号模型和波束形成的最优准则进行了介绍,并介绍了经典的自适应闭环抗干扰算法,包括最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法。在此基础之上,对LMS类算法进一步研究,介绍约束归一化LMS算法和变步长LMS算法,并结合星载调零天线工程实现的背景,研究了基于波束保形的自适应调零算法。之后,本文研究用于非均匀稀疏阵列的自适应抗干扰算法。首先介绍了一维线性稀疏阵列的典型结构,包括嵌套阵、互质阵以及广义互质阵等,在此基础上,将稀疏阵列与L型阵列相结合,建立了L型稀疏阵列的模型,并提出了阵元的优化配置方案。建立了线性稀疏阵列和L型稀疏阵列的接收信号模型,研究了扩展阵列虚拟自由度的方法。结合最小均方算法,研究用于线性稀疏阵列和L型稀疏阵列的自适应抗干扰算法,并分析了算法的收敛性,通过仿真进行了性能分析。最后,本文研究了自适应抗干扰算法在星载平台上的工程实现。针对跳频通信体制,通信卫星接收频带快速跳变的特点,本文提出闭环与开环方式结合的调零处理器实现方案,通过先闭环调零得到闭环权矢量,再利用闭环测向对干扰进行定位,最后通过开环调零,实现对各个接收频带内的干扰的抑制。研究了调零处理器的相关算法原理,提出了一种在跳频通信体制下的调零方法。对调零处理器的整体构架进行研究,并介绍各个子模块的具体结构。最后,对调零处理器工程实现中的工作时序进行了仿真,对硬件板卡进行了调试。
居益林[6]（2017）在《GPS接收机多波束干扰抑制算法研究与实现》文中进行了进一步梳理卫星导航系统为用户提供着高精度的定位授时服务。由于卫星信号传播至地表时信号功率极低,卫星导航系统常常因各类型各频段的电磁干扰而无法提供正常的服务。鉴于高精度卫星导航定位服务在国防军事行动中的重要作用,必须加快相关的干扰抑制技术研究。目前,干扰抑制技术研究的重点是基于阵列信号处理的干扰抑制算法,本文研究的多波束干扰抑制技术是阵列信号处理技术的重要研究方向。本文以GPS卫星导航系统为研究对象,首先分析GPS卫星信号的特点及目前比较典型的干扰,明确压制式干扰为主要干扰类型。然后详细介绍多波束干扰抑制技术的常用约束准则,分析基于线性最小方差约束准则（LCMV）的功率倒置算法的基本原理。针对功率倒置算法的优缺点,选用多重信号分类（MUSIC）算法对最小方差约束准则进行改进,根据MUSIC算法估计到的信号来向,对LCMV准则进行多波束约束,最后在Matlab软件中仿真分析MUSIC-LCMV组合算法性能,仿真结果说明算法能够准确的在干扰来向上形成抑制零陷,在卫星信号来向上形成波束增益。此外设计研发了一套通用的干扰抑制硬件平台,详细介绍了天线阵列、射频前端及基带处理板三部分的硬件方案和硬件器件选型。为降低MUSIC-LCMV干扰抑制算法硬件实现的复杂度,采用Householder变换结合Givens变换求解矩阵特征值、最小描述长度（MDL）准则估计干扰源数目和柯列斯基（Cholesky）矩阵求逆三项关键技术,详细介绍了关键技术机理及硬件实现干扰抑制算法的总体流程。最后在室外真实环境条件下,对基于LCMV的功率倒置算法及基于MUSIC-LCMV的多波束抑制算法进行对比测试,测试结果表明MUSIC-LCMV算法性能稳定,干扰抑制能力较功率倒置算法提升了近10dB,整体干扰抑制能力达到80dB。
马晓峰[7]（2017）在《低轨对地通信智能天线波束形成技术研究》文中提出低轨（Low Earth Orbit,LEO）通信卫星位于750km-1800km轨道高度,单星对地最长连续通信时间不超过10分钟,在此期间对地俯仰角度变化约±55°。理想的星载对地多波束接收天线应该具有如下特性:（1）为了实现地面任意位置用户的等灵敏度通信,固定捕获波束方向图采用等通量增益设计;（2）考虑到用户和干扰角度的时变特性,在信号捕获阶段需要形成零陷对准干扰的捕获波束,在信号跟踪通信阶段则需要形成用户方向高增益且零陷对准干扰的跟踪波束。本文主要针对有限突发用户低轨卫星通信对地大张角范围用户快速捕获、高增益跟踪以及空域抗干扰的实际需要,开展对地赋形方向图快速综合算法、赋形方向图快速零陷生成与跟踪算法、方向图主瓣保形自适应波束形成算法、快速用户与干扰角度估计算法的研究与实验验证。本文的主要工作和创新点如下:1、提出了一种具有同时多波束方向图在轨动态重构和自适应干扰抑制能力的星载智能天线体系架构。