近场波束零陷权声图测量干扰抑制技术

聚焦波束形成声图测量技术是一种近场高精度声被动定位技术.为了抑制近场声图测量过程中干扰声源对待检测声源定位的影响,给出了一种基于近场聚焦波束零陷权的声源干扰抑制方法.经过理论推导分别给出了权在窄带信号情况下和宽带信号情况下的解析形式,该权具有形式简单,计算量小等优点,适合实际工程应用.对权的性能进行了仿真及实验验证,结果表明,该权可以有效地在近场干扰声源位置上形成指向性零点,从而抑制掉干扰声源对声图测量的影响,改善对待探测声源的声图测量效果.     

Bartlett波束形成的波束零限权设计

为了抑制相干噪声源干扰,给出了一种Bartlett波束形成的波束零限权矢量设计方法,可以形成单个或多个波束指向性零点.经过理论推导给出了权的解析形式,其形式只与干扰源方位有关.与传统的自适应方法相比,它的权值不依赖于接收信号,因此具有更好的稳定性;当干扰方位确定时,权向量为只与干扰方位有关的固定形式,因此不需要实时计算,具有计算量小的优点.仿真结果表明,该权可以有效地对单个或多个干扰方向形成波束零限,且对旁瓣有一定降低作用,可用于抗相干噪声源干扰.     

导向矢量不确定集约束的稳健Capon波束形成算法

针对Capon波束形成算法在导向矢量不确定集约束下的求解问题,提出了新的求解方法．通过对稳健算法最优化问题的特点和求解过程进行分析,给出了新的求解结果,不仅使不确定集约束参数的选择更加简单,同时使波束形成算法的性能改善达到最优．而且得出了负加载可以获得最优的性能改善,而约束参数选择得越大,波束形成算法的性能越接近于最优,而零解可以通过合理选择约束参数进行有效地避免．最后的仿真分析验证了理论分析的正确性和算法的有效性．     

一种抗干扰入射角抖动的圆阵零陷加宽方法

针对常规的自适应波束形成方法在遇到快速运动干扰时性能严重下降问题,利用干扰入射角服从均匀分布统计模型,通过对采样协方差矩阵进行角度扩展处理,提出一种基于均匀圆阵零陷展宽的自适应波束形成方法．仿真结果表明,与采样协方差矩阵求逆(SMI)方法相比,本文方法能够更有效地自适应地抑制干扰位置快速变化的运动干扰．     

阵列波束的零陷加宽算法研究

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现振动等情况下,很可能由于干扰位置的扰动而使自适应权和数据失配。这里通过对干扰导向矢量的左右旋转,利用对协方差矩阵的数值处理,推导出一种和干扰方向无关的自适应零陷加宽技术。由于零陷的加宽,在干扰方向与数据失配的情况下,仍能够较好的抑制干扰,从而提高算法的稳健性。通过计算机仿真,证明该算法可以达到加宽干扰零陷的目的,并使得自适应波束形成算法在干扰快速移动或天线平台轻微震动的情况下稳健工作。     

新的幅值扰动形成零陷算法

针对传统幅值扰动算法形成零陷深度不足的问题,在新的幅值扰动方法基础上,提出零陷平均功率方向图函数的新概念.通过最小化该零陷平均功率方向图函数值建立新的非线性代价函数,利用最陡下降算法求得幅值扰动的最优解.仿真结果表明：采用新的幅值扰动形成零陷算法,突破了传统幅值扰动算法对零陷个数的限制,即无论零陷个数设置为多少,都能够在干扰源方向形成理想的零陷深度;克服了在传统幅值扰动算法中零陷深度增加时,旁瓣电平会升高的缺点;保证了主瓣不发生畸变,从而形成理想的天线方向图,提高了天线的抗干扰能力.     

