零适应期范文
零适应期范文（精选5篇）
零适应期 第1篇
1 零排放养猪的优势分析
1.1 对环境的污染有一定程度的减轻
零排放养猪法由于是利用有机垫料建成的一个发酵床, 猪粪尿经微生物菌的发酵后, 得到充分的分解和转化。不需要对猪粪采用清扫排放, 也不会形成大量的冲圈污水, 从而基本没有废弃物、排泄物排出养猪场, 基本上实现了污染物“零排放”标准, 一定程度上减轻了养猪业对环境的污染程度。
1.2 减少了资源消耗
从目前农村的养猪情况来看, 与一般养猪户相比, 养猪需要用大量的水来冲洗猪粪尿, 需要用大量的煤炭来烧煮饲料等。而采用此法只需提供猪只的饮用水, 无须耗煤耗水, 从4家零排放养猪猪场的调查统计情况来看, 能节约40%～50%的水。
1.3 相对节省饲料
零排放养猪由于在有机垫料中添加了许多有益菌, 粪便又给菌类提供了丰富的营养, 促使有益菌不断生长繁殖, 形成菌体蛋白, 猪只通过拱食圈内填充料中的菌体蛋白, 补充了营养, 因而在一定程度上相对节省了饲料。
1.4 是实现生态养猪的好办法
采用零排放养猪, 垫料在使用一年或两年后, 形成可直接用于果树、农作物的生物有机肥, 达到了循环利用和变废为宝的目的。是实现生态养猪的好办法。
2 零排放养猪的问题分析
2.1 圈舍修建不科学
从綦江区13家的修建情况来看是不科学的:首先是圈舍不宽敞, 圈底没硬化, 圈栏不是活动性的。这就为垫料清除设下了障碍。笔者曾参观过日本的零排放养猪场, 修建的圈栏宽敞, 是活动性的, 圈底硬化, 清除垫料时将猪赶到另一边, 用铲车开进猪圈内进行清除, 快速方便, 可在短时间内彻底清除干净, 一般在2个月内清除1次, 不至于2或3年才清除1次, 这样是十分麻烦和费劲的;二是降温设施差, 房顶没做隔热层, 更没安空调、排风扇等, 达不到零排放养猪要求的适宜温度和湿度。一旦到了夏季, 猪舍内常因温度过高影响有益菌的的生长繁殖, 从而达不到零排放养猪的效果。
2.2 使用消毒药品和抗生素类药物面临两难
从目前来看, 养猪户面临着两难的选择:一是平时的常规消毒, 他们心怕消毒药喷洒到圈内的垫料上;二是当猪场发生重大疫病时 (如蓝耳病、圆环病毒性疾病, 或者口蹄疫、猪瘟等烈性传染病) , 连抗生素类药物都不能使用。大家都很清楚, 当重大疫病发生时, 如果连抗生素类药物都不能使用, 就不能以最快方式来控制疫情, 单纯靠隔离治疗疫病是根本不行的, 一旦发病将给猪场带来惨重的损失。
2.3 饲养成本高
一是猪舍占地面积大, 100 m2只能养50头猪左右 (每头猪占地面积1.5m2以上) , 但规模化养猪场100 m2至少可饲养80～90头猪, 因此, 建设猪场费用增加;二是养猪成本增加, 有的猪场的业主认为一次性喷洒菌液就可以维持很长时间菌种的生长, 但实际上菌种的生长是和垫料的组成以及温湿度直接相关。就目前比较粗糙的垫料组成, 不能为菌种的生长提供适宜的条件, 那就需要定期更新添加有机垫料和有益菌, 而菌液的成本代价又是非常高的, 这样势必增加了饲养成本。
2.4 易降低抵抗力造成呼吸道疾病
发酵床因为是靠锯木粉、米糠等粉状物吸收猪的排泄物, 而猪有拱食的习惯, 锯木粉、米糠等粉状物会因为猪拱食时进入呼吸道, 长此以久, 易导致猪出现呼吸道疾病。发酵后在垫料中存在着大量的霉菌毒素, 猪只采食霉菌毒素后, 常引起免疫抑制, 抵抗力下降, 在綦江区零排放养猪的规模猪场中, 有5个猪场发生过呼吸道病。
2.5 垫料清理麻烦
从綦江区的情况来看, 各个猪场的基本要求是2～3年才彻底清理1次。在2～3年的时间里, 猪的粪便是越积越多, 这样显然是不科学的。我们在走访猪场的过程中, 发现有的猪场由于有相当长的时间没有添加垫料和有益菌, 圈内是猪粪堆积, 粪尿淤积, 根本不象是零排放养猪法养猪。这样的环境对猪的生长发育是很不利的。特别是在炎热的夏季, 猪舍内温度过高又不散热的情况下, 猪只不但不能正常的生长发育, 反而会由此诱发一些疾病的发生。
零适应期 第2篇
一、明确工作内容，制定活动方案，确保活动顺利开展。根据矿相关布署和文件要求，我厂下发新技术厂安字【2012】3号文，《关于认真开展2012安全生产“零违章、零事故、零隐患”活动的通知》，文件中明确活动的安排和有关事项，并强化组织领导，成立工作机构，细化活动内容，制定活动方案(共48项)，现各工段、各部门均已基本完成。
二、广泛发动宣传，合理组织，增强全体员工参与积极性。
1、按照活动方案开展要求，认真组织全体员工学习德铜安字【2012】4号文件，深入贯彻落实文件精神，将相关活动文件传达到各班组。
零适应期 第3篇