在该架构下,多波束智能天线由若干对地等通量覆盖的固定捕获波束以及若干动态跟踪波束组成;系统对多用户和可能存在的强干扰进行实时角度估计;所有捕获和跟踪波束实时调整干扰零陷位置进行空域干扰抑制,同时跟踪波束动态调整波束指向确保通信链路的高增益。2、已有的基于最小均方误差准则的高性能方向图综合算法,计算量大,算法的可调参数选择没有明确依据,不适合星载平台在线实时计算。针对上述问题,提出了基于快速方向图功率逼近（Fast Power Approximation,FPA）准则的迭代相位更新（Iterative Phase Update,IPU）算法 FPAIPU 和直接相位更新（Direct Phase Update,DPU）算法FPADPU,从方向图功率逼近角度确定方向图不同区域在代价函数中的权重,代价函数设计更加合理,物理意义明确。然后,在静态方向图问题模型的基础上提出了迭代零陷跟踪（Iterative Nulls Tracking,INT）算法FPAINT。FPAINT算法具有简单快速的迭代公式,主瓣保形和旁瓣控制下的干扰零陷动态跟踪能力强,运算量相比现有算法降低2～3个数量级。3、方向图综合过程中经常需要进行权重向量与方向图之间的转换,运算量大。针对上述问题,采用迭代傅里叶变换（Iterative Fourier Transform,IFT）技术进行算法加速,将该技术推广到三角栅格平面阵列,分析了阵元间距大于半波长时可能出现的问题,给出了改进手段。然后,将IFT加速技术和子空间投影技术应用于干扰角度动态变化的零陷跟踪方向图综合中来,提出了一种IFT加速的干扰子空间正交投影（Iterative Fourier Transform Interference Subspace Projection,IFTISP）算法。IFTISP 算法在干扰零陷跟踪过程中,具有稳健和精确的控制主瓣区形状和权重系数动态范围的能力。4、基于方向图综合的零陷抗干扰算法,需要预先进行干扰角度估计。针对无干扰角度先验信息的应用需要,将基于线性约束最小方差（Linear Constraint Minimum Variance,LCMV）和广义旁瓣相消（Generalized SidelobeCanceler,GSC）的自适应阵列理论引入方向图综合,提出了波束保形自适应波束形成（Adaptive Interference Nulling with Pattern Maintaining,AINPM）算法,在高精度方向图主瓣保形的基础上,自适应抑制旁瓣区域干扰。AINPM算法通过构建主瓣协方差矩阵并选取其主特征向量作为主瓣增益约束;通过松弛权重向量二次约束得到闭式最优权重向量表达式;最后通过优化协方差矩阵的对角加载量,得到优化的权重向量。所提出的GSC架构下的AINPM算法具有兼顾方向图主瓣保形性能和计算量低的特点。5、针对智能天线对地大张角范围内任意位置突发多用户和干扰快速角度估计的需要,开展和差单脉冲快速精确角度估计研究。首先,在提高测角速度方面,提出了一种基于可控测角误差和测角范围的单脉冲和差波束方向图综合优化算法,可以在给定测角误差条件下,最大化有效测角区间,或者在给定的测角范围内,最小化测角误差。在此基础上,提出了粗测与精测结合的分步快速单脉冲角度估计算法,在不影响测角误差的前提下,有效减少了角度估计时间。接着,在减小测角误差方面,提出了基于三阶泰勒展开的单脉冲角度估计算法,详细推导了基于三阶展开的二维单脉冲测角公式,有效改善了二维单脉冲鉴角曲面引入的测角误差。6、设计和构建了L波段19阵元三角栅格六边形圆极化智能天线实验验证系统,完成了基于该智能天线平台的算法移植和微波暗室性能指标自动测试环境的构建,完善了智能天线的主要指标体系。开展了本文所提出智能天线关键技术的实验验证。通过系统实验验证了快速静态波束/零陷波束的综合技术、基于覆盖区域方向图保形的自适应波束形成技术和快速角度估计技术等智能天线关键技术的可行性、高效性和稳定性。为智能天线在星载通信系统中的应用奠定了基础。
范占春,鸿斌,杜海龙[8]（2016）在《星载相控阵天线抗干扰技术综述》文中提出文章调研了国内外星载相控阵天线抗干扰技术的研究现状,着重分析了国内外卫星的相控阵系统构成、自适应算法和抗干扰能力,针对国内星载相控阵自适应抗干扰算法研究较少的情况,重点论述了自适应抗干扰算法研究进展并梳理了不同算法优缺点和适用范围,最后对现阶段星载相控阵抗干扰系统研究提出了建议。
