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常规Capon波束形成算法具有相对较高的旁瓣增益,且在期望信号导向矢量存在失配时,阵列输出性能下降甚至失效。为解决这一问题,引入了稀疏约束Capon波束形成算法,该算法降低了旁瓣,对期望信号来向不确定具有一定稳健性,但在幅相误差、期望信号指向偏差等多种误差同时存在的情况下其性能下降。本文在稀疏约束Capon波束形成算法基础上,给出了一种稳健的稀疏Capon波束形成算法。该算法主要是在最差性能最优化的情况下,在稀疏Capon上增加了一个导向矢量存在偏差的约束条件。通过计算机仿真,验证了新算法在多种误差环境下的有效性与优越性。 相似文献
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为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性,提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法,首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵,然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量,设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现,所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。 相似文献
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传统双约束稳健Capon波束形成算法采用牛顿迭代法求解最优加载量,存在计算精度低且运算量大的问题。该文提出一种改进的双约束稳健Capon波束形成(DCRCB)算法,该算法对信号协方差矩阵进行重构,基于期望信号导向矢量在噪声子空间的投影最优,将重构后的干扰加噪声协方差矩阵投影到噪声子空间,得到基于噪声子空间的双约束算法模型。该算法中通过模约束的辅助约束作用,将改进的双约束算法模型转化为单约束问题,最终解得最优对角加载量的解析表达式。仿真结果表明改进算法能通过调整主瓣宽度优化波束旁瓣,有效提高了抗矢量偏差的鲁棒性,同时降低了运算量。 相似文献
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针对干扰加噪声协方差矩阵(INCM)重构过程中Capon功率谱(CPS)估计分辨率低的问题,该文提出两种稳健自适应波束形成(RAB)算法。该算法首先通过搜索CPS的峰值确定积分区间,然后对各区间积分所得的协方差矩阵进行特征值分解。通过合理设置判定门限确定区间内所含的入射信源数量,并将较大特征值所对应的特征向量作为信源导向矢量(SV)的初步估计。而后通过最大化估计功率的方法,在初步估计SV的正交空间内搜索其与真实SV之间的误差。该算法1利用最小特征值所对应的特征向量,向初步估计的SV中添加正交比例梯度,得到双层估计的SV。与算法1不同,算法2通过求解2次优化(QP)问题得到修正的SV。最后通过重构INCM获得阵列最优权值矢量。通过计算机仿真实验,验证了所提算法有效解决了CPS估计分辨率低的问题,较其他算法综合性能更优,具备更高的稳健性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在实际应用环境中,信源和阵列传感器等存在误差,假设期望信号的导向矢量与真实信源导向矢量的失配会导致阵列波束形成器把期望信号当作干扰来加以抑制。针对信号匹配误差导致自适应波束形成性能下降的问题,提出了一种基于空时二维协方差矩阵修正的波束形成算法,利用空时结构对宽带幅相误差校正的特性,对空时二维协方差矩阵进行重构,并对修正协方差矩阵进行特征值分解,分离出信号加干扰子空间,将失配导向矢量投影可使期望信号与噪声子空间严格正交,最后求解算法最优权值。算法有效改善了波束形成的输出信噪比,计算机仿真验证了理论分析的正确性和算法的稳健性。 相似文献
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基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能. 相似文献
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Capon 自适应波束形成中,导向矢量误差和协方差矩阵的估计误差均会导致波束形成器的性能下降。针对这一现象,提出一种基于特征值分解的稳健波束形成技术,即在将估计的协方差矩阵特征值分解后,直接对影响波束形成器稳健性能的噪声小特征值进行算术平均处理,以获得接近于理想波束形成器的稳健性能。同时根据试验仿真,给出了用于区分干扰和噪声特征值的门限计算公式,为准确构建特征子空间提供了思路。分析结果表明,与传统的对角加载方法相比,该方法能够达到同样的改善性能,在实际运用中更加直接和有效。 相似文献
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