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[发明专利]基于预加权正交投影分解的共形阵列发射波束赋形方法-CN202310270598.5在审
发明人： 谢菊兰;陈政宇;付小川;汪亚龙;何子述;李会勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于预加权正交投影分解的共形阵列发射波束赋形方法，本发明通过给出主极化和交叉极化导向向量表达形式，构造最优化问题，对主波束指向和主波束极化方式进行约束，得到初始权向量实现预加权。结合初始权向量，基于最小方差无失真响应算法得到发射权向量，并对权向量进行正交投影分解，通过调整实数实现对共形阵列发射波束方向图波束赋形。本发明能够有效降低发射方向图峰值旁瓣电平，在设定角度范围内形成凹陷，并对极化方式和交叉极化进行约束，使得共形阵列发射波束方向图在保证主波束对准期望发射方向的同时，实现各项性能需求。
基于加权正交投影分解阵列发射波束赋形方法

[发明专利]基于累加调参迭代的共形极化阵发射波束赋形算法-CN202310671054.X在审
发明人： 谢菊兰;付小川;于少筠;刘兆博;汪亚龙;何子述;李军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于累加调参迭代的共形极化阵发射波束赋形算法。本发明基于MVDR准则得到发射权向量解析解，然后基于矩阵求逆法则得到权向量迭代递推公式，采用数学推导的方式得到每一步迭代中实数调整参数的最优解析解，最终得到满足性能要求的发射波束方向图。该方法在运算量低，收敛性好的同时，使得共形极化阵列发射方向图满足主波束指向和极化约束，并且有效降低峰值旁瓣电平以及峰值交叉极化电平，且能够在特定角度范围内形成深凹陷。此外，所提方法尤其适合大规模阵列波束赋形。
基于累加调参迭代极化阵发波束赋形算法

[发明专利]基于改进遗传算法的新型平面分子阵天线阵列综合布阵方法-CN202010271991.2有效
发明人： 谢菊兰;郭明宇;邓宇昊;饶申宇;冯雅栋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明涉及天线阵列布阵优化技术，特别涉及子阵级天线阵列的优化布阵技术。本发明首先提出了一种改进的遗传算法，相对于传统遗传算法容易陷入局部最优的问题，增加了底层全局搜索的步骤，提升了遗传算法的优化性能。此外，对于平面分子阵布阵问题中存在的难以判断子阵是否重叠的问题，本发明提出了一种简单易行的判断方法，并采用改进遗传算法对该方法在平面分子阵布阵中的作用进行了验证，相比于传统的布阵方法，新方法有效地提高了子阵分布的自由度，进一步提升了布阵优化性能。
基于改进遗传算法新型平面分子天线阵列综合布阵方法

[发明专利]基于迭代重加权可降维的二维平面DOA估计方法-CN202110684905.5有效
发明人： 谢菊兰;阮铭;陈杭;陈政宇;李会勇;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明涉及阵列信号处理领域，公开了一种基于迭代重加权可降维的二维平面DOA估计方法，本发明利用kronecker积的性质，对阵列接收数据模型进行变形，通过降维思想将二维联合角度估计分为两个一维DOA估计问题，目的是为了降低计算复杂度，然后引入对数和函数作为促稀疏的目标函数，分别建立关于俯仰角和方位角的稀疏信号重构优化问题，使用基于线性谱估计的超分辨迭代重加权算法求解该最优化问题得到俯仰角和方位角的估计。本发明方法降维处理后相对地降低了计算量，解决了格点失配问题，实现了角度自动配对的二维平面阵列的DOA估计，同时该方法还可以解相干，在较低信噪比下也能得到很好的估计效果，以及该方法具备较高分辨力和较高估计精度的优点。
基于迭代重加权可降维二维平面 doa 估计方法

[发明专利]基于LCMV互补分解的共形阵列发射波束赋形方法-CN202310261794.6在审
发明人： 谢菊兰;陈政宇;付小川;汪亚龙;何子述;李会勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于LCMV互补分解的共形阵列发射波束赋形方法，通过构造LCMV波束形成器，对极化共形阵列发射方向图主波束指向和极化参数进行约束。然后对最优权向量进行互补分解，通过调整实数实现对发射波束方向图的优化。能够有效降低峰值旁瓣电平和交叉极化电平，并在设定角度范围内形成凹陷。本发明能够在保证主波束指向不偏移的基础上，实现共形阵列发射波束方向图极化约束，并有效进行波束赋形，使得共形阵列发射波束方向图满足性能需求。
基于 lcmv 互补分解阵列发射波束赋形方法