邓超升[9]（2016）在《卫星干扰源定位与自适应波束形成技术研究》文中研究表明在卫星通信中,卫星平台容易受到各种有意或无意的射频干扰。近年来,基于自适应阵列天线的空域抗干扰技术被广泛地应用到卫星通信系统中,以此来解决卫星通信中的干扰问题。空域抗干扰技术的基本思想就是根据干扰和信号环境对各个天线阵元的加权系数值进行自适应调整,从而使天线方向图的零陷位置与干扰源方向对齐,同时保证在期望信号方向上的方向图增益最大。从空域滤波的角度,可以将干扰源定位技术和自适应波束形成技术有效地结合起来,从而实现高性能的空域滤波。因此,如何快速精确地估计出干扰源的来波方向信息和如何利用干扰源的来波方向进行自适应调零,是实现高性能空域滤波的两个关键问题。在此背景下,本文从干扰源定位和干扰抑制两个方面展开研究。在卫星干扰源定位方面,空间谱估计技术为干扰源的高精度和高分辨定位奠定了坚实的理论基础,在卫星天线阵列接收信号的基础上运用空间谱估计技术可实现单颗卫星对干扰源来波方向的精确估计。在干扰源的抑制方面,结合干扰源来波方向的先验信息,运用自适应波束形成技术可以实现在空域上对干扰源进行抑制或消除。本文在均匀直线阵列所接收到的少量快拍数据的基础上对窄带信号的波达方向估计算法进行研究,提出了一种基于扩展伪协方差矩阵的DOA估计方法,一种基于矢量重构的DOA估计方法以及一种基于奇异值分解和相干积累的DOA估计方法,扩展了一类基于数据预处理的单快拍DOA估计方法,并仿真分析了几种算法在相干干扰条件下的DOA估计性能。在均匀圆形阵列所接收的宽带相干信号模型的基础上,针对一类基于角频分离的宽带相干信号的DOA估计算法进行改进,并针对阵列构型对算法的性能进行简要分析。在获得干扰源DOA信息的前提下,对基于信号DOA估计信息的自适应波束形成算法进行研究,提出了一种基于不确定集和投影子空间的波束形成算法,以及一种改进的多波束最小方差波束形成算法,且这两种算法在阵列输出SINR方面和稳健性方面均具有较好的性能。
周宇昌[10]（2015）在《国外空间电子对抗技术发展》文中研究指明通过对国外空间电子对抗技术发展现状的分析,特别是对美国已上星、正在研制和未来计划设想的星载电子对抗有效载荷技术的发展状况进行研究分析,从星载微波告警技术、星载微波干扰和抗干扰技术、未来星载微波武器技术等方面提出空间电子对抗卫星有效载荷的一些主要关键技术,最后对发展我国空间电子对抗技术提出了一些建议。
二、星载多波束天线干扰源定位与自适应调零技术研究（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、星载多波束天线干扰源定位与自适应调零技术研究（论文提纲范文）
（2）基于星载多波束天线的干扰源定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 卫星通信中的干扰形式 |
| 1.2.1 地面干扰 |
| 1.2.2 空间干扰 |
| 1.2.3 自然界干扰 |
| 1.3 抗干扰手段 |
| 1.3.1 军用卫星通信抗干扰手段 |
| 1.3.2 民用卫星通信抗干扰手段 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第二章 干扰源定位现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 几何坐标系变换 |
| 2.2.1 平移变换 |
| 2.2.2 平面旋转变换 |
| 2.2.3 空间旋转变换 |
| 2.3 常用坐标系及其转换 |
| 2.3.1 地心大地坐标系 |
| 2.3.2 地心直角坐标系 |
| 2.3.3 地心大地坐标与地心直角坐标的转换 |
| 2.4 常见的干扰源定位方法 |
| 2.4.1 三星定位法 |
| 2.4.2 双星定位法 |
| 2.4.3 单星测向定位法 |
| 2.4.4 其他定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 定位原理和过程 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 星载多波束天线简介 |
| 3.2.1 多波束反射面天线 |
| 3.2.2 多波束透镜天线 |
| 3.2.3 多波束相控阵列天线 |
| 3.3 多波束天线的优势 |
| 3.4 多波束天线增益覆盖图 |
| 3.5 天线增益指向模型的构建 |
| 3.6 建立定向方程组 |
| 3.7 建立定位方程组 |
| 3.7.1 建立坐标系 |
| 3.7.2 坐标系变换 |
| 3.7.3 建立定位方程组 |
