【摘 要】
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数字波束形成（DBF）作为阵列信号处理中的一项关键技术,广泛应用于雷达、声呐、天文观测、通信、卫星、医学成像等诸多领域。但面对日益复杂且包含众多干扰的电磁环境,对DBF技术提出了更高的要求,需要兼备实时性,空间分辨能力和抗干扰特性。因此,自适应数字波束形成（ADBF）作为一种常用的抗干扰技术应运而生。本文考虑到采样协方差矩阵求逆（SMI）算法因快拍数和协方差矩阵失配等因素在FPGA上实现的性能较差
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数字波束形成（DBF）作为阵列信号处理中的一项关键技术,广泛应用于雷达、声呐、天文观测、通信、卫星、医学成像等诸多领域。但面对日益复杂且包含众多干扰的电磁环境,对DBF技术提出了更高的要求,需要兼备实时性,空间分辨能力和抗干扰特性。因此,自适应数字波束形成（ADBF）作为一种常用的抗干扰技术应运而生。本文考虑到采样协方差矩阵求逆（SMI）算法因快拍数和协方差矩阵失配等因素在FPGA上实现的性能较差,提出了基于对角加载SMI算法（DL-SMI）的FPGA实现方案,并展开深入研究,具体内容如下:首先,本文基于阵列信号处理的相关理论基础建立了均匀线阵和均匀平面阵窄带信号模型,仿真了各模型的方向图。同时,基于均匀线阵模型说明了自适应波束形成器的结构和原理,并对典型的自适应波束形成准则:最大信干噪比（MSINR）准则,最小均方误差（MMSE）准则和线性约束最小方差（LCMV）准则进行了分析和仿真比较,得出基于各准则形成的波束能够自适应抗干扰,在方向图中形成零陷。其次,本文研究了典型的自适应波束的非盲算法和盲算法,对最小均方（LMS）算法,递推最小二乘（RLS）算法,SMI算法以及DL-SMI算法进行了理论分析,公式推导和优缺点对比,并分别对这四种算法的方向图进行了仿真,得出DL-SMI算法有着更好的收敛性,稳定性,抗干扰性以及较高的输出信噪比。另外,还分析了恒模（CMA）算法和基于波达方向（DOA）估计的盲算法,并对比CMA算法和LMS算法得出两者具有相似的迭代公式,区别仅在于误差信号不同。最后,基于L波段多波束天线系统,提出了DL-SMI算法的硬件和FPGA实现方案。紧接着分析了阵列信号预处理和DL-SMI算法中各模块的FPGA设计原理及算法流程,并利用Modelsim,Vivado Simulator和Matlab仿真软件,验证了各模块设计的可行性及正确性。另外为验证DL-SMI算法搭建了有线和无线测试环境,通过实验测试得到了自适应波束形成方向图和波束功率情况,验证了基于FPGA设计的DL-SMI算法能够达到在期望方向形成最大增益并能自适应抗干扰的目的。
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