基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法

针对波束形成中目标方位失配以及噪声加干扰的协方差矩阵非精确重构造成的波束形成方法性能下降的问题,提出一种基于嵌套阵列的稀疏表示稳健波束形成方法。在该方法中,计算嵌套阵的采样协方差矩阵,通过差合作阵处理得到一孔径扩展的虚拟均匀线列阵;基于稀疏表示的方法来估计目标以及干扰的准确方位信息;进一步利用得到的方位信息构造导向矢量,通过最小二乘方法计算干扰信号的精确功率值;最后重构干扰加噪声协方差矩阵,通过波束形成实现干扰抑制。数值仿真表明,所提方法有效提升了干扰加噪声协方差矩阵重构精确度,在不同信噪比和快拍数条件下,输出信噪比都能逼近最优信干噪比,验证了该算法的有效性。     

基于EPUMA的相干干扰零陷加深算法研究

麦克风阵列信号处理中,自适应波束形成技术能够实现空域上的滤波,增强期望方向的有效信号同时抑制干扰源方向信号。但在相干干扰功率较大的环境下,许多传统算法的估计精度和性能会受到很大影响甚至失效。对此,提出一种基于增强型主奇异向量模态分析(EPUMA)重构优化协方差矩阵进行自适应处理的方法。该方法首先对信号协方差矩阵进行特征值分解,然后利用加权最小二乘计算线性预测系数,最后通过代价函数估计出期望的空间谱。仿真结果显示,该方法可以有效减少功率较大的相干干扰对自适应波束形成的影响,提高了阵列接收信号的信噪比。     

四元数域干扰加噪声协方差矩阵重构鲁棒自适应波束形成

基于电磁矢量传感器阵列的四元数Capon波束形成器较传统的复数域Capon波束形成器有更好的性能。但是该方法在存在指向误差和极化失配的情况下性能急剧下降,甚至会出现信号相消现象。本文将协方差矩阵重构方法推广于四元数Capon波束形成中,通过利用Q-Capon的极化-角度谱估计得到干扰和噪声的功率来对干扰加噪声协方差矩阵进行重构,避免了对角加载方法中对对角加载因子的求解,而且能够有效克服指向误差与极化失配带来的性能下降。计算机仿真表明,该方法相较于其他四元数域的方法有着更好的性能。      

一种基于协方差矩阵重构的波束形成算法

针对Capon波束形成在误差条件下敏感性问题,提出一种基于协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法。算法将信号集中出现的空域划分为干扰区域和信号区域,接着将两个区域划分为若干相互独立不重叠的部分,对干扰区域积分,构造出干扰协方差矩阵;再利用采样协方差矩阵特征分解后的最小特征值重构出噪声协方差矩阵;最后对期望信号导向矢量误差进行环不确定集建模,并在期望信号导向矢量环不确定集上进行Capon谱积分来估计期望信号协方差矩阵,根据其主特征矢量获取期望信号导向矢量。仿真表明,与传统鲁棒波束形成算法相比,此方法在不同快拍数以及输入信噪比条件下,性能更加优异且稳定,同时计算量较小。     

一种相干环境下的稳健自适应波束形成算法

针对均匀线阵提出了一种相干环境下的稳健自适应波束形成算法.该算法首先对接收数据采样协方差矩阵进行迭代Toeplitz处理,一方面可实现对相干信号的去相关,另一方面避免了由噪声子空间扰动引起的性能下降;然后利用处理后的矩阵进行基于特征空间的自适应波束形成,从而很好地解决了存在波束指向误差时的相干干扰抑制问题,并且在小快拍情况下也具有良好的阵列输出性能.计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性.     

基于阵列平移的GPS相干干扰抑制技术

基于空间平滑预处理技术的波束形成算法虽可抑制相干干扰,但会损失阵列孔径且只适用于等间隔线阵.因此,提出一种适用于圆形天线阵列的抗相干干扰的波束形成预处理方法,该方法对真实阵列进行虚拟平移得到多个虚拟阵列,求多个虚拟阵列各自的信号协方差矩阵后求平均,得到预处理后的协方差矩阵.结合功率倒置波束形成算法仿真,其结果表明此方法对相干干扰具有良好的抑制效果,并且抑制深度与算法的收敛性受平移距离的影响.     

误差条件下基于协方差矩阵重构的自适应波束形成

针对有幅相误差的互质阵列,提出了一种基于协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束形成方法。该方法的主要思想是重构信号的协方差矩阵。如果幅相误差存在且无法被忽视,协方差矩阵重构的精度会受到幅相误差的影响。为了消除幅相误差的影响,准确地重构信号的协方差矩阵,提出了一种基于最小二乘(TLS)的方法。首先,建立了含有幅相误差的协方差矩阵重构的基本模型。然后,将问题转化为变量误差(EIV)模型。再将幅相误差的校准转换为与幅相误差相关的误差矩阵的估计,再利用估计结果得到信号协方差矩阵的有效估计。为了解决误差矩阵估计问题,提出了一种交替下降算法。仿真结果表明,即使在存在幅相误差的情况下,该方法仍能提高协方差矩阵的重建精度,并且自适应波束的性能优于现有算法。     