| 3.8 粒子群算法求解方程组 |
| 3.8.1 非线性方程组求解方法简介 |
| 3.8.2 求解定位算法研究现状 |
| 3.8.3 粒子群算法基本思路 |
| 3.8.4 粒子群算法搜索步骤 |
| 3.8.5 改进算法matlab程序 |
| 3.8.6 改进算法求解定向方程组 |
| 3.8.7 改进算法的时间复杂度 |
| 3.8.8 改进算法求解定位方程组 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 定位误差分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论推导和分析 |
| 4.2.1 定向误差推导 |
| 4.2.2 定位误差推导 |
| 4.3 星下点附近的仿真 |
| 4.3.1 接收增益误差的影响 |
| 4.3.2 多个波束中心指向误差的影响 |
| 4.3.3 单个波束中心指向误差的影响 |
| 4.3.4 综合误差仿真 |
| 4.4 偏离星下点附近的仿真 |
| 4.4.1 接收增益误差的影响 |
| 4.4.2 多个波束中心指向误差的影响 |
| 4.4.3 单个波束中心指向误差的影响 |
| 4.4.4 综合误差仿真 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语对照 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 技术发展与研究现状 |
| 1.2.1 抗干扰技术的发展 |
| 1.2.2 抗干扰接收机的国内外发展现状 |
| 1.2.3 阵列处理技术的国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第二章 相关基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 导航接收机基本原理 |
| 2.3 导航信号与干扰方式 |
| 2.3.1 北斗信号特征 |
| 2.3.2 干扰特点及方式 |
| 2.4 阵列空间几何布局 |
| 2.4.1 均匀直线阵 |
| 2.4.2 均匀平面阵 |
| 2.5 阵列信号基本模型 |
| 2.5.1 模型的四则假设 |
| 2.5.2 窄带阵列信号模型 |
| 2.5.3 宽带阵列信号模型 |
| 2.5.4 载波相移调向模型 |
| 2.6 阵列滤波相关技术 |
| 2.6.1 空域自适应滤波技术 |
| 2.6.2 空时联合矢量跟踪技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 典型盲自适应中的相位观测精度分析及改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 干扰样式分析与相位检测方法 |
| 3.2.1 窄带干扰模型及其频谱特性 |
| 3.2.2 宽带干扰模型及其频谱特性 |
| 3.2.3 相位正交检测模型 |
| 3.3 典型盲自适应算法对相位观测精度的影响及分析 |
| 3.3.1 自适应功率倒置的算法原理 |
| 3.3.2 滤波及时延性能的仿真 |
| 3.3.3 仿真结果的分析 |
| 3.4 基于空时指向约束的功率倒置改进算法 |
| 3.4.1 典型功率倒置算法的缺陷 |
| 3.4.2 改进算法的模型结构 |
| 3.4.3 最佳权值的约束优化 |
| 3.5 改进型功率倒置算法的仿真分析 |
| 3.5.1 阵元数量对宽带处理性能的影响 |
| 3.5.2 干扰样式设置对抗干扰性能的影响 |
| 3.5.3 导航信号相位观测精度的检测分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 特殊场景下的空时算法应用分析及改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 典型Capon算法的时延与滤波性能分析 |
| 4.2.1 多星场景信号模型 |
| 4.2.2 多波束成型的实现 |
| 4.2.3 有用信号相位延时精度的分析 |
| 4.2.4 来波方向远近对抗干扰性能的影响分析 |
| 4.3 基于最优主瓣及协方差重构的空时改进算法 |
| 4.3.1 典型算法的缺陷 |
| 4.3.2 最优约束方案分析 |
| 4.3.3 采样协方差矩阵的重构 |
