基于阵元间距非均匀配置的阵列孔径扩展方法

矢量阵被动合成孔径算法余桐奎;刘文帅;王郁;李欣童【摘要】随着减震降噪技术的发展,水下辐射噪声水平不断降低,使得采用常规波束形成技术进行声源定位难度加大.基于此原因,本文重点研究矢量阵被动合成孔径技术,该方法将合成孔径应用于矢量线列阵中,通过理论及仿真表明,该方法要优于常规声压阵列,它可以通过较少水听器阵元数目的阵列,得到可以覆盖多个倍频程信号的大孔径的虚拟阵列,具有更高的目标定位精度,而且可以获得长阵具有的阵增益和方位分辨力,降低工程实施难度,适合低噪声目标的辐射噪声测量,具有良好的工程应用价值.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2014(036)007【总页数】4页(P86-89)【关键词】合成孔径;矢量阵;噪声测量【作者】余桐奎;刘文帅;王郁;李欣童【作者单位】大连测控技术研究所,辽宁大连116013;哈尔滨工程大学水声技术国家级重点实验室,黑龙江哈尔滨150001;大连测控技术研究所,辽宁大连116013;大连测控技术研究所,辽宁大连116013【正文语种】中文【中图分类】TN949.6+3水下声隐身性是水下航行器最主要的性能之一，如何有效估计其水下辐射噪声是一个非常重要的问题。

传统的水下目标辐射噪声测量多采用单声压水听器进行，该测量方法原理简单，工程实施难度低，虽不能获得空间增益，但是可以使用声压水听器阵列获得空间增益，如果需要获得的空间增益越大，则需要的水听器阵列越长，从而使得工程实现难度大，代价昂贵。

同时，随着减振降噪技术的发展，水下航行器辐射噪声在不断下降，采用声压线阵也难以获得更高的增益，利用矢量水听器具有的指向性，且不随频率改变，可以用小尺寸的矢量水听器获得较大尺寸常规基阵同样的增益，该技术已经广泛应用于低噪声目标的辐射噪声测量中。

伴随着水下航行器辐射的降低和频率的下移，采用单矢量水听器的方法还很难满足检测要求，矢量水听器线列阵必然是一种首要的选择。

基于此原因，本文将被动合成孔径技术应用于矢量线列阵，并给出仿真研究结果。

5G通信移动传输中的大规模天线技术分析摘要：移动数据活动的增长，即第四代移动通信系统4G，已经难以满足移动通信活动的增长需求，而5G作为下一代移动通信系统的基本目标是应对移动数据活动的增长，因为移动活动不同于移动活动，并从根本上解决了移动通信频谱和电源效率问题。

大规模天线技术是利用无线通信技术空间资源、提高频谱效率和能效的重要手段，近几十年来，大规模天线技术一直是移动通信领域研究的核心。

关键词：5G通信；移动传输；大规模天线技术引言我国移动数据业务量大幅度增加，4G已经不能满足移动通信发展需求，作为新一代的移动通信系统，5G有必要在无线传输技术等各个方面实施充分的变革，以能够从根源上优化移动通信频谱及功率有效性的相关问题，并且，大规模天线技术属于对无线传输技术进行应用的重要基础，也是促使频谱效率提升以及功率效率提升的重要前提，由此可见，针对面向5G的大规模天线无线传输技术进行分析具有重要意义。

