一种低快拍情况下稳健的波束形成算法

针对低快拍情况下自适应波束形成器输出方向图存在主峰偏移,副瓣电平较高的问题,该文提出一种低快拍情况下稳健的波束形成算法。算法通过对线性约束最小方差(LCMV)波束形成器的输入信号协方差矩阵进行指数修正,改善了采用协方差矩阵求逆（SMI）算法的LCMV波束形成器输入信号协方差矩阵小特征值在低快拍情况下的发散程度,从而可在减小主峰偏移的同时,有效地解决副瓣电平较高的问题;最后通过分析波束形成器输出信干噪比(SINR)随修正指数变化的情况,给出算法修正指数的取值范围。计算机仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。      

一种小快拍情况下的稳健的波束形成方法

小快拍情况下采样协方差矩阵没有收敛,假设的白噪声表现为色噪声,从而导致了自适应波束形成畸变.本文从采样协方差矩阵特征值分析出发,提出了一种自适应对其修正的方法,相当于对采样协方差矩阵进行扰动,改善了采样协方差矩阵的收敛性,从而提高了波束形成的性能和稳健性.最后性能分析和计算机仿真验证了所提方法的有效性和优越性.     

一种稳健的自适应波束形成算法

一般自适应波束形成的主瓣和零陷比较尖锐,当存在指向误差,干扰信号或天线平台快速运动时,若实时处理速度跟不上,将导致干扰抑制能力下降,采用高速处理算法代价太大.本文研究了利用导数约束法来改进广义旁瓣相消器的稳健性,对信号的自相关矩阵进行改进,使主瓣和零陷展宽,仿真试验表明该方法对指向误差和当干扰或天线平台快速运动时都具有很好的稳健性.     

基于波束域导向矢量估计的稳健自适应波束形成方法

针对导向矢量失配和样本协方差矩阵估计误差导致自适应波束形成性能下降的问题,该文提出一种基于波束域导向矢量估计的稳健方法。该方法首先利用期望信号角度失配区域的补集构造波束域转换矩阵,克服了当样本协方差矩阵中存在期望信号分量时现有算法出现有用信号对消的缺点。其次推导出波束域导向矢量估计方法,并将其转化为包含恒模约束的非凸二次约束二次规划问题,然后采用半正定松弛规划估计实际的波束域导向矢量。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。     

一种基于波束空间的单次快拍MUSIC算法

针对MUSIC算法在工程应用中存在的计算量大、快拍需求数多等问题,详细研究了一种单次快拍MUSIC算法。针对这种算法存在的分辨力差、估计偏差大等缺陷,提出了一种新的基于波束空间的单次快拍MUSIC算法,该方法首先利用单次快拍来估计阵列数据的协方差矩阵,再将常规波束形成方法和MUSIC超分辨方法相结合,实现对空间谱的估计。仿真结果表明,这种新方法提高了分辨力,降低了估计偏差,进一步减少了运算量。     

一种稳健的自适应波束形成器

当信号噪声比超过一定的门限时,线性约束自适应波束形成器对天线的幅相误差有很高的敏感度,即使在误差很小的情况下,期望信号也会如同干扰一样被抑制掉。该文通过对广义旁瓣相消器的阻塞矩阵加以改进,提出了一种对阵列天线误差有良好稳健性的自适应波束形成器。该方法基于广义旁瓣相消器结构,可方便地进行部分自适应,降低运算量。     

一种稳健的循环时空波束形成算法

该文提出了一种新的基于信号平稳特性的自适应波束形成算法稳健的循环时空波束形成算法。该算法在利用信号的谱相关特性的同时使用了多个时延,将波束形成技术从空域扩展到了时空域,弥补了空域信息的不足,充分利用了信号的循环统计信息和信号的时域特征,提高了信号的选择能力和对干扰、噪声的抑制能力。仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性。     

非凸稀疏约束的多快拍压缩波束形成

基于极小极大凹惩罚函数约束的压缩感知波束形成,相对于传统l₁范数的压缩波束形成来说,可以增强信号的稀疏性,获得更精确的波达方向估计。然而,该算法在强噪声背景下,方位估计结果不稳定。针对这个问题,该文提出一种基于极小极大凹惩罚函数约束的多快拍压缩感知波束形成(MCP-MCSBF)算法。通过多个快拍的联合处理,提供更好的抗噪性能和更精准的波达方向估计结果。仿真结果表明与其他多快拍波达方向估计算法相比,该文算法提供了更优的精确性和更高的角度分辨率,湖试结果则进一步验证了所提算法的有效性。     

一种稳健超增益波束形成方法

最小方差无失真响应(MVDR)的基本原理是让它感兴趣方位的信号无失真通过,而使得波束输出噪声方差最小.本文提出一种圆阵稳健超增益波束形成方法,在各向同性噪声场中,当阵元间距小于半个波长时,其性能远远优于传统的波束形成器;同时,采用白噪声增益约束(white noise gain constraint,WNC)算法来提高...     