| 4.3.4 改进算法的结构设计 |
| 4.4 改进算法时延及抗干扰性能的仿真分析 |
| 4.4.1 有用信号相位延时精度的分析 |
| 4.4.2 特殊场景下系统抗干扰性能的分析 |
| 4.5 改进前后的系统输出性能对比及分析 |
| 4.5.1 系统输出信干噪比计算原理 |
| 4.5.2 干扰数目的设置对系统输出功率的影响 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）用于复杂信号的闭环测向算法研究（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 研究背景及意义 |
| 1.2 研究历史与现状 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 |
| 第二章 自适应空域调零算法基础及闭环测向算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 天线阵型基础 |
| 2.2.1 平面阵列信号模型 |
| 2.2.2 多波束赋型天线系统信号模型 |
| 2.3 自适应波束形成基本理论 |
| 2.4 基于LMS的闭环测向算法 |
| 2.4.1 基于LMS的闭环调零算法 |
| 2.4.2 闭环测向算法原理 |
| 2.4.3 算法仿真与性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 强弱信号闭环测向方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于正交投影矩阵的强弱信号闭环测向算法 |
| 3.2.1 抑制强信号的空域滤波算法 |
| 3.2.2 弱信号测向 |
| 3.2.3 强弱信号闭环测向算法 |
| 3.3 算法仿真与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 宽带信号闭环测向方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 宽带阵列接收信号模型 |
| 4.3 用于宽带信号的频域闭环测向方法 |
| 4.3.1 基于LMS的频域闭环调零算法 |
| 4.3.2 一种改进的宽带信号频域闭环测向方法 |
| 4.4 非相干子空间算法 |
| 4.5 算法仿真与性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 闭环测向算法的硬件实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于DSP的闭环测向算法硬件实现构架 |
| 5.3 基于DSP的信号处理模块 |
| 5.3.1 实现流程及主要程序模块介绍 |
| 5.3.2 测向模块结果测试及性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）空域自适应抗干扰算法及其工程实现（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 研究背景和研究意义 |
| 1.2 研究历史及现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 自适应抗干扰算法理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阵列信号处理基础 |
| 2.2.1 阵列信号接收模型 |
| 2.2.2 最优波束形成准则 |
| 2.3 经典自适应抗干扰算法 |
| 2.3.1 LMS算法 |
| 2.3.2 RLS算法 |
| 2.4 几种改进的自适应调零算法研究 |
| 2.4.1 改进的LMS类自适应调零算法 |
| 2.4.2 基于波束保形的自适应闭环调零算法 |
| 第三章 用于稀疏阵列的自适应抗干扰算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本稀疏阵列结构 |
| 3.2.1 嵌套阵列 |
| 3.2.2 互质阵列 |
| 3.2.3 广义互质阵列 |
| 3.3 L型稀疏阵列 |
| 3.3.1 阵列接收模型 |
| 3.3.2 阵元最优配置 |
| 3.4 用于稀疏阵列的自适应抗干扰算法 |
| 3.4.1 稀疏阵列抗干扰算法研究 |
