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🔥 内容介绍
10 阵元雷达在相干干扰场景下的多种自适应波束形成(ADBF)算法,可分析目标串入比例、相干系数对方向图的影响及脉压处理,但存在变量未初始化、算法逻辑不完整等问题,需优化以保证运行稳定性。
一、代码核心功能
-
构建雷达信号模型:包含目标回波(线性调频信号)、相干干扰(基于目标信号复制),支持设置信噪比(SNR)、干噪比(INR)。
-
实现多种 ADBF 算法:SMI(采样矩阵求逆)、MCMV(约束最小方差)、CTMV(相干目标抑制)、SPT-ADBF、CTP,对比不同算法的方向图性能。
-
分析关键影响因素:目标信号串入比例(0~1)、干扰相干系数(5 组不同重复次数)对方向图零陷深度的影响。
-
空域 - 时域联合处理:波束形成后对输出信号进行脉冲压缩,验证目标检测效果。
二、存在的关键问题
- 变量未初始化
:
F2_nor_db、F_mcmv_nor_db、w_smi_ratio等核心数组未提前声明维度,运行时易出现 “未定义变量” 错误。 - 算法逻辑不完整
:WFSS(加权空间平滑)算法仅注释未启用,且内部子阵划分、协方差矩阵平滑逻辑存在漏洞(如
Rk与Rf混用)。 - CTP 算法权值计算不严谨
:权值
w_ctp = 30*(eye(N)-Us*Us')*V(:,3);中,系数 30 无合理依据,且特征向量选择(V(:,3))未说明理由,结果随机性强。 - 脉压处理未保存结果
:循环中计算的脉压结果(
Fr)未存储,无法对比不同相干系数下的脉压性能,且参考信号与目标信号时延未对齐。 - 参数设置模糊
:阵元间距
d单位未注明(默认应为波长倍数),对角加载系数(1、30)凭经验设置,未给出选择依据。 - 信号截取逻辑冗余
:两次调用
find(abs(TargetSignal)>=mean(...))截取信号,第二次覆盖第一次结果,逻辑重复且可能导致数据丢失。
三、优化方案
- 初始化核心变量
:在代码开头声明所有数组维度,示例:
F2_nor_db = zeros(11, length(theta));(11 组串入比例 × 角度轴点数)
w_smi_ratio = zeros(11, 5, N);(串入比例 × 相干系数 × 阵元数)
- 补全 WFSS 算法逻辑
:修正子阵划分与协方差矩阵平滑流程,启用注释代码,确保
R_wf计算正确,补充权值归一化步骤。 - 修正 CTP 算法权值
:移除固定系数 30,按 “最大化输出信噪比” 原则重新计算,示例:
w_ctp = (eye(N)-Us*Us')*inv(Rx_ctp)*(eye(N)-Us*Us')*a_t / (a_t'*(eye(N)-Us*Us')*inv(Rx_ctp)*(eye(N)-Us*Us')*a_t); - 完善脉压结果存储
:创建脉压结果数组(如
Fr_all = zeros(5, sampnum);),存储不同相干系数下的脉压结果,对齐参考信号与目标信号时延(加入2*R/c补偿)。 - 明确参数定义与选择
:注明阵元间距
d单位(如d = d/lambda;归一化为波长倍数),对角加载系数通过交叉验证确定(如设置 0~50 的遍历范围)。 - 简化信号截取逻辑
:保留一次信号截取,直接基于无噪目标信号确定截取范围,避免冗余计算:
n_cut = find(abs(TargetSignal_unnoised)>=mean(abs(TargetSignal_unnoised))); s_t = TargetSignal(n_cut);
⛳️ 运行结果





📣 部分代码
N = 10;
pos_t = [0]; % 期望信号方向
theta_t = pos_t*pi/180;
pos_i = [0.2]; % 干扰信号方向
theta_i = pos_i*pi/180;
d = [0 10.9945 17.1158 24.2051 30.6403 36.7621 51.9163 56.9941 97.7623 200]';%阵元间距离
theta = (-1:0.001:1)*pi/180; %角度轴
%===== 时域参数 =====
c = 3e8;
f0 =3e9;
Tp = 0.64e-6;%脉宽
B = 20e6;%带宽
k = B/Tp;%chirp斜率
R = 300;%距离
lambda = c/f0;%波长
INR_db = [40]; % 干噪比db
INR = 10.^(INR_db/20); % 干噪比
🔗 参考文献
[1]陈希信,韩彦明,于景兰.高频雷达自适应波束形成抗干扰研究[J].电波科学学报, 2010(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1005-0388.2010.06.024.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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