关键词：卫星定位；抗干扰；自适应调零；LMS算法
中图分类号：TP228.4 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）03-0044-04
StudyofSimulationAlgorithmofAdaptiveNullingAntenna ArrayforAntiJamminginSatellitePositioningSystems
CHUMingyang
（NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xian710072，China）
Abstract：AdaptiveantennaarrayisthemainresearchdirectionofGPSantijamminghomeanda board，andadaptivenullingantijammingalgorithmisoneoftheantijammingtechnologieswhichusesin practicesuccessfully.Thispaperintroducestheadaptivenullingantijammingtheoryandbuildsthemath ematicalmodeloftheantennaarray.AndbasedonLMS，theadaptivenullingalgorithmforfourantenna elementsanditsimplementationarediscussedaswell.Thealgorithmissimulatedanditsresultsshowthat itfeaturesrelativelystrongantijammingcapabilitytothemonotone，dualtoneandtripletoneinterfer ence.
Keywords：satellitepositioning；antijamming；adaptivenulling；LMS（LeastMeanSquare）algo rithm
在讨论阵列接收信号模型之前，首先假设接 收信号符合窄带模型的要求，即信号的带宽B远 远小于载波频率fc。事实上，绝大多数通信系统 的信号以及对GPS，BD2等系统的干扰信号都满 足此要求。在此假设下，入射信号在不同振元间 的微小延时可以用相移来代替。也就是说，对同 一个信号，不同振元对该信号的响应间只相差一 个相位。
假设空间信号源的载波为ej2πfct，该信号以平面 波的形式在空间沿波数向量k的方向传播，如图2 所示。
在自适应天线阵列中，天线单元负责耦合空 间电磁信号，由于载体大小的限制，不能使用过多 天线单元。只能在条件允许的情况下，尽量选用最 多的天线单元。本文根据实际情况选用4个天线单 元正方形平行布阵来构成天线阵列。
正方形平行布阵是将4个阵元平行放置成一 个正方形的形状，正方形边长取λ/2，如图3所 示。4个阵元的坐标分别为r0（0，0，0），r1（λ/2，0， 0），r2（λ/2，λ/2，0），r3（0，λ/2，0）。
虽然推导出最优权系数向量的理论公式，但 其解算较为复杂。LMS（Least-Mean-Square）算法 是随机梯度算法族中的一员。该算法在随机输入 维纳滤波器递归计算中使用确定性梯度。LMS算 法的一个显著特点是它的简单性。此外，它不需要 计算有关的相关函数，也不需要矩阵求逆运算，易 于实现，应用十分广泛。LMS算法是一种直接对梯 度Δwξ进行估计的方法。假定对于w（n）的梯度 Δwξ是已知的，令w（n）服从如下的递推方程：
w（n+1）=w（n）+μ（-Δwξ）（7） 式中μ为正常数。此递推方程的含义是：权系数向 量在n+1时的值等于它在n时的值加上一个修正 量，后者正比于-Δwξ。这意味着，在自适应过程 中的任意时刻，ξ总是沿着均方误差面最陡的方向 下降。由于ξ具有唯一的最小值，采取这种下降策 略在μ值选择适当时，可使ξ趋于最小值，使 w（n）趋于最优维纳解，而与初始值的选择无关。 由此可以得出
w（n+1）=w（n）+2μx（n）e（n）（8）
这就是Widrow和Hoff提出的随机梯度LMS 自适应算法。该LMS算法递推公式的技术步骤如 下：
（1）给定初始权系数矢量w（0）和步长因子 μ；
（2）有射频前端的中频输出取得x（n），并取参考阵元的输出为d（n）；
（3）利用w（n）和x（n），计算出y（n）=wHx （n）；
（4）估计误差e（n）=d（n）-y（n）；