| 3.4.2 算法收敛性分析 |
| 第四章 用于星载调零天线的自适应调零算法工程实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 调零处理器算法实现原理 |
| 4.2.1 闭环迭代调零算法 |
| 4.2.2 闭环测向算法 |
| 4.2.3 基于波束保形的LCMV算法 |
| 4.3 调零处理器处理流程 |
| 4.4 调零处理器设计构架 |
| 4.5 调零处理器功能仿真 |
| 4.5.1 FPGA芯片中进行闭环调零 |
| 4.5.2 DSP芯片中进行干扰测向和开环调零 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）GPS接收机多波束干扰抑制算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 本课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状以及发展趋势 |
| 1.3 研究内容及安排 |
| 2 自适应多波束干扰抑制算法研究 |
| 2.1 GPS卫星信号特点及典型干扰 |
| 2.2 自适应天线阵列模型简述 |
| 2.3 多波束干扰抑制算法 |
| 2.3.1 自适应波束形成约束准则 |
| 2.3.2 功率倒置算法 |
| 2.3.3 MUSIC-LCMV多波束约束算法 |
| 2.3.4 MUSIC-LCMV多波束约束算法性能仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 干扰抑制系统硬件设计 |
| 3.1 天线阵列 |
| 3.2 射频前端设计 |
| 3.2.1 射频前端方案 |
| 3.2.2 射频系统各单元的设计 |
| 3.2.3 PCB的设计及测试 |
| 3.3 基带处理板设计 |
| 3.3.1 FPGA与DSP选型与设计 |
| 3.3.2 高速采样及时钟分配系统 |
| 3.3.3 系统电源设计 |
| 3.3.4 PCB设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 干扰抑制算法实现 |
| 4.1 MUSIC-LCMV多波束干扰抑制算法实现 |
| 4.1.1 豪斯荷尔德变换 |
| 4.1.2 吉文斯变换 |
| 4.1.3 干扰源数目估计 |
| 4.1.4 谱峰搜索 |
| 4.1.5 权值求解 |
| 4.1.6 矩阵求逆 |
| 4.1.7 加权求和 |
| 4.2 本章小结 |
| 5 干扰抑制系统测试 |
| 5.1 室外测试分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）低轨对地通信智能天线波束形成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 论文中通用符号 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 方向图综合技术研究现状 |
| 1.2.2 和差单脉冲角度估计技术研究现状 |
| 1.3 低轨卫星通信智能天线需求分析与系统架构 |
| 1.3.1 低轨卫星智能天线覆盖范围分析 |
| 1.3.2 阵列天线结构与多波束覆盖需求 |
| 1.3.3 卫星轨道特性与干扰抑制要求 |
| 1.3.4 具有自适应抗干扰能力的低轨智能天线系统架构 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 2 基于功率逼近的快速方向图综合算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题模型 |
| 2.3 快速功率逼近静态方向图综合 |
| 2.4 快速功率逼近方向图干扰零陷跟踪 |
| 2.4.1 主瓣覆盖区域固定情况下的零陷跟踪 |
| 2.4.2 主瓣覆盖区域变化情况下的零陷跟踪 |
| 2.5 算法性能仿真 |
| 2.5.1 静态方向图综合仿真 |
| 2.5.2 干扰零陷跟踪方向图综合仿真 |
| 2.5.3 加权因子有效性仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于IFT的快速零陷跟踪方向图综合算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不同阵列结构下IFT应用 |