联合协方差矩阵重构和ADMM的鲁棒波束形成

为解决传统波束形成器在干扰位置发生扰动和导向矢量失配时,造成自适应权重的不匹配,从而导致算法性能急剧下降,甚至期望信号相消的问题,提出一种联合协方差矩阵重构和交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)的鲁棒波束形成方法。对此,首先基于波束形成器最大输出功率准则,设计了求解最优导向矢量的优化模型。接着,根据Capon算法空间功率谱函数,利用定义的干扰范围对协方差矩阵进行重构,以展宽零陷并增强系统抗运动干扰能力。最后,关于导向矢量的二次不等式约束问题,本质为估计导向矢量和期望导向矢量间的差异,该方法利用ADMM对该二次规划问题进行迭代求解,并在每次迭代中获得导向矢量的具体解。另外,也分析了算法的复杂度。实验结果表明：对比现有的波束形成算法,在干扰处加宽了零陷,提高了波束的抗干扰性;结合复杂度也证明了其计算速度优于现有的算法,并且能够很好地校正失配导向矢量。本方法也为求解二次不等式约束问题和提高波束形成算法性能提供了一种思路和途径。     

一种低复杂度的稳健宽带SDL波束形成算法

针对存在期望信号指向误差时宽带波束形成性能下降等问题,提出一种基于最差性能准则和空间响应变化(SRV)的稳健阵元延迟线(SDL)宽带波束形成算法。该算法首先建立SDL宽带阵列模型;然后基于最差性能准则,设置多个约束条件,并通过对阵列波束波动附加离散SRV约束,用一参考频率上的约束条件代替一组不同频率上的约束条件;最后将稳健宽带波束形成问题转化为二阶锥规划问题,利用内点法有效求解。仿真实验表明,存在期望信号指向误差的情况下,该算法具有较好的稳健性,恒定束宽性能良好,且计算复杂度较低。     

一种基于导向矢量约束的恒模盲波束形成算法

针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子法,求得约束条件下的最优估计表达式,并将其推广到无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法中,通过约束迭代算法对阵列估计信号的导向角施加约束,实现约束UKF自适应波束形成算法的最优权值分配.仿真过程中,用所提算法与约束恒模迭代最小二乘算法和约束最小方差迭代最小二乘算法作对比,表明表明,该算法在收敛速度、信噪比、稳健性、跟踪性能方面具有较好的性能.     

一种稳健的零陷扩展算法

协方差矩阵求逆算法具有在强干扰条件下提取弱期望的优良性能。但算法受幅相误差影响明显,且干扰方向处的零陷宽度很窄,当干扰方向变化时会导致抑制干扰能力下降。文章利用快速测向给出的信号示向度,运用最大似然迭代估计出各信源对应方向的实际方向向量值。再利用导数约束条件对协方差矩阵求逆算法的目标函数进行约束,从而使零陷宽度得以扩展且鲁棒性增强。仿真实验验证了算法的有效性。     

Robust adaptive beamforming with the two level nested array

For the beamforming problem in the two level nested array under the condition of signal model mismatch, this paper proposes a robust adaptive beamforming algorithm based on efficient interference-plus-noise covariance matrix reconstruction and semi-definite programming(SDP). Firstly, by using the diagonal growth-curve(DGC) model of the received signal and the search-free ESPRIT method, we reconstruct the interference-plus-noise covariance matrix of the virtual array precisely; then, the interference-plus-noise covariance matrix and a little prior information are applied to construct the optimization problem in robust adaptive beamforming, which can effectively decrease the performance degradation of the traditional MVDR filter in nonideal signal circumstances; finally, the optimization problem can be approximately expressed as an SDP problem by using the SDP relaxation method, and we can resort to the convex optimization software to solve it. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves a higher output SINR under different input SNRs or sampling snapshots circumstances as compared to traditional methods.     

宽零点约束的圆阵宽带波束形成研究

在实现具有良好抗干扰能力的阵列宽带波束形成的过程中,经常要面临宽零点约束的方向图综合问题。提出了最小最大旁瓣宽零点约束算法(MMSLC),优化了波束对消器零点的设置方法,以比传统的算法减少所需设置的零点数目,实现了宽零点约束的方向图,提高了圆阵宽带波束形成算法的有效性。仿真结果显示MMSLC算法较传统算法的优越性。     

一类最小方差无失真响应波束的形成方法

最优广义线性最小方差无失真响应波束形成往往要求阵列导向矢量和信号非圆度必须为已知,为了突破此限制,基于最小方差无失真响应方法的约束条件提出两种波束形成方法:其一是先将阵列导向矢量和非圆度的不确定性转化为整体扩展导向矢量的不确定性,再规划波束形成;其二是利用信号结构信息来规划波束形成。仿真实验结果表明,新方法在突破此限制方面具有可行性。