（5）更新权系数矢量w（n+1）=w（n）+2μx （n）e（n）；
（6）判断误差e（n）是否满足要求，满足则结 束；不满足，重复（2）～（6）步骤。
4 自适应调零算法仿真
本文使用MATLAB对第3节的LMS算法进行 了仿真，仿真结果如下：在加入一个φ=120°，θ= 240°的干扰信号时，利用LMS算法收敛后得到的 权值，得到的方向图如图4所示。
如图4所示，在整个空间中，方向图存在两 个凹陷，对应的角度分别为φ=120°，θ=240°和 φ=60°，θ=240°，这两个凹陷的矢量方向是关于 xoy平面对称的，即关于天线阵面是对称的。这是 因为关于天线阵面对称的信号矢量，在各个阵元 上形成的波程差是对应相等的，因此LMS自适应 算法会在方向图上自动形成这两个方向的凹 陷。
在加入两个干扰信号φ=120°，θ=240°和φ= 150°，θ=195°时，利用LMS算法收敛后得到的权 值，得到的方向图如图5所示。由图5可看出，在 上述干扰方向形成了方向图的零陷。
在加入三个干扰信号φ=120°，θ=240°，φ=150°，θ=195°和φ=135°，θ=45°时，利用LMS算法 收敛后得到的权值，得到的方向图如图6所示。由 图6可看出，在上述三个干扰方向形成了方向图零 陷，但此时由于阵列自由度已经用尽，在某些其他 方向也形成了一些零陷，这一点有可能对接收机接 收卫星信号带来一定的负面影响。
5 结 论
通过仿真分析，基于4阵元LMS的自适应调零 算法对于单干扰、双干扰以及三干扰均能够有较强 的抑制作用。在工程应用中还需进一步研究LMS算 法收敛步长对权值的收敛性、收敛速度的影响。
参考文献：
[1]李跃，邱致和.导航与定位[M].2版.北京：国防工业 出版社，2008.
[2]胡彩波，原亮.GPS干扰和抗干扰技术的研究[J].测绘 与空间地理信息，2005，28（6）：36-38.
[3]刘鸣，袁超伟，贾宁，等.智能天线技术与应用[M].北 京：机械工业出版社，2007.
[4]PratapMisra，PerEnge.全球定位系统———信号、测量与 性能[M].罗鸣，曹冲，肖雄兵，等译.2版.北京：电子工 业出版社，2008.
[5]程云鹏，张凯院，徐仲.矩阵论[M].2版.西安：西北工业 大学出版社，2000.
摘 要：自适应阵列天线是国内外GPS抗干扰研究的主要方向，自适应调零抗干扰算法是成 功应用的抗干扰技术之一。介绍了自适应调零抗干扰的原理，建立了天线阵列的数学模型，基于 LMS算法介绍了4个天线单元的自适应调零算法的原理和实现过程，并对算法进行了仿真。结果 显示该算法对单干扰、双干扰及三干扰均有较强的抗干扰能力。
关键词：卫星定位；抗干扰；自适应调零；LMS算法
中图分类号：TP228.4 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）03-0044-04
StudyofSimulationAlgorithmofAdaptiveNullingAntenna ArrayforAntiJamminginSatellitePositioningSystems
CHUMingyang
（NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xian710072，China）
Abstract：AdaptiveantennaarrayisthemainresearchdirectionofGPSantijamminghomeanda board，andadaptivenullingantijammingalgorithmisoneoftheantijammingtechnologieswhichusesin practicesuccessfully.Thispaperintroducestheadaptivenullingantijammingtheoryandbuildsthemath ematicalmodeloftheantennaarray.AndbasedonLMS，theadaptivenullingalgorithmforfourantenna elementsanditsimplementationarediscussedaswell.Thealgorithmissimulatedanditsresultsshowthat itfeaturesrelativelystrongantijammingcapabilitytothemonotone，dualtoneandtripletoneinterfer ence.
