[发明专利]一种基于粒子群的小型化阵列天线抗干扰实现方法有效

专利信息
申请号: 201810853594.9 申请日: 2018-07-30
公开(公告)号: CN109143275B 公开(公告)日: 2020-09-22
发明(设计)人: 李玉玲;邓志鑫;赵军;于雪岗;崔淼;蔡霖培;徐少波 申请(专利权)人: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
主分类号: G01S19/21 分类号: G01S19/21;G01S19/01
代理公司: 河北东尚律师事务所 13124 代理人: 王文庆
地址: 050081 河北省石家*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 粒子 小型化 阵列 天线 抗干扰 实现 方法
【权利要求书】:

1.一种基于粒子群的小型化阵列天线抗干扰实现方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1,将阵列天线接收到的M路射频模拟信号进行下变频和A/D量化处理,得到M路中频数字信号;

步骤2,计算M路中频数字信号的协方差矩阵的最大似然估计,并进行特征值分解,得到信号子空间US和噪声子空间UN

步骤3,利用信号子空间和噪声子空间的双重信息进行谱估计,同时基于概率统计的综合学习粒子群算法对谱估计函数进行寻优处理,得出全局最优位置即为干扰来向;然后通过对粒子搜索范围的迭代调整,得出所有有效干扰来向信息;

步骤4,利用步骤3得到的有效干扰来向信息,基于综合学习粒子群算法对接收信号的二维阵列方向图进行约束,得到空间范围内进行干扰抑制和低副瓣处理的最佳权值;

步骤5,利用最佳权值对M路中频数字信号进行空间滤波,得到无干扰的卫星导航信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群的小型化阵列天线抗干扰实现方法,其特征在于:步骤3具体包括以下步骤:

第(1)步:初始化粒子信息

选取干扰来向信息的方位角θ和俯仰角作为种群粒子,随机初始化粒子的位置及速度;

第(2)步:计算适应度函数

根据当前粒子的位置、速度以及信号子空间与噪声子空间信息计算测向的适应度函数,得出适应度最好的粒子的历史最优位置pfi(d)即为学习样例,其中fi(d)表示粒子i将学习哪个粒子的历史最优值;

第(3)步:更新粒子的速度和位置

粒子的增长率表示为其中平滑系数ε>0,分别表示粒子i第k次迭代与第k-kth次迭代的个体极值适应度值;

粒子的速度和位置更新公式表示为:

xid(k+1)=xid(k)+vid(k+1)

其中,vid是粒子的速度,xid是粒子的位置,学习因子为c1=2,r1和r2是范围为[0,1]的随机数,分别为粒子位置变化的上限和下限,w(k)是惯性权重:其中winit、wfinal分别为迭代的初始权重和最终权重,分别取值为0.4和0.9,Kmax为最大迭代次数,Th为预设的阈值;

第(4)步:循环迭代完成算法收敛

返回第(2)步,直到达到最大迭代次数或达到收敛精度,得出全局最优位置即为干扰来向值,完成一次干扰来向估计;

第(5)步:调整搜索范围找出所有有效干扰来向

完成一次干扰来向估计后,将干扰来向与预设门限值进行对比,未超过门限值则视为无效干扰来向,转入步骤4;超过门限值的即为有效干扰来向,将有效干扰来向的个数加1,然后检测有效干扰来向的个数是否达到预设值,如果是,则执行步骤4;否则根据有效干扰来向对粒子位置范围进行调整,转入第(1)步。

3.根据权利要求1所述的一种基于粒子群的小型化阵列天线抗干扰实现方法,其特征在于:步骤4具体包括以下步骤:

第(1)步:确定种群规模为M*2,即M个通道对应的复权值的幅值和相位作为种群粒子,并随机初始化粒子的位置及速度;

第(2)步:对接收信号的二维阵列方向图Ppattern进行约束的适应度函数表示为:

其中,为主波束宽度,Llimit为约束电平值;θnull、表征零陷范围,根据动态应用场景而定;Llobe、Lnull分别为限定的副瓣电平和零陷深度,θ为干扰来向信息的方位角,为干扰来向信息的俯仰角,θi为全局最优位置干扰来向信息的方位角,为全局最优位置干扰来向信息的俯仰角;

并通过适应度函数,得出适应度最好的粒子的历史最优位置;

第(3)步:根据历史最优位置更新粒子的速度和位置;

第(4)步:返回第(2)步,直到满足收敛条件时,得到的最优解即为空间范围内进行干扰抑制和低副瓣处理的最佳权值。

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