改进的LCMV算法在多波束形成中的应用

基于线性约束最小方差(LCMV)算法的自适应波束形成技术,得到的方向图能保证期望信号方向增益最大,非期望方向形成零陷。但实际应用中由于不可避免的存在阵元位置误差、阵元相位误差及指向误差等(统称为相位误差),使约束的导向矢量与真实期望信号的导向矢量不一致,从而影响系统的性能。改进的LCMV波束形成算法——基于迭代二阶锥的唯相位波束形成技术,通过改变移相器的相位,使各阵元输出信号相位一致,在多个方向上形成主波束,阵列输出功率最大。     

基于径向基神经网络的波束优化方法

针对不规则结构阵列的波束图容易出现旁瓣升高的问题,该文提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的波束设计方法。该方法根据Olen波束形成中阵元位置和阵列加权向量之间的非线性关系,利用径向基神经网络输入和输出之间的非线性映射特性,以任意结构阵列的实际阵元位置为基准,构造带有误差的阵元位置样本集。之后利用Olen法计算阵列加权向量并进行波束形成,当波束图满足设计要求时,记录对应的位置和阵列加权向量作为径向基神经网络训练数据的输入样本和输出样本,并使用训练后的网络得到实际阵列的加权向量。最后,对直线阵、弧形阵、随机环形阵进行了波束优化设计,结果这几种阵形的波束都可以满足设计要求,证明了所提方法的有效性。     

均匀线阵阵元缺损对目标检测的影响分析

在一定条件下,阵元缺损对均匀线阵（ULA）的波束形成产生较大影响,进而影响雷达的检测性能。对均匀加窗和锥化两种情况下,缺损阵元在不同位置时对波束形成产生的影响进行了分析。通过分析发现,缺损阵元在阵列中心时,阵元缺损会对锥化波束形成的方向图产生显著的影响,并对单脉冲测角误差曲线产生影响,对于小型均匀线阵影响更大。     

阵列误差对Capon波束形成算法的影响分析

针对阵列误差存在时经典(Capon)波束形成算法的性能严重恶化问题,介绍了均匀圆阵阵列流型下的Capon波束形成算法,对阵列天线各阵元间的幅度误差、相位误差、水平位置误差和垂直位置误差进行了数学建模,仿真分析了各种阵列误差对Capon波束形成算法的影响,并给出了该影响的量化分析结果,从而对该算法工程实现时的指标确定提供依据。     

基于波束输出的高分辨定向方法及性能分析

本文提出一种基于波束输出的高分辨定向方法。这种方法利用子阵形成子波束,并把该子阵看做为一个等效阵元。然后对多个等效阵元构成的新阵列利用目前典型的高分辨算法进行定向。我们对均匀线列阵进行了计算机仿真实验和水池高分辨阵列处理实验,研究结果表明,这样做可以获得性能上的较大提高。一方面,可提高原高分辨定向算法的估计精度、分辨概率并降低运算时间;另一方面,由于各个等效阵元的输出是由多个实际阵元输出加权平均得来的,因此基于等效阵元构成阵列的高分辨定向算法对各种阵列误差(如阵元位置误差、阵元指向性的不一致等)变得不十分敏感,从而有利于抑制阵列误差对高分辨定向算法的影响,对工程应用具有较强的适应性。文中对各种情况进行了较详细的统计性能分析与比较。     

基于IAA的协方差矩阵重构稳健波束形成方法

针对小样本背景下,存在相干信号、相位及阵元位置误差,传统波束形成方法性能不佳的问题,提出了基于迭代自适应法(IAA)的协方差矩阵重构稳健波束形成方法。该方法利用IAA估计出精确的功率谱,并进一步利用IAA估计的功率重构干扰协方差矩阵。重构过程中,将积分区域缩小到三维立体环域,减少无用信息的影响,提高了干扰协方差矩阵的重构精确度。最后通过波束形成抑制干扰信号。由于IAA不依赖于信号的非相干假设,解决了相干信号存在下的方位估计和功率估计。仿真表明,所提出的方法在相干信号、少快拍、相位及阵元位置误差同时存在的情况下,相对于其他波束形成方法,具有最优的信干噪比(SINR)输出,表明该方法具有优良的抑制干扰性能。     

随机误差对数字波束形成系统性能的影响

文中针对数字波束形成系统,推导出阵列天线的通道幅相误差和阵元位置误差对波束方向图的第一副瓣、零陷深度及半功率波束宽度影响的一般规律。并且对数学公式进行了详细的推导。分析与仿真结果表明：随机误差对波束方向图性能的影响主要与天线阵列的权系数和阵元数目有关。     