Keywords：satellitepositioning；antijamming；adaptivenulling；LMS（LeastMeanSquare）algo rithm
在讨论阵列接收信号模型之前，首先假设接 收信号符合窄带模型的要求，即信号的带宽B远 远小于载波频率fc。事实上，绝大多数通信系统 的信号以及对GPS，BD2等系统的干扰信号都满 足此要求。在此假设下，入射信号在不同振元间 的微小延时可以用相移来代替。也就是说，对同 一个信号，不同振元对该信号的响应间只相差一 个相位。
假设空间信号源的载波为ej2πfct，该信号以平面 波的形式在空间沿波数向量k的方向传播，如图2 所示。
在自适应天线阵列中，天线单元负责耦合空 间电磁信号，由于载体大小的限制，不能使用过多 天线单元。只能在条件允许的情况下，尽量选用最 多的天线单元。本文根据实际情况选用4个天线单 元正方形平行布阵来构成天线阵列。
正方形平行布阵是将4个阵元平行放置成一 个正方形的形状，正方形边长取λ/2，如图3所 示。4个阵元的坐标分别为r0（0，0，0），r1（λ/2，0， 0），r2（λ/2，λ/2，0），r3（0，λ/2，0）。
虽然推导出最优权系数向量的理论公式，但 其解算较为复杂。LMS（Least-Mean-Square）算法 是随机梯度算法族中的一员。该算法在随机输入 维纳滤波器递归计算中使用确定性梯度。LMS算 法的一个显著特点是它的简单性。此外，它不需要 计算有关的相关函数，也不需要矩阵求逆运算，易 于实现，应用十分广泛。LMS算法是一种直接对梯 度Δwξ进行估计的方法。假定对于w（n）的梯度 Δwξ是已知的，令w（n）服从如下的递推方程：
w（n+1）=w（n）+μ（-Δwξ）（7） 式中μ为正常数。此递推方程的含义是：权系数向 量在n+1时的值等于它在n时的值加上一个修正 量，后者正比于-Δwξ。这意味着，在自适应过程 中的任意时刻，ξ总是沿着均方误差面最陡的方向 下降。由于ξ具有唯一的最小值，采取这种下降策 略在μ值选择适当时，可使ξ趋于最小值，使 w（n）趋于最优维纳解，而与初始值的选择无关。 由此可以得出
w（n+1）=w（n）+2μx（n）e（n）（8）
这就是Widrow和Hoff提出的随机梯度LMS 自适应算法。该LMS算法递推公式的技术步骤如 下：
（1）给定初始权系数矢量w（0）和步长因子 μ；
（2）有射频前端的中频输出取得x（n），并取参考阵元的输出为d（n）；
（3）利用w（n）和x（n），计算出y（n）=wHx （n）；
（4）估计误差e（n）=d（n）-y（n）；
（5）更新权系数矢量w（n+1）=w（n）+2μx （n）e（n）；
（6）判断误差e（n）是否满足要求，满足则结 束；不满足，重复（2）～（6）步骤。
4 自适应调零算法仿真
本文使用MATLAB对第3节的LMS算法进行 了仿真，仿真结果如下：在加入一个φ=120°，θ= 240°的干扰信号时，利用LMS算法收敛后得到的 权值，得到的方向图如图4所示。
如图4所示，在整个空间中，方向图存在两 个凹陷，对应的角度分别为φ=120°，θ=240°和 φ=60°，θ=240°，这两个凹陷的矢量方向是关于 xoy平面对称的，即关于天线阵面是对称的。这是 因为关于天线阵面对称的信号矢量，在各个阵元 上形成的波程差是对应相等的，因此LMS自适应 算法会在方向图上自动形成这两个方向的凹 陷。
在加入两个干扰信号φ=120°，θ=240°和φ= 150°，θ=195°时，利用LMS算法收敛后得到的权 值，得到的方向图如图5所示。由图5可看出，在 上述干扰方向形成了方向图的零陷。
在加入三个干扰信号φ=120°，θ=240°，φ=150°，θ=195°和φ=135°，θ=45°时，利用LMS算法 收敛后得到的权值，得到的方向图如图6所示。由 图6可看出，在上述三个干扰方向形成了方向图零 陷，但此时由于阵列自由度已经用尽，在某些其他 方向也形成了一些零陷，这一点有可能对接收机接 收卫星信号带来一定的负面影响。
5 结 论
通过仿真分析，基于4阵元LMS的自适应调零 算法对于单干扰、双干扰以及三干扰均能够有较强 的抑制作用。在工程应用中还需进一步研究LMS算 法收敛步长对权值的收敛性、收敛速度的影响。
参考文献：
[1]李跃，邱致和.导航与定位[M].2版.北京：国防工业 出版社，2008.