1大规模天线概述大型MIMO天线的理论基础主要是以下两个方面。

(1)用户侧天线数目少于基站侧天线数目时，基站通过正交信道与用户建立连接。

(2)可消除用户干扰，通过增益大阵列提高用户的信噪比，使其能够在同一时域和频域内规划更多用户。

更具体地说，基站侧天线的相位一致性和信号计算处理的简化为大规模天线技术的应用奠定了基础。

与4g MIMO技术相比，5G大型MIMO技术可将通道容量增加10倍以上，同时将放射性能量增加约100倍。

由于向该系统应用了更多的网络天线，放射性能量在一致的波叠加作用下积聚在较小的区域，大大提高了放射性能量的效率。

通过信号的形成，波可以在前端叠加后辐射到指定的终端，随机辐射不会有问题[。

大规模MIMO具有较好的训练和定向能力，能有效提高系统容量，还能提高单元复盖能力和系统抗干扰能力。

大型MIMO基站中配置的天线数量是传统MIMO天线数量的10-100倍，基站天线数量远远高于基站服务用户设备数量。

相控阵虚拟孔径-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述相控阵技术是一种通过控制多个发射/接收阵元的相位和幅度来实现波束形成和定向信号传输的先进技术。

在相控阵系统中，多个发射/接收阵元被布置在一个平面上，通过调节每个阵元的相位和幅度，可以形成一个可控制方向、可聚焦的波束。

虚拟孔径成像是利用相控阵技术的特点，在不改变实际阵元布局的情况下，通过数字信号处理技术实现高分辨率成像。

相比于传统的物理孔径成像，虚拟孔径成像具有更高的分辨率和更好的成像质量。

本文主要介绍相控阵虚拟孔径技术的原理和优势。

首先简要介绍相控阵技术的基本原理和应用领域。

然后详细阐述虚拟孔径成像的原理，包括波束形成、合成孔径和图像重建等关键步骤。

在结论部分，我们将重点分析相控阵虚拟孔径技术的优势，包括提高成像分辨率、增强抗干扰能力和节约成本等方面的优势。

同时，展望相控阵虚拟孔径技术在航空航天、雷达、医学影像等领域的广阔应用前景。

通过本文的阅读，读者将对相控阵虚拟孔径技术有一个全面的认识，了解其原理和优势，以及其在各个领域中的应用前景。

希望本文能够为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考和指导。

1.2文章结构文章结构部分内容：文章结构部分旨在为读者提供本文的框架和组织方式。

本文包括引言、正文和结论三个主要部分。

引言部分主要对相控阵虚拟孔径进行概述，并对文章的目的进行阐述。

概述部分将介绍相控阵技术在成像领域的应用背景和重要性，以及虚拟孔径技术在相控阵成像中的作用。

文章结构部分将描述整体的组织方式，以帮助读者了解文章的逻辑结构。

正文部分将包括相控阵技术简介和虚拟孔径成像原理两个小节。

相控阵技术简介部分将对相控阵技术的基本原理和应用进行介绍，包括相控阵的构成、工作原理和常见的成像模式。

虚拟孔径成像原理部分将详细解释虚拟孔径技术在相控阵成像中的原理和实现方式，以及其对成像效果的影响和优势。

结论部分将对相控阵虚拟孔径的优势进行总结和归纳，并展望该技术在未来的应用前景。

收稿日期：2019-10-21修回日期：2019-12-07基金项目：国家自然科学基金项目（61301258，61401526）；国家博士后面上项目一等（2016M590218）；国家自然科学基金应急管理基金资助项目（11847113）作者简介：姚遥（1984-），男，河南周口人，硕士，讲师。

研究方向：MIMO 雷达信号处理。

*摘要：考虑了目标先验知识未确知条件下，提升基于多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM ）雷达的空时自适应处理（STAP ）最差条件下检测概率的稳健波形设计问题。

在发射波形恒模特性及目标参数不确定凸集约束下，基于最大化输出信干噪比（SINR ）准则，构建了提高最差条件下MIMO-OFDM-STAP 检测性能的极大极小波形优化问题。