| 3.2.1 矩形栅格阵列 |
| 3.2.2 三角栅格阵列 |
| 3.3 快速零陷方向图综合 |
| 3.3.1 约束子集投影 |
| 3.3.2 算法流程 |
| 3.3.3 可见空间分析 |
| 3.3.4 波束赋形区、旁瓣区和过渡区的划分 |
| 3.4 算法性能仿真 |
| 3.4.1 静态方向图优化仿真 |
| 3.4.2 零陷跟踪方向图优化仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 主瓣保形自适应波束形成算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题模型 |
| 4.2.1 传统的LCMV波束形成器及其GSC架构 |
| 4.2.2 主瓣保形自适应波束形成器模型 |
| 4.3 算法基本原理 |
| 4.3.1 主瓣子空间约束 |
| 4.3.2 主瓣保形自适应波束形成算法 |
| 4.3.3 算法步骤 |
| 4.4 算法性能仿真 |
| 4.4.1 均匀线性阵列性能仿真 |
| 4.4.2 二维面阵性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 宽角度覆盖快速精确角度估计技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题模型 |
| 5.2.1 和差单脉冲角度估计方程 |
| 5.2.2 和差单脉冲角度估计精度模型 |
| 5.3 粗测与精测结合的分步快速单脉冲角度估计 |
| 5.3.1 可控测角误差和测角范围和差波束综合 |
| 5.3.2 粗测和精测结合的分步快速单脉冲角度估计算法 |
| 5.3.3 算法性能仿真 |
| 5.4 基于三阶泰勒展开的高精度单脉冲角度估计 |
| 5.4.1 三阶和差单脉冲角度估计方程简化 |
| 5.4.2 角度估计值求解与收敛性分析 |
| 5.4.3 算法性能仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 智能天线关键技术的实验验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 智能天线系统及其性能测试环境构建 |
| 6.2.1 智能天线系统组成 |
| 6.2.2 智能天线性能测试环境构建 |
| 6.2.3 智能天线性能测试内容和测试方法 |
| 6.3 智能天线算法性能验证 |
| 6.3.1 快速功率逼近方向图综合算法验证 |
| 6.3.2 基于FT的快速零陷跟踪方向图赋形算法验证 |
| 6.3.3 主瓣保形自适应波束形成抗干扰算法验证 |
| 6.3.4 快速单脉冲角度估计技术验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 全文总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 8 附录 |
| 8.1 附录A |
| 8.2 附录B |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）卫星干扰源定位与自适应波束形成技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 单颗卫星对静止干扰源定位的研究历史和发展态势 |
| 1.2.2 自适应波束形成技术的研究历史和发展态势 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 |
| 第二章 干扰源定位和自适应波束形成算法理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 阵列信号模型 |
| 2.2.1 信号的相关性定义 |
| 2.2.2 宽带信号和窄带信号的定义 |
| 2.2.3 窄带阵列信号模型 |
| 2.2.4 宽带阵列信号模型 |
| 2.3 空间谱估计理论 |
| 2.3.1 MUSIC算法基本原理 |
| 2.3.2 ESPRIT算基本原理 |
| 2.4 自适应数字波束形成理论 |
| 2.4.1 信号模型 |
| 2.4.2 Capon波束形成算法 |