[2]胡彩波，原亮.GPS干扰和抗干扰技术的研究[J].测绘 与空间地理信息，2005，28（6）：36-38.
[3]刘鸣，袁超伟，贾宁，等.智能天线技术与应用[M].北 京：机械工业出版社，2007.
[4]PratapMisra，PerEnge.全球定位系统———信号、测量与 性能[M].罗鸣，曹冲，肖雄兵，等译.2版.北京：电子工 业出版社，2008.
[5]程云鹏，张凯院，徐仲.矩阵论[M].2版.西安：西北工业 大学出版社，2000.
摘 要：自适应阵列天线是国内外GPS抗干扰研究的主要方向，自适应调零抗干扰算法是成 功应用的抗干扰技术之一。介绍了自适应调零抗干扰的原理，建立了天线阵列的数学模型，基于 LMS算法介绍了4个天线单元的自适应调零算法的原理和实现过程，并对算法进行了仿真。结果 显示该算法对单干扰、双干扰及三干扰均有较强的抗干扰能力。
关键词：卫星定位；抗干扰；自适应调零；LMS算法
中图分类号：TP228.4 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）03-0044-04
StudyofSimulationAlgorithmofAdaptiveNullingAntenna ArrayforAntiJamminginSatellitePositioningSystems
CHUMingyang
（NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xian710072，China）
Abstract：AdaptiveantennaarrayisthemainresearchdirectionofGPSantijamminghomeanda board，andadaptivenullingantijammingalgorithmisoneoftheantijammingtechnologieswhichusesin practicesuccessfully.Thispaperintroducestheadaptivenullingantijammingtheoryandbuildsthemath ematicalmodeloftheantennaarray.AndbasedonLMS，theadaptivenullingalgorithmforfourantenna elementsanditsimplementationarediscussedaswell.Thealgorithmissimulatedanditsresultsshowthat itfeaturesrelativelystrongantijammingcapabilitytothemonotone，dualtoneandtripletoneinterfer ence.
Keywords：satellitepositioning；antijamming；adaptivenulling；LMS（LeastMeanSquare）algo rithm
在讨论阵列接收信号模型之前，首先假设接 收信号符合窄带模型的要求，即信号的带宽B远 远小于载波频率fc。事实上，绝大多数通信系统 的信号以及对GPS，BD2等系统的干扰信号都满 足此要求。在此假设下，入射信号在不同振元间 的微小延时可以用相移来代替。也就是说，对同 一个信号，不同振元对该信号的响应间只相差一 个相位。
假设空间信号源的载波为ej2πfct，该信号以平面 波的形式在空间沿波数向量k的方向传播，如图2 所示。
在自适应天线阵列中，天线单元负责耦合空 间电磁信号，由于载体大小的限制，不能使用过多 天线单元。只能在条件允许的情况下，尽量选用最 多的天线单元。本文根据实际情况选用4个天线单 元正方形平行布阵来构成天线阵列。
正方形平行布阵是将4个阵元平行放置成一 个正方形的形状，正方形边长取λ/2，如图3所 示。4个阵元的坐标分别为r0（0，0，0），r1（λ/2，0， 0），r2（λ/2，λ/2，0），r3（0，λ/2，0）。
虽然推导出最优权系数向量的理论公式，但 其解算较为复杂。LMS（Least-Mean-Square）算法 是随机梯度算法族中的一员。该算法在随机输入 维纳滤波器递归计算中使用确定性梯度。LMS算 法的一个显著特点是它的简单性。此外，它不需要 计算有关的相关函数，也不需要矩阵求逆运算，易 于实现，应用十分广泛。LMS算法是一种直接对梯 度Δwξ进行估计的方法。假定对于w（n）的梯度 Δwξ是已知的，令w（n）服从如下的递推方程：