为求解所得NP-hard 问题，先将发射波形恒模特性松弛为低峰均比约束，而后利用对角加载（DL ）将其重构为可有效求解的半定规划（SDP ）问题。

与传统非相关信号和主流非稳健算法相比，数值仿真验证了该算法可显著提升MIMO 雷达目标检测的稳健性。

关键词：多输入多输出雷达，正交频分复用，空时自适应处理，稳健波形优化，半定规划中图分类号：TN951文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2020.12.011引用格式：姚遥，周吉生，李琼，等.非确知先验信息条件下MIMO 雷达波形设计［J ］.火力与指挥控制，2020，45（12）：57-63.非确知先验信息条件下MIMO 雷达波形设计*姚遥1，周吉生2，李琼3，王洪雁4（1.周口师范学院物理与电信工程学院，河南周口466000；2.周口科技职业学院汽车工程系，河南周口466000；3.周口市农业科学院，河南周口466000；4.大连大学信息工程学院，辽宁大连116622）MIMO Radar Waveform Design withImperfect Prior InformationYAO Yao 1，ZHOU Ji-sheng 2，LI Qiong 3，WANG Hong-yan 4（1.School of Physics and Telecommunication Engineering ，Zhoukou Normal University ，Zhoukou 466000，China ；2.Department of Automotive Engineering ，Zhoukou Vocational College of Science and Technology ，Zhoukou 466000，China ；3.Zhoukou Academy of Agricultural Science ，Zhoukou 466000，China ；4.School of Information Engineering ，Dalian University ，Dalian 116622，China ）Abstract ：The robust waveform design issue is considered here to improve the worst -casedetection performance of multi-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing （MIMO-OFDM ）radar based STAP in the case of imperfect target prior knowledge.With the transmitting waveform constant characteristic and the convex set of target parameter uncertainty ，under the criterionof maximizing the output signal -to -interference -and -noise -ratio （SINR ），the max -min waveform optimization problem can be constructed to better the worst -case detection performance of MIMO -OFDM-STAP.In order to solve the resultant NP-hard problem ，the constant envelope characteristic ofthe transmitting waveform can be firstly relaxed as the low peak-average-ratio （PAR ）constraint ，in what follows ，this issue can be reformulated as a semidefinite programming （SDP ）one by exploiting diagonal loading （DL ）to acquire an effective solution.In comparison with the traditional uncorrelated signals and state-of-the-art non-robust algorithm ，numerical results verify that the robustness of the target detection of MIMO radar can be improved considerably via the proposed algorithm.文章编号：1002-0640（2020）12-0057-07Vol.45，No.12Dec ，2020火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第45卷第12期2020年12月57··（总第45-）火力与指挥控制2020年第12期0引言相较于传统相控阵仅可发射相干信号，多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）雷达可同时发射互不相关波形，并在接收端对所有回波联合处理以获得目标检测及参数估计结果［1-2］，MIMO雷达可提升干扰相消能力，增强参数辨识性和发射方向图设计的灵活性［3］。

基于稀疏重构的阵列信号多参数估计（田野）1.1 研究背景阵列信号处理研究的主要内容包括：（1）信源定位——估计空间信源到参考阵元的空间位置参数；（2）信源分离——估计空间各信源发射的信号波形；（3）信道估计——估计空间信源与接收阵列之间传输信道的参数；随着压缩感知理论体系的出现和不断完善，作为其核心理论的稀疏信号重构引起了国内外学者的广泛关注，从稀疏重构角度寻求解决或者规避传统信源参数估计方法存在的问题成为了一种新的可能途径。

因此，充分挖掘稀疏信号重构的潜在优势，探索基于稀疏重构的阵列信号参数估计方法特别是多参数联合估计方法，既是理论研究的深入发展，也是客观实际的迫切需要，具有重要的理论意义和实用价值。

在信源定位的信号模型中，通常假设在感兴趣的空域范围内只存在少数的点目标。

如果将整个感兴趣的空域范围内不存在目标的位置处看成是目标幅度为零，则不同位置对应的目标幅度就构成了一个稀疏信号，这种空域的稀疏性使得稀疏信号重构算法可以直接应用于阵列信号的参数估计。