[发明专利]一种基于交替迭代的共形阵列离格参数估计方法-CN202310325255.4在审
发明人： 谢菊兰;杨攀;付小川;汪亚龙;李军;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交替迭代的共形阵列离格参数估计方法，属于雷达通信技术领域。本发明利用稀疏入射信号与接收数据的强相关性，对空域稀疏进行了降维，基于残差最小，建立稀疏入射信号的代价函数，利用对数函数的促稀疏性，使用对数函数代替l0范数，使用极大极小算法求解问题，且求解过程使用交替迭代的思想，使用梯度下降算法更新俯仰角方位角和最优稀疏信号解，根据稀疏入射信号解计算极化信息。本发明方法可以解决离格问题，同时因为测量时没有利用接收数据协方差矩阵，低快拍下仍然有很好的效果。
一种基于交替阵列参数估计方法

[发明专利]基于二重粒子群算法的共形阵列同时发射多波束动态组阵方法-CN202310261792.7在审
发明人： 谢菊兰;陈政宇;付小川;汪亚龙;何子述;李会勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H01Q21/00 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于二重粒子群算法的共形阵列同时发射多波束动态组阵方法，基于波束指向去除遮挡阵元并基于主波束增益最大化的遍历法则对阵元进行筛选。通过多目标粒子群算法实现各个指向的最优动态组阵，然后基于多元粒子群算法，对交叉阵元有效划分所属波束指向，最终实现同时发射多波束动态组阵。本发明能够在保证同时发射多波束且阵元不复用的基础上，实现各个波束发射方向图的综合优化。
基于二重粒子算法阵列同时发射波束动态方法

[发明专利]基于最大输出信噪比的共形极化阵发射方向图赋形算法-CN202310225632.7在审
发明人： 谢菊兰;付小川;陈政宇;汪亚龙;杨攀;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于最大输出信噪比的共形极化阵发射方向图赋形算法。本发明首先综合考虑阵元各向相异以及载体遮蔽效应，根据阵元局部方向图，建立共形阵列模型。然后，构造基于最大输出信噪比的共形极化阵发射方向图赋形凸优化模型。最后利用逐步递进的思想确定模型参数，从而对权向量进行求解，得到最优权向量。该方法从输出信噪比最大的角度对共形极化阵列发射端波束赋形展开研究。在多约束的前提下巧妙的构造了最优化模型，使得阵列输出信噪比增大的同时，主波束指向和极化信息得到有效约束，峰值旁瓣电平和交叉极化电平也得到有效降低，并且还能够在特定角度范围内形成凹陷。
基于最大输出极化阵发方向赋形算法

[发明专利]一种高精度多点线性约束的自适应单脉冲测向方法-CN201911366666.8有效
发明人： 谢菊兰;邓宇昊;冯雅栋;郭明宇;饶申宇;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S13/44 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种高精度多点线性约束的自适应单脉冲测向方法，包含步骤：确定阵列的视轴方向及其对应的导向向量；构造约束矩阵和相应的约束向量；对约束矩阵进行奇异值分解，并且选取较大的奇异值和其所对应的左右奇异向量对原约束矩阵进行近似；利用近似后的约束矩阵及约束向量代替原约束条件；在该约束条件的基础上，以最小化输出功率为目标函数进行优化，并求解得到自适应差波束权；利用得到的和差波束权与阵列接收数据形成和差波束以及单脉冲比进行测向，得到测向结果。利用奇异值分解的方法对待约束角度区间进行多点线性约束既保证了在整个角度区间的线性度，还利用选取较大奇异值分量的方法有效的降低了自由度的消耗。
一种高精度多点线性约束自适应脉冲测向方法

[发明专利]基于原子范数最小化可降维的二维离格DOA估计方法-CN202110783040.8有效
发明人： 谢菊兰;阮铭;陈杭;陈政宇;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于原子范数最小化可降维的二维离格DOA估计方法，该方法利用Kronecker积的性质，对阵列接收数据模型进行变形，从而将二维联合角度估计通过降维分为两个一维DOA估计问题，目的是为了降低计算复杂度，降维后分别引用原子范数最小化ANM理论，建立多快拍下的原子范数最小化问题，并将非凸问题转为半正定规划问题，使用CVX工具箱求解，最后通过esprit算法实现方位角和俯仰角的估计。本发明可实现角度的自动配对的二维平面阵列的DOA估计，可解决网格失配问题，可解相干性，在低信噪比下也能得到很好的估计效果，以及使得计算量降低。
基于原子范数最小化可降维二维 doa 估计方法