w（n+1）=w（n）+μ（-Δwξ）（7） 式中μ为正常数。此递推方程的含义是：权系数向 量在n+1时的值等于它在n时的值加上一个修正 量，后者正比于-Δwξ。这意味着，在自适应过程 中的任意时刻，ξ总是沿着均方误差面最陡的方向 下降。由于ξ具有唯一的最小值，采取这种下降策 略在μ值选择适当时，可使ξ趋于最小值，使 w（n）趋于最优维纳解，而与初始值的选择无关。 由此可以得出
w（n+1）=w（n）+2μx（n）e（n）（8）
这就是Widrow和Hoff提出的随机梯度LMS 自适应算法。该LMS算法递推公式的技术步骤如 下：
（1）给定初始权系数矢量w（0）和步长因子 μ；
（2）有射频前端的中频输出取得x（n），并取参考阵元的输出为d（n）；
（3）利用w（n）和x（n），计算出y（n）=wHx （n）；
（4）估计误差e（n）=d（n）-y（n）；
（5）更新权系数矢量w（n+1）=w（n）+2μx （n）e（n）；
（6）判断误差e（n）是否满足要求，满足则结 束；不满足，重复（2）～（6）步骤。
4 自适应调零算法仿真
本文使用MATLAB对第3节的LMS算法进行 了仿真，仿真结果如下：在加入一个φ=120°，θ= 240°的干扰信号时，利用LMS算法收敛后得到的 权值，得到的方向图如图4所示。
如图4所示，在整个空间中，方向图存在两 个凹陷，对应的角度分别为φ=120°，θ=240°和 φ=60°，θ=240°，这两个凹陷的矢量方向是关于 xoy平面对称的，即关于天线阵面是对称的。这是 因为关于天线阵面对称的信号矢量，在各个阵元 上形成的波程差是对应相等的，因此LMS自适应 算法会在方向图上自动形成这两个方向的凹 陷。
在加入两个干扰信号φ=120°，θ=240°和φ= 150°，θ=195°时，利用LMS算法收敛后得到的权 值，得到的方向图如图5所示。由图5可看出，在 上述干扰方向形成了方向图的零陷。
在加入三个干扰信号φ=120°，θ=240°，φ=150°，θ=195°和φ=135°，θ=45°时，利用LMS算法 收敛后得到的权值，得到的方向图如图6所示。由 图6可看出，在上述三个干扰方向形成了方向图零 陷，但此时由于阵列自由度已经用尽，在某些其他 方向也形成了一些零陷，这一点有可能对接收机接 收卫星信号带来一定的负面影响。
5 结 论
通过仿真分析，基于4阵元LMS的自适应调零 算法对于单干扰、双干扰以及三干扰均能够有较强 的抑制作用。在工程应用中还需进一步研究LMS算 法收敛步长对权值的收敛性、收敛速度的影响。
参考文献：
[1]李跃，邱致和.导航与定位[M].2版.北京：国防工业 出版社，2008.
[2]胡彩波，原亮.GPS干扰和抗干扰技术的研究[J].测绘 与空间地理信息，2005，28（6）：36-38.
[3]刘鸣，袁超伟，贾宁，等.智能天线技术与应用[M].北 京：机械工业出版社，2007.
[4]PratapMisra，PerEnge.全球定位系统———信号、测量与 性能[M].罗鸣，曹冲，肖雄兵，等译.2版.北京：电子工 业出版社，2008.
基于波束赋形的星载自适应调零技术 第4篇
星载自适应调零天线利用干扰信号自动检测技术,可自适应地形成波束零点对准干扰方向,是目前军用卫星通信系统中抗干扰的有效措施之一。自适应天线调零技术[1,2]是建立在数字波束形成基础上的。它是由一组空间配置的天线阵列和一个多通道自适应处理器所组成,它能够针对正在变化着的信号环境,自动调节调整天线波束的零点位置,使之对准干扰信号来向,并能通过降低天线波束的旁瓣电平实现干扰信号的对消,而且同时保证天线主瓣波束(指向有用信号方向)输出始终处于最佳状态。
目前,星载调零天线[3,4]主要基于测向和训练序列数据2种调零算法,这就要求调零系统参考信息较准确,当调零系统受到干扰时,尤其是受到相干信号干扰时,测向出现较大偏差,或者训练序列受到干扰时,往往调零天线不能在干扰位置处形成零点,通信系统受到干扰。为此提出一种基于波束赋形自适应调零技术,该调零算法以波束覆盖区域和相关功率为代价函数,通过自适应迭代实现干扰位置调零,该调零算法需将目标通信信号滤除掉,只保留干扰信号迭代处理,当干扰信号的相关功率小于检测门限后,调零系统完成调零处理。
1 自适应调零工作原理
