简化极化阵列中的APES波束形成算法研究

"该资源是一篇发表于2014年的工程技术论文，作者是幸璐璐，主要讨论了一种基于简化极化敏感阵列的APES（幅度相位估计）波束形成算法，旨在降低极化阵列中各共点分量间的互耦影响，提升滤波性能。" 在无线通信和雷达系统中，波束形成是一种关键的技术，它通过调整阵列天线的各个元素的加权值来控制信号的方向性和增益，以改善信噪比并实现特定方向的目标检测。APES波束形成算法是自适应波束形成的一种，它同时估计信号的幅度和相位，从而优化波束形成的效果。 在该论文中，作者提出了一种针对简化极化敏感阵列的APES算法。极化敏感阵列（PSA）是一种能够处理极化信息的特殊阵列，它可以感知入射信号的极化状态，从而增强对目标的识别能力。然而，PSA中的共点分量之间可能存在互耦，这会降低阵列的性能。为了解决这个问题，论文首先介绍了简化极化阵列的结构模型和接收信号模型，这些模型简化了实际阵列的复杂性，使得分析和设计更为可行。 接下来，作者详细推导了适用于简化极化阵列的APES波束形成算法。这个过程涉及到了最优权向量的计算，权向量是决定波束形成方向和形状的关键因素。通过理论上推导，作者得到了确定这些权向量的表达式，这为实现高效、精确的波束形成提供了理论基础。 在理论研究之后，论文进行了仿真实验，以验证极化APES算法在波束形成应用中的效果。仿真实验结果显示，即使在强期望信号功率、低采样快拍数或存在相干干扰的苛刻条件下，该算法仍能保持波束图的稳定，显示出其优良的鲁棒性。 这篇论文提出的APES波束形成算法为极化敏感阵列的优化提供了新的解决方案，尤其是在应对互耦问题和提升滤波性能方面。其理论推导和仿真实验为实际系统的设计和优化提供了有价值的参考。这一研究成果对于无线通信、雷达探测以及其他需要高精度波束控制的领域具有重要意义。