一种低快拍情况下零陷展宽波束形成算法

针对低快拍条件下自适应波束形成零陷展宽深度变浅和主瓣变宽的问题,提出了一种低快拍情况下零陷展宽波束形成算法。该算法基于信号子空间和噪声子空间的正交性原理,利用Capon谱估计器构造相关矩阵,得到投影变换矩阵用以处理原协方差矩阵,并引入虚拟天线技术增加阵列天线自由度来提高阵列分辨率,最后对改进的协方差矩阵进行前后项平均。由于变换后的矩阵具有前后项平均的效果,相当于快拍数加倍,可以提高低快拍数时零陷展宽波束形成性能,增大输出信干噪比。仿真结果表明,该算法具有有效性和优越性。     

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。     

修正主模抑制稳健自适应波束形成算法

针对自适应波束形成器在少快拍和波束指向角度失配情况下性能严重下降的问题,该文提出一种基于修正协方差矩阵的稳健主模抑制算法。算法提出利用修正协方差矩阵估计主模成分,进而重构出数据协方差矩阵,同时利用其特征向量向期望信号导引向量的投影来确定信号子空间维数。为提高算法在低信噪比情况下的性能,提出利用信号区域积分得到正定矩阵,以其主特征向量对信号子空间进行扩充,再将导引向量向信号子空间进行投影得到修正的导引向量。最终利用重构协方差矩阵及修正导引向量得到最优权值。理论分析和仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。     

自适应波束形成采样矩阵求逆算法的改进

采样矩阵求逆(SMI)算法是自适应算法中的一个分类。由于该算法需要知道接收信号的波达方向角度,因此属于非盲算法。在现有采样矩阵求逆算法的基础上进行了2项改进,提出了对协方差矩阵进行信号子空间分解再加权的方法,有效改善了输出期望信号的主瓣增益和输出信干噪比;同时针对传统SMI算法无法应用于相干信号源的情况做了进一步改进,通过对相干信号进行解相关,解决了这一问题。     

基于指向最小误差的宽带稳健波束形成方法

宽带自适应波束形成方法较常规延时求和波束形成方法具备更好的空间分辨能力和干扰抑制能力,但在实际应用中由于阵列误差和指向误差影响导致性能下降。文中在宽带指向最小误差(STMV)方法和窄带稳健Capon(RCB)方法基础上,提出了一种基于椭圆不确定集的宽带稳健波束形成方法。通过仿真验证分析了算法在强副瓣干扰和指向误差条件下弱目标检测能力;在幅频响应误差影响条件下的保持弱信号功率输出能力;并验证算法对快拍数要求低于STMV 方法。     

一种分解迭代二阶锥规划鲁棒自适应波束形成算法

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,该文提出了一种最差性能最优的分解迭代鲁棒自适应波束形成算法。该算法对非凸的幅度响应约束问题进行分解处理,将问题转化为迭代的二阶锥规划问题,从而可对鲁棒响应区的波束宽度和纹波水平进行自由控制,并可得到较高的输出信干噪比。此外,与现有大部分该类鲁棒波束形成方法相比,提出的算法直接对权矢量进行优化,无需使用谱分解算法,避免了阵列结构的限制,可适用于任意阵形。仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

一种基于稀疏约束的稳健波束形成方法

通过分析最优自适应波束形成权矢量的子空间组成,发现最优权仅位于低维的干扰加信号子空间中.一般系统所要抑制的干扰数目远小于系统自由度,因此一旦估计出干扰空间和信号导向矢量,只需求解一个低维的组合矢量即可求得自适应权矢量,同时也极大地降低了计算复杂度.本文首先构造一个完备的干扰加信号子空间（IPSS）,然后对组合矢量进行稀疏约束,找到一组列数最小的信号加干扰子空间来构造自适应权.仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性.     

脉冲噪声环境中鲁棒的自适应波束形成方法

本文提出一种脉冲噪声环境中的自适应波束形成方法.方法假定噪声服从对称 α 稳定(S α S:Symmetric α -stable)分布,首先定义分数低阶阵列响应,然后根据最小方差无畸变响应波束形成器(MVDR)提出分数低阶最小方差无畸变响应波束形成器(FrMVDR).理论上证明了当阶数小于噪声特征指数的一半时,分数低阶阵列输出功率有界.计算机仿真实验证明了本文提出的FrMVDR波束形成器在高斯噪声和非高斯脉冲噪声环境中性能都优于MVDR和其他有关的基于分数低阶矩的波束形成器,是一种鲁棒的自适应波束形成器.