自适应调零天线[5,6]的基本组成单元包括:天线阵、波束形成网络和自适应波束控制器)[7],如图1所示。自适应处理器用来调整波束形成网络复加权系数,它还可以进一步划分为信号处理器和自适应算法控制器两部分。波束形成网络对进入天线阵列的信号进行复(幅度和相位)加权求和处理(波束形成的严格意义就是指对天线阵列各单元信号的加权和相加),实现天线波束指向及零点位置的控制,其中起决定性作用的是自适应算法。自适应算法根据不同的性能,量度最优化准则得到自适应波束形成的最佳加权系数。
对干扰信号进行调零的自适应调零天线系统[8]由多波束天线、信号相关器、天线方向图计算器、权值更新器以及波束形成器组成。其中多波束天线包含若干个天线单元,每个单元都可以用来接收信号。信号相关器有2个输入信号,一个输入信号为其中一个单元天线接收到的信号,简称取样信号,另外一个输入信号为多波束天线经过波束合成之后的合成信号,简称合成信号。信号相关器用来计算单个单元天线接收到的信号与波束合成之后的合成信号的相关系数。天线方向图计算器计算多波束天线的静态方向图与天线经过自适应调零(加权)之后方向图的幅度差异。权值更新器根据每个单元天线的现有权值、取样信号和合成信号的相关系数,以及静态方向图与加权之后方向图的幅度差异,来计算每个天线单元的新权值。波束形成器根据权值更新器计算的权值,将多波束天线接收到的信号,进行加权合成,来达到干扰调零的目的。
2 基于波束赋形调零算法
2.1 波束方向图计算
基于波束赋形[9,10]的自适应调零算法主要包括波束方向实时计算、天线单元权值跟新技术两部分,其中方向图计算模块计算多波束天线调零过程中方向图和静态天线方向图的差值,利用该差值结合取样信号和合成信号的相关系数调整各个天线单元权值,从而实现干扰目标调零。
天线方向图计算模型主要由天线单元模型数据xm、静态权值ξ、静态方向图计算单元、自适应方向图计算单元以及单元天线选择单元组成,如图2所示。其中权值存储器中存储的每个天线单元的当前权值,根据天线单元的模型数据,计算天线的自适应天线方向图ya,m,同时根据静态权值ξ(即卫星波束所期望覆盖权值),计算天线的静态方向图yQ,m。
2.2 权值迭代更新处理
权值迭代更新计算为自适应调零算法关键环节[11],调零参数选取直接影响调零收敛速度和调零深度等技术指标,权值迭代更新处理模块如图3所示。权值迭代更行处理模块通过对相关器的相关信息γi、天线方向图计算模块的幅度信息差βi(n)、权寄存器的当前权值ωi(n)以及自适应步长μi(n),计算处理得出当前的波束单元权值。
自适应迭代算法要求:天线方向图变化、取样信号和合成信号的相关系数尽可能小,据此设计权值迭代更新代价函数为:
其中:w为自适应权值,yQ(θ,φ)为静态方向图,yA(θ,φ,w)为自适应加权方向图,φn为干扰+噪声的协方差矩阵,k为调零参数(k值越大,越利于保持方向图特性,但是调零深度收到限制),p为调零参数(不同应用使用不同的p值),Ω为天线覆盖区域。
代价函数的第一部分wHφnw,使用梯度算法来进行干扰抑制。代价函数的第二部分,使用方向图幅度差分的方法来保持自适应方向图与静态方向图尽可能一致。
首先将覆盖区域定义为M个离散的点。首先用求和替代二维积分:
重写与(θm,φm)相关的表达式:
代价函数可以写为:
使用下面的关系式
所以代价函数用自适应权值w,静态权值ζ以及馈源输入电压响应矢量x表示为:
将上式展开为:
使用最陡下降公式:
这里为代价函数ε2的梯度,步进μ可以为标量,也可以为矩阵。对代价函数取梯度,并简化,得到下面的式子:
代入到最陡下降公式,可以得到:
假定
所以更新权值的表达式为:
3 仿真试验
在自适应调零原理分基础上,对存在单个和2个干扰源条件下进行了仿真试验,验证该调零算法效果。
仿真条件1:单个干扰源,干扰位置(-0.5°,0°),干信比10 d B,迭代参数k=2,p=0.5。通过多次仿真试验验证,自适应调零算法迭代20次后即完成调零收敛,仿真结果如图4所示,从图中可以看出,主波束未被干扰信号挤偏,并且在干扰信号方向形成30 d B零点。
仿真条件2:2个干扰源,干扰位置1(-0.5°,0°),干扰位置2(0.5°,0°),干信比10 d B,迭代参数k=2,p=0.5,通过多次仿真试验验证,自适应调零算法迭代22次后即完成调零收敛,仿真结果如图5所示,从图中可以看出,基于波束赋形的调零算法在2个干扰信号方向形成了零点,零点抑制深度30 d B。
在以上仿真试验基础上,同时还对不同干扰入射方向、干扰源波形、脉冲调制信号和相干信号进行了仿真试验,并得出以下结论:
①单信号干扰时,调零系统可快速在干扰位置处形成零点,且干扰对主波束增益、波束覆盖范围基本无影响;
