【摘 要】
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在目前的抗干扰技术中,自适应阵列天线占有十分重要的地位,它能够动态的跟踪用户信号,并根据外部信号环境自动调节各阵元的加权系数,使波束方向图主瓣对准期望信号来向并使零
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在目前的抗干扰技术中,自适应阵列天线占有十分重要的地位,它能够动态的跟踪用户信号,并根据外部信号环境自动调节各阵元的加权系数,使波束方向图主瓣对准期望信号来向并使零陷或较低的旁瓣对准干扰信号来向,从而达到使干扰信号置零的效果,有效的抑制干扰信号。波束形成算法是阵列天线研究的主要问题之一。有限次采样所带来的阵列协方差矩阵估计误差以及相干干扰信号的存在等都将会导致自适应波束形成器的性能下降,而且,现有算法的高计算复杂度也很大程度上限制了其应用,因此,研究性能更好的自适应波束形成算法以提高阵列天线的抗干扰性能是非常必要的。本文首先阐述了自适应阵列天线的基本概念、实现形式及技术优势,介绍了其系统结构和工作原理并构建了其接收信号模型。其次结合最佳滤波准则介绍了典型的自适应零陷波束形成算法,如最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法、直接矩阵求逆(DMI)算法,并分析和比较了它们的性能。然后重点探讨了基于特征结构的波束形成(ESB)算法,针对传统ESB算法中的特征值分解(EVD)所带来的高的计算复杂度,在已有的信号加干扰(SI)子空间近似和干扰子空间近似算法的基础上,给出了一种改进的子空间近似算法；针对传统ESB算法在存在相干信号入射情况下零陷变浅甚至不能形成零陷所带来的对干扰信号抑制性能下降的问题,研究了基于前后向空间平滑解相干的ESB算法(FBSS-ESB),并给出一种基于低秩逼近的ESB算法(LRA-ESB)和一种基于奇异值分解(SVD) Toeplitz矩阵重构的ESB算法(SVD-Toeplitz-ESB)同时,在不同信号环境下对上述算法做了MATLAB仿真以分析它们的抗干扰性能并验证本文给出算法的有效性；最后,对通篇论文进行了总结。
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