| 2.4.3 MCMV算法和EMCMV算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 窄带干扰源定位 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一种基于扩展伪协方差矩阵的DOA估计方法 |
| 3.2.1 阵列信号模型 |
| 3.2.2 协方差矩阵的构造 |
| 3.2.3 扩展的伪协方差矩阵构造方法 |
| 3.2.4 数值仿真分析 |
| 3.2.5 算法小结 |
| 3.3 基于参考点变换的DOA估计方法 |
| 3.3.1 基于数据预处理构造伪协方差矩阵 |
| 3.3.2 基于矢量重构构造伪协方差矩阵 |
| 3.3.3 数值仿真分析 |
| 3.3.4 算法小结 |
| 3.4 一种基于奇异值分解和相干积累的DOA估计方法 |
| 3.4.1 伪协方差矩阵的构造 |
| 3.4.2 数值仿真分析 |
| 3.4.3 算法小结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 宽带信号的DOA估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 一种宽带相干信号的二维DOA估计方法 |
| 4.2.1 基于阵列流形矩阵角频分离算法的基本原理 |
| 4.2.2 基于均匀圆阵的角频分离算法 |
| 4.2.3 数值仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 自适应波束形成算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一种基于不确定集和投影子空间的波束形成算法 |
| 5.2.1 子空间投影原理分析 |
| 5.2.2 获取最优权矢量 |
| 5.2.3 部分参数确定 |
| 5.2.4 数值仿真分析 |
| 5.2.5 算法小结 |
| 5.3 一种修正的基于特征空间的多约束最小方差算法 |
| 5.3.1 信号模型和子空间分解原理 |
| 5.3.2 获取最优权矢量 |
| 5.3.3 数值仿真分析 |
| 5.3.4 算法小结 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望未来 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 个人简历 |
（10）国外空间电子对抗技术发展（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1卫星微波告警定位技术 |
| 2卫星微波抗干扰技术 |
| 2.1美国DSCSⅢ卫星抗干扰技术 |
| 2.2Milstar卫星抗干扰技术 |
| 2.3GPSⅢ卫星抗干扰技术 |
| 3卫星微波干扰技术[8,9] |
| 3.1对卫星测控系统的电子干扰攻击技术[10] |
| 3.2对卫星通信系统的电子干扰攻击技术[11] |
| 3.3对导航卫星(GPS)的电子干扰攻击技术[12,13] |
| 3.4对合成孔径雷达侦察卫星的电子干扰攻击技术 |
| 4空间电子对抗技术发展建议 |
四、星载多波束天线干扰源定位与自适应调零技术研究（论文参考文献）
- [1]基于单颗GEO卫星的干扰源定位技术[D]. 阮岑. 南京邮电大学, 2021
- [2]基于星载多波束天线的干扰源定位[D]. 赵凡. 南京邮电大学, 2020(03)
- [3]基于阵列空时处理的导航接收机抗干扰技术研究[D]. 陈琦. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [4]用于复杂信号的闭环测向算法研究[D]. 张倩. 西安电子科技大学, 2017(04)
- [5]空域自适应抗干扰算法及其工程实现[D]. 梁克强. 西安电子科技大学, 2017(04)
- [6]GPS接收机多波束干扰抑制算法研究与实现[D]. 居益林. 武汉大学, 2017(06)
- [7]低轨对地通信智能天线波束形成技术研究[D]. 马晓峰. 南京理工大学, 2017(07)
- [8]星载相控阵天线抗干扰技术综述[J]. 范占春,鸿斌,杜海龙. 空间电子技术, 2016(02)
- [9]卫星干扰源定位与自适应波束形成技术研究[D]. 邓超升. 电子科技大学, 2016(02)
- [10]国外空间电子对抗技术发展[J]. 周宇昌. 空间电子技术, 2015(01)