②存在2个干扰信号时,波束覆盖变为原来的85%,干扰对通信产生的影响较小;
③该调零算法针对相干信号具有较好调零效果,经过调零后取样信号与合成信号的相关系数较小,即干扰信号被抑制掉;
④当存在多个干扰信号,且干扰位置均匀分布于目标位置周围时,波束覆盖范围发生较大变化,实现干扰目的,但是该种情况实际可操作性较小,无法实现较大范围干扰源布设。
4 结束语
本文对卫星自适应调零算法进行分析,针对基于测向自适应调零算法缺点,设计了一种基于波束赋形的调零算法,该调零算法以波束覆盖区域和相关功率为代价函数,通过自适应迭代实现干扰目标调零处理。在理论研究基础上,通过仿真试验,验证了该调零算法有效性和鲁棒性,为下一步工程实现奠定技术基础。
参考文献
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零基础英语：零基础如何学英语 第5篇
1，基础
首先认真学习音标，大部分人都没学过音标，老实说很有一学的必要，也不费事，一两周。但是注意学习了正确的姿势后，一定要注意经常复习并且平时说话要始终保持，主动去运用这些原则，时刻注意自己说的英文并努力矫正，如果你学时候一个样儿，等你自己读书另一个样儿，从来不在平时就时刻注意自己的发音并努力矫正，那还是放弃英文吧，这玩意儿真不适合你接着进行大量输入，这叫所谓的洗脑子，输入材料最简单的是ESLPOD，有一千多期了，足够听很久，每一期都很详细的把生词进行讲解和拼写出来，自己用手机或者笔记本收录听到的生词即可。
2，初级
首先还是学发音，认真学习American Pronunciation Workshop The American Accent Course Master Spoken English 这三个是全英文的.发音，且语速较快，适合初级期学习然后还是要多听，推荐两个栏目，Englishpod跟BBC Learning English，都接近正常语速且都有讲解，建议认真听，每天听1个小时以上，持续三个月左右，用手机收录生词进行复习。
另外发音要是自己练，效果可能不是很好，所以建议有条件的同学不妨找一个经验丰富的外教老师来学习，跟外教学习最大的好处就是口语跟听力的提高速度会很快，而且上课也不像自己一个人学那样只是枯燥的读和背，可以跟老师聊一些美剧、新闻、娱乐等话题，在轻松的学习氛围中往往会学的更快，也更容易记住。
3，提高期
使用American Accent Training作为主要教材模仿跟读，按照书中安排认真做习题即可 同时搭配听力输入，推荐用美剧或者其它，选择某一种特别喜欢的常速材料即可，但是一定要有文本，最好首先阅读文本扫清生词再听，当然生肉美剧是最合适的选择，这方面的推荐可以是Modern Family或者Arrested Development或者Felicity啦One Tree Hill啦Parenthood啦Dawson‘s Creek啦等生活类的Drama，sitcom跟犯罪科幻医疗类等都不合适 这时候大概两个月就能搞定
4，中级期
进行口头练习、录音、自我纠错流程 选择新概念英语2和其它类似笑话类材料，大声朗读一遍，然后开始进行人称转换练习比如原文是： Last week I went to the theater. I had avery good seat. The play was good. I did not enjoy it. There were a young manand a young woman sitting behind. They were talking loudly... 进行人称转换口头练习，自己进行口头作文，至少选择两个以上人称练习比如以young man的视角 Last week my girlfriend and I went to thetheater. We enjoyed the play pretty much... 比如以young girl的视角 Last week my boyfriend and I went to thetheater. We enjoyed the play pretty much... 比如以主人公的邻居的视角，等等 每个故事都可以找到很多个视角，来复述这个故事 复述的同时进行录音 之后进行纠正和反刍，听自己录音，纠正发音，语法，时态，第三人称单数等错误，然后重新复述，重新录音，直到自己满意为止 之后进行整理和归纳，从原文中抽出你觉得比较实用的表达法，放入笔记本，留待复习用 每日一课或两课，练习完毕为止
5，高级期