星载数字波束形成系统中阵元位置误差的分析

阵列天线的阵元位置误差能够造成数字波束形成系统性能的严重恶化。引起阵列天线导引矩阵失配的原因很多,阵元位置误差是最重要的因素之一。首先从物理的角度对阵元位置误差进行了理论建模,提出了阵元位置误差的圆柱形不确定度模型。作为整个天线系统误差构成的重要一环,对阵元位置误差造成的接收信号相位误差进行了量化分析,给出了相互关系。最后就如何消除阵元位置误差的影响进行了讨论。     

均匀线阵阵元缺损对波束方向图影响的分析

当均匀线阵中某些阵元损坏时,该阵元无法接收入射信号,会导致波束形成结果与正常情况出现差别.在不进行加窗处理的情况下,波束方向图变化不大,主瓣幅度稍有减小,主瓣宽度和主副比也略有变化.然而对于锥化波束形成,波瓣的主瓣幅度、主副比和主瓣宽度受到明显影响,且与缺损阵元在线阵中的位置有着肾密的联系,当缺损阵元处于线阵中心时,波瓣性能受到严重影响.讨论了阵元缺损对波束形成的影响,通过比较缺损阵元在不同位置时的锥化波束形成波瓣性能变化,得知阵元离线阵中心越近对波瓣影响越大,因而要优先保证线阵中心阵元完好.     

基于恒模直线阵的系统敏感性研究

以恒模直线阵为对象，研究了智能天线系统存在瞄准误差、阵元位置误差、阵元失效等误差情况下对恒模直线阵干扰抑制能力等系统性能的影响。仿真结果表明，瞄准方向误差和阵元失效对恒模直线阵的影响较小，而对阵元位置误差敏感性稍高。但与传统的波束形成器相比，恒模直线阵中信号恢复对阵列结构的非理想性并不敏感。为进一步研究智能天线的实用化与鲁棒自适应算法提供了基础。     

Robust Adaptive Beamformers Based on Worst-Case Optimization and Constraints on Magnitude Response

In this paper, novel robust adaptive beamformers are proposed with constraints on array magnitude response. With the transformation from the array output power and the magnitude response to linear functions of the autocorrelation sequence of the array weight, the optimization of an adaptive beamformer, which is often described as a quadratic optimization problem in conventional beamforming methods, is then reformulated as a linear programming (LP) problem. Unlike conventional robust beamformers, the proposed method is able to flexibly control the robust response region with specified beamwidth and response ripple. In practice, an array has many imperfections besides steering direction error. In order to make the adaptive beamformer robust against all kinds of imperfections, worst-case optimization is exploited to reconstruct the robust beamformer. By minimizing array output power with the existence of the worst-case array imperfections, the robust beamforming can be expressed as a second-order cone programming (SOCP) problem. The resultant beamformer possesses superior robustness against arbitrary array imperfections. With the proposed methods, a large robust response region and a high signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) enhancement can be achieved readily. Simple implementation, flexible performance control, as well as significant SINR enhancement, support the practicability of the proposed methods.     

基于稀疏约束和SRV约束的宽带自适应波束形成

针对传统的宽带MVDR自适应波束形成中,抑制干扰的同时会抬高旁瓣电平,且过多的线性约束会导致波束输出的SINR性能下降的问题,提出了一种基于SRV约束和稀疏约束的低旁瓣、高增益宽带自适应波束形成方法.该方法在窄带MVDR自适应波束形成基础上,通过增加波束图稀疏约束来降低波束的旁瓣电平,同时利用空间响应偏差(SRV)约束将窄带算法推广到宽带MVDR 自适应波束形成中,极大地降低了算法的复杂度,改善了波束输出的SINR 性能.与传统方法相比,该方法在降低宽带波束的旁瓣电平的同时,还具有良好的干扰抑制效果.数值仿真实验验证了该方法的有效性.     

脉冲噪声下加权稀疏约束稳健波束形成方法

针对脉冲噪声下现有稀疏约束波束形成方法,对不同角度信号施加相同稀疏约束而带来干扰抑制能力有限的问题,本文提出了一种干扰抑制能力更优的加权稀疏约束稳健波束形成方法。该方法首先利用波束方向图的稀疏特性,在最小散度无畸变响应波束形成的目标函数中加入波束方向图l1范数约束;然后采用基于无穷范数归一化方法对阵列接收到的所有快拍信号做自适应预处理,以使预处理后的阵列接收信号协方差矩阵有限;最后运用传统的基于协方差矩阵特征分解的子空间法构造加权矩阵并应用到稀疏约束项中,使得波束方向图中不同角度的信号得到不同程度的约束。实验仿真表明,所提出方法不仅保持相对较低的旁瓣增益,而且显著加深了干扰方向的零陷,提高了输出信干噪比。      