[发明专利]未知极化参数的自适应单脉冲测向方法-CN202011002794.7有效
发明人： 谢菊兰;邓宇昊;郭明宇;冯雅栋;饶申宇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G01S13/44 文献下载
摘要：本发明涉及雷达通信技术，公开了一种未知极化参数的自适应单脉冲测向方法，本发明利用了最大似然方法，在未知期望信号极化参数的情况下，避开了极化参数对测向结果的影响，使得该方法在任何极化条件下，都可以取得较为理想的结果，同时克服了传统单脉冲测向方法必须已知极化条件才能取得较好测向结果的难题。
未知极化参数自适应脉冲测向方法

[发明专利]基于去预延迟空时结构的相干信号源DOA估计方法-CN201810978424.3有效
发明人： 谢菊兰;陈敲月;胥凌锐;胡君丽;谢明;李会勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-27 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于去预延迟空时结构的相干信号源DOA估计方法，属于自适应阵列信号处理技术领域。本发明针对现有的宽带相干信号算法CSM只应用于相关情况，并且计算量太大。而目前的空时结构宽带DOA不能解相干，本发明公开了一种可以同时解决相干源和频域宽带测向计算量大的DOA估计方法。在基于去预延迟空时结构进行信号重组后，获取待搜索角对应的约束矩阵、约束向量，再采用迭代处理获取搜索角度的功率谱；最后，由搜索角度的功率谱的峰值位置得到信号源的DOA估计结果。本发明提出的方法在信号数据量较少和低信噪比的条件下，分辨率比前者有所提高。
基于延迟结构相干信号源 doa 估计方法

[发明专利]一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质-CN202110401827.3有效
发明人：胡瑞贤;陈竹梅;谢菊兰;雷川;徐宏宇;匡云连 -专利权人：中国电子科技集团公司电子科学研究院;电子科技大学;钱塘科技创新中心
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质，其中优化方法包括：根据目标天线方向图确定初始阵列参数；根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。本发明方法所获得的优化阵列分布和优化激励能够以更少的阵元数量，最大程度重建目标方向图，由此有效节约阵元数量，提高稀疏效果。
一种天线方向图优化方法装置可读存储介质

[发明专利]基于联合约束的自适应单脉冲测向方法-CN201910763378.X有效
发明人： 谢菊兰;程方昊;唐思晴;何勤;李会勇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S13/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合约束的情况下自适应单脉冲测向方法，属于自适应阵列信号处理领域的单脉冲测向技术。本发明可以有效的避免在自适应干扰抑制过程中，由于干扰存在的情况下单脉冲估计性能下降的问题，从而改善单脉冲的性能。基于本发明的处理过程，使得在通过扩维度进行求解最优权向量的同时，改善了计算时间的复杂度，与常规的线性约束条件相当，并且性能还优于常规的线性约束条件。且本发明方法与常规的静态单脉冲比十分接近，有效的改善了单脉冲性能。此外，本发明通过充分利用了对窄带信号进行整体处理的方式，相比于传统的单脉冲测角方法，具有信噪比小、时间复杂度低精度高、更加稳健的优点。因此，本发明具有较强的工程实用性。
基于联合约束自适应脉冲测向方法

[发明专利]嵌套阵列下混合相干DOA估计方法-CN201810978267.6有效
发明人： 谢菊兰;程方昊;胥凌锐;胡君丽;何子述 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-08-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种嵌套阵列下混合相干DOA估计方法，属于自适应阵列信号处理领域的DOA技术。本发明基于阵列非均匀结构的特殊性，在未知阵列信号是否存在相干或相关的情况下，重构出导向矩阵，然后使用基于压缩感知的稀疏重构的LASSO方法求得最终的DOA值。本发明不用提前知道信号是否存在相关或相干，且还能通过估计出的相关矩阵来判断出信号是否存在相关或相干性。本发明充分利用了嵌套阵列的高自由度的优势，使得估计信号的个数超出了物理阵列的孔径。
嵌套阵列混合相干 doa 估计方法

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