1.3 论文主要内容及结构安排针对上述基于稀疏重构的信源参数估计方法的国内外研究现状，本文以鲁棒高效的阵列信号多参数估计为研究目标，以稀疏重构为数学工具，分别针对：1）远场源的DOA 和功率估计；2）远近场混合源的DOA 和距离估计；3）极化阵列下的远场源DOA、功率和极化参数估计等问题展开深入的研究，旨为克服现有基于稀疏重构的多参数估计方法中存在的估计偏差、计算量大、正则化参数选择不合理及需要信源数的先验信息等问题。

本文共分为六章，具体安排如下：第一章、概述了阵列信号参数估计的研究背景及研究意义，总结分析了稀疏重构在处理信源参数估计中的可行性和潜在优势，并结合近几年基于稀疏重构的信源参数估计的国内研究现状，探讨了已有方法中存在的待解决问题。

第二章、介绍压缩感知、稀疏重构的基本理论和代表性稀疏重构算法，并通过仿真分析与评价各稀疏重构算法在阵列信源参数估计中的适用性及优势。

非均匀线阵波束方向图优化方法牛朝阳;张剑云;郑志东【摘要】对于非均匀线型阵列,在给定阵元数和阵列孔径的约束条件下,以降低波束方向图峰值旁瓣为目标,进行阵元布阵优化和波束形成权值优化.对于布阵优化,利用多种群并行进化遗传算法,分别采用稀疏栅格编码和实数编码对阵元位置进行优化,方向图峰值旁瓣分别达到-11.8dB和-14dB；利用凸优化方法结合遗传算法对阵元位置和波束形成权值进行联合优化,进一步把方向图旁瓣压低到-16.58dB.仿真实验说明了优化方法的有效性.【期刊名称】《弹箭与制导学报》【年(卷),期】2011(031)005【总页数】4页(P212-215)【关键词】非均匀线阵;波束方向图;遗传算法;凸优化【作者】牛朝阳;张剑云;郑志东【作者单位】解放军电子工程学院,合肥230037;解放军电子工程学院,合肥230037;解放军电子工程学院,合肥230037【正文语种】中文【中图分类】TN820.120 引言在实际工程应用中，为了减少成本，降低系统复杂度，希望利用尽量少的天线阵元获得需要的阵列孔径。

对于直线阵列，目前有两种主要的阵列配置方法，一种是均匀线阵，一种是非均匀线阵。

对于前者的研究比较深入，可以利用传统的道尔夫－切比雪夫综合法、泰勒综合法、傅里叶逆变换法和数值优化等方法实现阵列优化；相比于均匀阵列，在相同约束条件下，非均匀阵列具有更多的自由度，可以得到更好的优化效果，目前对于非均匀阵列的优化方法主要有动态规划法、模拟退火法等。

对于25个阵元，50λ（λ为入射信号波长）孔径长度的线阵，文献[1]采用动态规划法得到的方向图峰值旁瓣为－10.14dB，文献[2]采用模拟退火算法，得到峰值旁瓣为－12.07dB的方向图，现有文献均没有对波束形成权值进行同时联合优化。

文中运用多种群并行进化遗传算法对天线阵元进行布阵优化，采用稀疏栅格编码和实数编码两种方式，优化后波束方向图峰值旁瓣分别达到了－11.8dB和－14dB，优于文献[2]方法1.93dB；凸优化方法结合遗传算法对非均匀线阵进行阵元位置和波束形成权值联合优化，可将波束方向图峰值旁瓣下压制到－16.58dB，优于文献[2]方法4.51dB。

一种基于四相编码和优化阵列的MIMO STAP实现方法梁永强;李伟;吴昊天;王兴亮;郭浪【摘要】Structure of the antenna array and orthogonality between signals greatly affects the Space-Time A-daptive Processing ( STAP) performance of a Multiple Input Multiple Output( MIMO) radar. In order to en-hance the cross orthogonality between multiple signals, a method based on genetic algorithm(GA) is pro-posed to increase autocorrelation peak and lower cross-correlation peak. In order to eliminate blind speed caused by sparse array and solve the problem of aperture being too short caused by complete dense structure, a coarray structure is proposed based on the idea of getting longer continuous aperture. High STAP perform-ance is realized without too long array aperture. Simulation testifies that MIMO STAP can achieve high mov-ing target detection performance through design of orthogonal signals and transmit-receive array.%多输入多输出( MIMO)雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理( STAP)性能。

