论文部分内容阅读
相较于传统波束形成系统,结合光学处理的光学波束形成系统因具备体积小重量轻、瞬时带宽大,抗电磁干扰能力强等优点,已成为目前光电对抗装备研究的热点之一。空间光学波束形成网络(Spatial Optical Beam Forming Network,SOBFN)是一种基于外差混频技术体制的光学波束形成系统,它具有结构简单轻便,可实现相位连续调节等优点。本文围绕这种结构模型,研究基于SOBFN的信号检测与测向技术。论文的主要研究内容如下:(1)建立了空间光学波束形成网络的窄带信号模型。首先从SOBFN的系统工作原理出发,分析空间光学波束形成网络的波束形成过程,建立窄带单信号及多信号输入条件下系统的输出模型,并简要分析该模型与传统阵列信号模型的不同点。然后通过计算机仿真验证信号模型的准确性,并分析SOBFN的波束形成性能。(2)研究了基于空间光学波束形成网络的信号检测算法。信号检测是进行信号测向的前提。首先基于SOBFN的信号模型分析观测模型及系统响应的特点。利用观测模型的时间不变性提出一种基于接收数据协方差矩阵特征值分解的信号检测算法。介绍该算法的检测原理,并根据检验统计量的分布特性给出检测门限。最后,通过仿真实验给出典型信号环境中算法的检测结果,并利用蒙特卡洛仿真分析算法的检测性能。(3)研究了空间光学波束形成网络的窄带测向算法。针对SOBFN信号的幅度结构特征,提出基于幅度拟合的单信号测向方法。利用仿真实验验证这一算法的可行性,并讨论各种参数对算法测向性能的影响。另外,针对多个同频窄带信号同时入射的场景,提出一种基于贝叶斯稀疏重构的多信号测向算法Bayesian-DOA。利用蒙特卡洛仿真分析算法的噪声适应能力,空域临近信号分辨能力以及对小样本信号环境的适应能力。(4)研究了空间光学波束形成网络的宽带信号测向方法。首先利用频域分解思想,将宽带信号分解为带宽内多个离散频点上的窄带数据。随后,借鉴基于信号空域稀疏性的窄带测向方法的基本思路,实现对宽带信号的测向。根据对离散频点数据的处理方式不同,提出非相干和相干两种宽带测向算法:非相干Bayesian-DOA方法及多模型联合测向方法。通过仿真实验对比分析这两种算法的测向性能及计算效率。