自适应阵对角线加载研究

本文分析了对角线加载对自适应阵性能的影响，提出了加载门限的概念，以及加载门限的计算公式，为加载量的选取提供了方法和依据，并将加载研究的结果加以推广，提出了有效的ＬＳ自适应波束形成算法的非零初始化方法。     

一种改进的稳健自适应波束形成算法

当快拍数较小时,自适应波束形成算法的性能将会降低,而对角加载算法是提高这类自适应波束形成算法稳健性的简单而有效的方法,但是至今没有一种比较有效的方法来确定对角加载值。本文提出了一种确定加载值的方法,这种方法在加载值和协方差矩阵的估计误差之间建立联系,它能够根据阵列的输出数据动态的调整加载值。计算机仿真证实了该算法的有效性。     

一种基于自适应对角加载的雷达通道均衡算法

雷达通道均衡可以保证通道间的幅度和相位一致性。对角线加载技术能减弱均衡器阶数增加带来的矩阵病态的影响,改善了均衡性能,但是加载量的确定是一个比较困难的问题。文中提出采用自适应对角线加载进行雷达通道均衡的算法,提高了通道均衡的稳健性。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆（SMI）的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明：该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能：且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是～种性能优越且鲁棒的波束形成算法。     

基于斜投影的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆(SMI)的波束形成方法在少快拍数、高信噪比和相干信源情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能改善方向图畸变,但是加载量的确定一直是一个比较困难的问题。该文提出基于斜投影的波束形成算法,它对接收信号斜投影,可有效消除干扰,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明:该算法在高、中、低信噪比下都具有较好的波束形成性能;且在少快拍数和相干信源情况下仍具有较好的波束形成性能。该算法只需要期望信号的方向矢量和接收信号,是一种性能优越且鲁棒的波束形成算法。     

基于WCPO准则的鲁棒四阶累积量盲波束形成算法

基于边界误差性能最优准则(WCPO)的鲁棒性方法是波束形成算法领域内的最新研究热点,本文将该鲁棒性方法与基于高阶累积量的盲波束形成算法相结合,提出了一种新的改进鲁棒性的四阶累积量盲波束形成算法,即WCPO-RCUM算法.该新算法相较于采用传统对角线加载技术的高阶累积量盲波束形成算法RCUM而言,进一步提高了稳健性和输出信干噪比.计算机仿真验证了该算法的可行性和有效性.     

基于投影对消处理技术的稳健自适应波束形成

针对传统自适应波束形成算法中目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计不准确引起的波束形成性能下降问题,提出了一种采用投影对消矩阵的稳健自适应波束形成算法.首先,寻找与估计波达方向有最大相关性的特征矢量作为目标信号特征矢量,然后构建对消矩阵消除协方差矩阵中的信号分量,最后通过增加零点约束实现干扰抑制.与传统对角加载类稳健波束形成算法相比,所提算法不受对角加载因子的影响,且在信干噪比较大时仍然具有良好的抗干扰性能.仿真对比实验验证了所提算法的有效性.     

最坏情况下的鲁棒自适应波束形成算法性能分析

研究了最坏情况下的鲁棒自适应波束形成算法,它通过对角加载提高波束对方向矢量误差的鲁棒性.给出了其最优对角加载因子的近似解析达式,揭示了各种因素如何影响最优加载因子.在此基础上,对该算法进行了性能分析,推导出了关于目标功率估计和信号干扰噪声比的近似表达式.计算机仿真验证了本文的分析.     

基于麦克风阵列的宽带健壮自适应波束形成算法

研究了用于麦克风阵列语音增强的宽带健壮自适应波束形成算法。该算法结合频率聚焦技术和对角加载技术。在此基础上,通过优化最坏情况下的波束性能确定对角加载因子,求得了最优加载因子的近似解析表达式。和相关算法相比,使用最坏情况性能优化的算法具有更好的语音增强性能,由于求得了最优加载因子的解析解,还具有运算量低、容易实现等优点。同时,该解析解揭示了哪些因素可以影响最优加载因子,以及如何影响。计算机仿真验证了该结果的正确性和有效性。     

一种波束形成中的自适应对角加载方法

在自适应波束形成中，由于采样快拍数有限，导致协方差矩阵的估计误差，由此得到的自适应波束旁瓣很高。对角加载方法是一种改善波束性能的有效方法。文章介绍了对角加载的原理，给出了一种对角加载值的确定方法和仿真效果。该方法能根据采样数据自适应调整对角加载的数值，实现容易，能得到很好的旁瓣特性。