模式空间矩阵重构波束形成算法研究

该文提出了一种均匀圆阵相干波束形成方法,这里称为模式空间矩阵重构(MODE-TOEP)波束形成算法。该算法在对均匀圆形阵列(UCA)的输出信号进行模式空间转换的此基础上,重新构一个特殊的Toeplitz矩阵,然后进行基于特征空间的波束形成,可以有效地抑制相干干扰。与模式空间平滑ESB算法相比,MODE-TOEP波束形成算法运算量小而且干扰抑制性能更好。计算机仿真表明MODE-TOEP波束形成算法的有效性和优越性。     

基于协方差矩阵重构和导向矢量估计的稳健自适应波束形成

实际应用中, 当假定的与真实的期望信号导向矢量之间存在一定误差时, 波束形成器的性能会急剧下降, 特别是当期望信号功率很强的时候.为解决这个问题, 提出了一种新的算法.当信源数小于阵元数时, 干扰加噪声协方差矩阵具有稀疏性.新方法首先利用该特性重构干扰加噪声协方差矩阵并由此得到与干扰导向矢量正交的子空间, 使接收的数据通过该子空间得到只含有期望信号和噪声的混合信号, 然后,对该混合信号基于最大化输出功率原理估计期望信号导向矢量, 最后,把得到的导向矢量和正交子空间来构造阵列加权值.仿真结果表明:该算法分别在假定的期望信号导向矢量存在误差、期望信号很强和低快拍数时仍然具有良好的性能.     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

一种相干信号自适应波束形成零陷展宽算法

针对传统自适应波束形成器在相干干扰位置出现快速变化时,输出性能下降,甚至干扰抑制失效的问题,提出了一种相干信号自适应波束形成零陷展宽算法。首先,对接收数据协方差矩阵进行解相干处理得到Toeplitz矩阵;其次,对协方差矩阵进行重构和优化;最后,进行零陷展宽和对角加载处理。仿真结果表明：该算法不仅能对相干干扰自适应形成宽零陷,而且可以灵活地控制零陷的深度和宽度;与Mailloux算法相比,在输入信噪比较高的情况下,该算法能得到更低的波束旁瓣电平和更高的输出信干噪比     

导向矢量和协方差矩阵联合迭代估计的稳健波束形成算法

针对自适应波束形成器在目标导向矢量存在约束偏差时性能急剧下降的问题,该文提出一种目标导向矢量和干扰噪声协方差矩阵联合迭代估计的稳健波束形成算法。该算法首先采用稀疏重构的方法得到目标导向矢量的初始值,并通过从采样协方差矩阵中剔除目标信号估计值完成干扰加噪声协方差矩阵的初始化;然后在建立导向矢量误差优化模型的基础上,采用凸优化方法对目标导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵联合迭代求解。最后利用目标导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵的稳态估计值获得自适应权矢量。仿真结果表明该算法提高了波束形成器在目标导向矢量约束偏差时的输出信干噪比。     

迭代自适应收缩加权融合的波束形成方法

自适应数字波束形成是通过对阵列接收数据进行加权处理来获得最大的输出信干噪比,对采样协方差矩阵的依赖性较大。针对小样本条件下采样协方差矩阵求逆算法性能下降问题,提出迭代自适应加权融合样本协方差矩阵与先验协方差矩阵的波束形成算法。在估计协方差矩阵时,依据最小均方误差准则计算加权系数,并采用迭代自适应的方式更新先验协方差矩阵。仿真结果表明,所提方法能显著提高小样本条件下的协方差矩阵估计精度,能获得更大的输出信干噪比。      

利用相位时频掩蔽的麦克风阵列噪声消除方法

本文提出了一种在干扰声源和背景噪声存在条件下麦克风阵列噪声消除的方法。麦克风阵列通过波束形成增强由导向矢量所指定方向的目标声源来抑制背景噪声。然而,现有的波束形成算法在干扰声源存在的情况下,无法进行准确的导向矢量估计。为此,本文提出一种基于音频信号互相关功率谱相位的麦克风阵列噪声消除方法。首先通过音频信号的相位时频掩码估计导向矢量,并对其进行波束形成,从而有效抑制干扰声源和背景噪声;然后利用语音存在概率,采用最大似然的方法估计波束形成后信号中残留的干扰噪声功率谱密度,对其进行后处理,进一步抑制残留干扰和噪声。实验结果表明在干扰声源和背景噪声存在的条件下,所提方法有效地实现了麦克风阵列噪声消除,且各种性能指标优于基线方法。      

拥挤干扰环境下的一种多载波扩频信号接收波束成形方法

针对拥挤干扰环境中的多载波扩频通信系统,提出了一种基于期望信号波达方向估计和干扰功率空间谱分析的波束成形方法。该方法首先利用多载波扩频调制信号的频率分集特性估计期望信号的波达方向,然后利用空间谱分析估计干扰信号的空间功率分布,在此基础上完成波束成形。该方法能够在拥挤强干扰环境下精确估计信号的波达方向,从而保证了干扰信号空间谱估计的有效性。仿真结果表明,即使干扰信号的功率显著强于期望信号,本算法仍然能够精确地估计出期望信号的波达方向,从而保证算法的有效性。     

一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成新方法

利用稳定分布对具有脉冲特性的噪声进行建模，提出了一种新的分数低阶协方差概念，推导了一种基于分数低阶协方差矩阵的波束形成方法，并分析了其旁瓣特性。模拟表明新方法具有更高的信号干扰噪声比及更强的波束形成与旁瓣抑制能力。新算法在高斯和分数低阶稳定分布环境下比传统的算法具有更好的韧性。