一种改进的知识辅助MIMO雷达空时自适应处理方法侯静;胡孟凯;王子微【摘要】针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波抑制问题,该文提出一种改进的基于知识辅助的空时自适应信号处理算法(KA-STAP).根据杂波在空时2维平面的先验分布离线构造杂波子空间,以此替代基于扁长椭球波函数(PSWF)估计的杂波子空间,避免了复杂运算.仿真结果表明,所提方法不仅能减小运算量,还能获得更深的零陷以及更优的旁瓣性能.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】6页(P795-800)【关键词】MIMO雷达;知识辅助;空时自适应处理;杂波子空间【作者】侯静;胡孟凯;王子微【作者单位】西北工业大学电子信息学院西安 710072;北京大学信息科学技术学院北京 100871;西北工业大学电子信息学院西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TN9581 引言MIMO雷达及其空时自适应信号处理(STAP)近年来得到了学者的广泛关注[1-5]。

MIMO雷达相比于传统的相控阵雷达有很多优势，它只需要少量天线，通过在各天线发射正交信号，并在接收端相应地进行匹配来分离各发射信号分量，从而获得较多的自由度，进而可以提高雷达抑制杂波的能力并改善雷达对机动目标的检测性能。

相应地，MIMO雷达STAP也成为当下研究的热点。

但是与相控阵STAP一样，要想获得最优权向量，MIMO雷达STAP同样需要对高维协方差矩阵进行估计和求逆[6]，这大大制约了它的发展。

通过学者们的不懈努力，近年来，主分量法(PC)，互谱尺度法(CSM)，多级维纳滤波(MWF)等降维STAP方法相继被提出[7-11] ，有效地解决了STAP处理面临的大计算量、收敛性问题。

但这些降维方法却都要面临特征值分解的问题，在此基础上，离线构造杂波子空间的方法被提出。

文献[12,13]利用扁长椭球波函数(PSWF)估计杂波子空间，从而避免通过特征值分解来估计杂波子空间，可以大大减少MIMO雷达降维STAP算法的计算量。

共形天线阵元位置误差校正的辅助阵元法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述天线阵列在无线通信系统中广泛应用，具有方向性传输和接收信号的能力。

然而，由于安装和制造过程中的不完美，天线阵列中的各个阵元位置可能会存在一定的误差。

这些误差可能导致信号的传输和接收效果降低，甚至影响整个无线通信系统的性能。

因此，对于共形天线阵元位置误差的校正成为了一个重要的研究领域。

目前存在一些已有的方法来解决这个问题，但这些方法往往存在一定的局限性。

例如，某些方法对于大规模天线阵列的误差校正效果不佳，或者需要消耗较多的计算资源与时间。

为了解决这些问题，本文引入了辅助阵元法作为共形天线阵元位置误差校正的辅助手段。

辅助阵元法通过引入额外的独立阵元，利用其位置信息对天线阵列位置误差进行校正。

相比于传统的方法，辅助阵元法具有一定的优势，例如减小了系统对阵元位置精确度的要求，并且适用于大规模天线阵列的误差校正。

本文的主要目的是介绍辅助阵元法的原理、优势以及应用场景，并通过实验设计与结果分析来验证其有效性。

通过这些内容的探讨，本文旨在为共形天线阵元位置误差校正提供一种新的解决方案，并对这一研究领域的未来发展做一定的展望。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式来编写:文章结构为了系统地讨论共形天线阵元位置误差校正的辅助阵元法，本文将按照以下结构进行叙述。