存在误差情况下的QSP波束成形器性能分析

 在移动通信中,由于移动而导致信号波达方向不断变化,同时天线阵导向矢量扰动误差和采样协方差矩阵估计误差的存在,使得传统波束成形器产生波束畸变和明显的输出信干噪比下降.QSP波束成形器作为一种新的鲁棒性波束成形器,在上述应用场景,具有很好的性能.本文分析了QSP波束成形器的性能,并通过仿真比较验证了QSP波束成形器的有效性.分析和实验表明,在上述应用环境中,通过适当调整影响因子,QSP波束成形器较传统波束成形器有更稳定的输出性能.     

A Novel Adaptive Beamformer Based on Semidefinite Programming (SDP) With Magnitude Response Constraints

A novel robust adaptive beamformer, formulated as a semidefinite programming (SDP) problem, is proposed in this paper. With new constraints on the magnitude response, the beamwidth and response ripple of the robust response region can be well controlled. Moreover, only a small part of these inequality constraints on the magnitude response are active during optimization so that few degrees of freedom (DOFs) of the adaptive beamformer are consumed. Consequently, the resultant beamformer has significant improvement on signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). An important problem in the proposed beamformer is how to generate the array weight vector from the optimal semidefinite matrix. In this paper, a method utilizing the extended spectral factorization method is proposed to solve this problem. Simple implementation, flexible performance control as well as significant SINR enhancement support the practicability of the proposed method.     

一种新的相干信号波束形成方法

存在相干信号情况下的常规波束形成器,由于相干信号的相对信号强度估计误差、天线阵导向矢量扰动误差和采样协方差矩阵估计误差的存在,会产生波束畸变及信号相消,输出信干噪比会明显下降。该文提出一种基于量子信号处理中内积成形算法的波束形成器,并分析了波束形成器的性能,通过仿真比较验证了新的波束形成器的有效性。分析和实验表明,新波束形成器作为一种鲁棒性波束形成器,在上述应用环境中,通过适当调整影响因子,可以得到比传统波束形成器更稳定的性能输出。     

一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法

为有效克服模型失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法.该算法以导向矢量在期望信号来波方向区间宽度内、外的积分关系式构造新的终止条件,克服了迭代对角加载算法对终止条件参数鲁棒性不强的问题,从而进一步提高了波束形成器的输出信干噪比.仿真实验表明,提出的算法可以有效克服不同类型的模型失配误差带来的影响,能够处理较大范围的方向失配误差,且对算法中的来波方向区间宽度这一关键参数设置具有较强的鲁棒性.     

MIMO雷达稳健的发射波束形成算法

针对发射导向矢量存在未知误差的问题,该文提出了一种MIMO雷达稳健的发射波束形成算法(Robust Transmitting Beamforming, RTB)。该算法在稳健的接收波束形成算法的基础上,以最大化最差情况输出信干噪比为优化准则,对发射导向矢量误差做稳健的发射波束形成。RTB算法属于对角加载方法。仿真结果表明,相比于已有算法,RTB算法的稳健性更好、计算复杂度更低、收敛速度更快。     

Effect of pointing errors on the performance of the projectionbeamformer

The projection beamformer generates a steering constraint vector for beamforming by projecting the original steering vector onto the signal-plus-interference subspace of the correlation matrix. This work investigates the effect of pointing errors on the performance of the projection beamformer. A general expression for the output SINR is first derived for the projection beamformer with multiple interferers present. The expression can also be applied to the directional-constraint beamformer except that the steering constraint vector is replaced by the steering vector. Based on the expression for the output SINR, the sensitivity of the projection and the directional-constraint beamformers to pointing errors are examined for the cases of no interferer and a single interferer. Moreover, the performance of the projection beamformer with the source number overestimated is evaluated. Theoretical analysis validated by computer simulations indicates that the projection beamformer performs better than the directional-constraint beamformer, even when the source number is overestimated     

迭代对角加载采样矩阵求逆鲁棒自适应波束形成

为有效克服导向矢量大失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种迭代对角加载采样矩阵求逆鲁棒自适应波束形成算法。该算法对传统对角加载算法进行了迭代运算,基于Capon波束形成器的最优权矢量与假定导向矢量的基本关系,将每一步得到的权矢量,对应反解出一个比导向矢量假定值更为准确的导向矢量,并替代假定值,最终逼近真实的期望信号导向矢量。提出的方法在迭代过程中只需一步递推,无需对导向矢量建立不确定集,避免了在每步迭代中运用拉格朗日数值法或凸优化法,且明显提高了波束形成器的输出信干噪比。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。