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空时干扰抑制技术是阵列信号处理领域一个重要的技术分支。针对具体的应用场景需要有针对性的干扰抑制策略。大规模阵列,高分辨雷达等场合会给信号处理系统带来巨大的运算量,同时非理想因素的存在会造成输出信干噪比(Signal-to-Interference-plus-noise ratio,SINR)严重恶化。合理的引入先验知识能够有效地提高系统的稳健性。本文深入研究了不同信号与系统参数对广义旁瓣对消(Generalized sidelobe canceller,GSC)干扰抑制性能的影响,期望信号入射角(Direction of Arrival,DOA)误差下的稳健干扰抑制算法,宽带波束赋形低运算量算法,宽带同时多波束算法等问题。主要工作与贡献为:(1)信号与系统参数对GSC干扰抑制性能影响理论分析与讨论针对有限数据快拍下的GSC干扰抑制系统,建立了一种有限快拍下的GSC辅助阵列权值扰动模型,基于该模型,理论分析了GSC干扰对消性能,导出了干扰对消比和干扰零陷深度的多参数闭合表达式,基于此表达式,深入分析了各种信号与系统参数,包括快拍数、信噪比、辅助阵列阵元数和信号间相关系数,对干扰抑制性能的影响。(2)期望信号DOA误差下稳健GSC算法研究建立了一种基于二次约束的GSC导向矢量估计模型。该模型通过最大化剩余输出功率的方式对期望信号的真实导向矢量进行估计,并提出了一种主辅阵列导向矢量交替迭代的估计算法,提高了期望DOA误差下GSC的稳健性能。另外,为降低计算量,引入子空间维度信息,提出一种基于子空间旋转的导向矢量估计准则。该准则在降低运算量的同时,可以得到闭合的最优解。同时,为满足实际工程需要,发展了一种基于数据快拍的迭代求解算法。(3)基于部分知识辅助的稳健宽带波束形成算法研究提出了一种基于导向矢量估计的稳健宽带波束形成算法。该算法首先在传统的线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)宽带波束形成算法中引入频率响应不变函数,将宽带波束指向约束转化为参考频率上的阵列空时响应约束。随后,将基于二次约束法和子空间旋转法的导向矢量估计思想拓展到宽带波束形成当中,对期望信号参考频率上的空时二维导向矢量进行了估计,提高了波束形成算法的稳健性能。同时,利用基于数据快拍的迭代处理方式对子空间旋转法进行了求解以便于工程实现。(4)宽带波束赋形算法研究从运算复杂度以及波束性能方面,分析讨论了几种典型的宽带波束赋形算法的特点。在此基础上,提出一种针对中心对称阵列的空时宽带波束赋形算法。该算法引入了权值共轭对称约束,减小了待优化的权值维度进而降低了算法运算量。随后,分析了空频结构与空时结构下的权值转换关系。运用该转换关系,提出一种高效的宽带波束赋形算法。该算法将空时二维权值优化转换为空频结构下的子带权值优化,进一步降低了待优化权值维度。(5)基于Farrow结构的宽带同时多波束算法研究针对中心对称阵列结构,研究了一种高效的基于旁瓣约束的宽带同时多波束形成算法,并分析讨论了旁瓣峰值约束和均方约束下算法的性能特点。随后,针对阵列权值稀疏优化设计算法进行了研究,提出一种Farrow结构空时二维权值稀疏优化算法以及时域维权值优先的稀疏优化算法,降低了Farrow结构的系统复杂度。