首先，在引言部分简要概述研究的背景和意义，以及本文的目的。

然后，正文部分分为三个主要部分进行阐述。

第一个部分是共形天线阵元位置误差校正的问题描述，通过对该问题的细致分析，为后续讨论奠定基础。

第二个部分介绍辅助阵元法的原理，其中包括基本原理、优势以及应用场景的介绍，以便读者能够全面了解辅助阵元法的工作原理及其适用性。

最后一个部分是实验设计与结果分析，详细介绍了本研究中所采用的实验设计，并通过对实验数据的收集与处理进行结果分析和讨论。

最后，在结论部分，总结了研究的主要发现，并对共形天线阵元位置误差校正的启示进行了探讨。

最优阵列处理技术答案
1、阵列配置：阵元的天线方向图（全向性各方向均匀，实际非全向性），阵列的几何结构包括线性、平面和立体阵列，线性阵列分为均匀间隔、非均匀间隔和随机间隔。

2、信号的空域和时域结构。

时域结构包括已知信号、具有位置参数的信号、具有已知结构的信号和随机信号。

空域包括从已知方向入射的平面波、从未知方向入射的平面波和空域扩展信号。

3、噪声（或干扰）的空域和时域结构。

来自外部源的噪声必须同时在时域和空域内进行表征。

时域包括具有未知参数的信号、随机信号。

空域包括从已知方向入射的一个或多个平面波、从未知方向入射的一个或多个平面波和空域扩展干扰。

4、阵列处理问题的目标。

在存在噪声和干扰的情况下，检测一个信号是否存在；在存在噪声和干扰的情况下，对信号实现解调，并估计信息波形；在一个二元通信信号通过多径到达阵列，检测信息序列；对存在噪声的情况下，估计多个平面波信号的波达方向角；对入射的信号和噪声场进行时域和空域的谱估计；把发射信号指向空间一个特定的位置。

WOA算法的非均匀稀布阵列优化方法袁鹏亮;史朝【摘要】鲸算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是最近新提出的一种仿生算法,具有操作简便、搜索快速的突出特点,有非常优异的应用前景.在阵列综合方面,WOA算法还没有引起重视,目前所知,还没有具体的应用文献记录发表.就WOA 在阵列综合的非均匀线阵综合方法进行了有益的探索,通过对算法的适当改进和拓展,将WOA应用到非均匀阵列的约束性问题的优化上,主要实现了对非均匀阵列的阵元间距和数目约束的二元约束问题与主波束宽度的约束问题的优化.仿真结果表明,WOA算法对于非均匀稀布阵列的约束性优化问题是有效的,并且与GA和PSO 算法等进化算法相比,WOA算法在计算速度和稳健性上有更大的优势.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2017(047)010【总页数】6页(P53-58)【关键词】鲸算法;阵列综合;非均匀线阵;稀布化【作者】袁鹏亮;史朝【作者单位】庆阳职业技术学院能源工程系,甘肃庆阳745000;西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129;成都信息工程大学电子工程学院,四川成都610103【正文语种】中文【中图分类】TN821阵列综合是电磁场与电磁波理论研究的一个重要方向，多年以来，已经广泛应用到雷达、微波和远程感知等诸多领域。

在实际的工程应用当中，许多场合基于通信质量以及功率等诸多方面的考量，往往对于阵列天线的远场辐射方向图会提出一些特殊的要求，例如，在雷达扫描中，更多时候需要的是扇形波面，而在卫星通信领域，为了提高功率的节约和传输的准确性，需要的辐射方向图一般应该具有窄主瓣低旁瓣的特征，在地面的移动通信当中，则更多需要天线的远场方向图具有深零陷的特征，以便能够更好地解决信道的拥塞、对消干扰等现实问题[1]。

迄今为止，伴随各种通信技术的蓬勃发展和在生产生活的大量应用，广泛的需求使得阵列天线的远场辐射方向图的旁瓣压制成为阵列综合的重要的研究方向之一。

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