矢量水听器阵波束域MUSIC算法研究

矢量水听器可同时拾取声压和振速信息,成阵后水听器间的相移信息量增大。基于矢量水听器阵的波束形成性能明显由于同条件下的声压水听器阵,但其空间分辨力依然受阵列物理空间的限制。已经有人研究了矢量水听器阵的高分辨谱估计方法（MUSIC算法）,但属于对阵元域信号进行的直接处理,运算量较大。提出一种基于矢量水听器阵的波束域MUSIC算法（BMUSIC）。该算法首先将矢量水听器阵元的空间数据转换到波束空间,然后对转换后的数据再运用MUSIC算法。不但实现了降维处理,减小了运算量,而且可进一步抑制扫描扇面外的噪声。对BMUSIC算法进行了仿真并与常规MUSIC算法进行了比较。结果表明,该方法可得到与阵元域MUSIC算法相当的方位分辨力。     

一种稳健的波束域自适应波束形成算法

在波束域算法中,针对波束域期望信号的指向误差落在波束主瓣边缘时波束性能严重恶化,采用波束域旋转矢量法的线性约束来改善波束域自适应算法的性能,同时为提高工程的实施性,减少算法的计算量,利用信号的特征值大于噪声的特征值这一理论,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,将求得的权矢量投影于改进的波束域的特征信号子空间,该算法在波束域中不但减少了计算量,而且使波束具有更好的信号比和稳健性。实验仿真验证了提出的改进波束域特征空间的稳健自适应算法的正确性和有效性,具有一定的工程实用价值。     

一种基于协方差矩阵重构和EMP的宽带波束形成算法

在宽带波束形成中,若干扰信号从主瓣方向进入,会引起主瓣畸变、旁瓣电平抬高,从而使波束性能严重恶化。为了解决波束形成中的这些问题,研究了一种基于协方差矩阵重构和特征投影预处理（EMP）的宽带波束形成算法。该算法首先通过EMP算法求取阻塞矩阵,对接收信号进行干扰相消预处理阻塞掉主瓣干扰;然后通过相干信号子空间（CSM）方法、协方差矩阵重构求取合理的协方差矩阵;最后进行波束形成。在主瓣干扰、旁瓣干扰同时存在的情况下,该算法能够自适应地阻塞主瓣干扰、抑制旁瓣干扰,解决了存在主瓣干扰情况下宽带波束形成的波形畸变问题。计算机仿真验证了该算法有效性。     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类(MUSIC)空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类（MUSIC）空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

不等目标强度下的宽带波束域高分辨新算法

在低信噪比下，宽带波束域高分辨方法比宽带阵元域高分辨算法有更优的方位估计性能，但是基于恒定束宽多波束输出的宽带波束域高分辨算法对不等强度目标的分辨能力较差，而在实际声纳系统中所接收的目标强度大多是不相等的。该文提出了一种在低信噪比下不等目标强度的宽带波束域高分辨方位估计新算法，通过调整多波束输出方位来抑制高能量信号，达到分辨不等强度目标的目的，解决了实际系统中不等强度目标源的分辨问题。仿真结果表明，该方法在低信噪比，具有比传统宽带波束域高分辨算法和阵元域高分辨算法更优的不等强度目标分辨性能。     

盲源分离与波束形成融合抑制方向性强干扰研究

针对强干扰严重影响线列阵声纳弱目标检测的问题,融合盲源分离（Blind source separation,BSS）与波束形成提出了一种抑制方向性强干扰的方法.首先在干扰方位形成波束得到干扰信号估计,然后对阵列接收信号的每个子带采用盲源分离方法得到分离信号和解混矩阵估计,并通过对分离信号和干扰信号进行子带谱相关抑制干扰,再将抑制干扰后的分离信号重构回阵元域信号,最后采用波束形成方法完成目标方位估计.利用模拟器数据和海试数据对方法进行了验证,结果表明,该方法能有效地抑制方向性强干扰,明显提高了弱目标信号的空间谱能量,增强了声纳检测弱目标的能力.     

基于子空间的稳健自适应波束形成方法

波束形成器在声纳平台轻微震动或干扰移动的情况下出现零陷致使其工作性能下降,为此提出一种基于子空间的具有自动扩宽干扰抑制零陷的稳健波束形成方法,利用子空间投影和数据协方差矩阵非对角元加载来形成波束形成器的权向量,使波束形成器具有子空间波束形成器对系统误差的稳健性,同时可自动地在干扰方位形成展宽的干扰抑制零陷,从而使波束形成器有效地抑制干扰而稳健地工作.实验仿真的结果验证了该方法的正确性和有效性.     

快速稳健的LMS自适应波束形成算法

研究天线阵通信问题,传统的最小均方误差(LMS)自适应波束形成算法,需要积累足够多的快拍数据后才能进行权值计算,运算时间较长,且存在波达方向(DOA)估计误差性能严重下降的现象.针对上述现象,为提高速度和精度,提出一种快速稳健的LMS自适应波束形成方法.算法是一种自适应迭代算法,不需要累积足够多的快拍数据计算权矢量,减少了权值计算时间.同时基于导向矢量展开的方法,通过梯度搜索相位误差矢量,将它补偿到不精确已知的期望信号导向矢量上,以获得真实的期望信号导向矢量.算法提高了运算速度和稳定性.计算机仿真验证了方法的有效性和正确性.     

L型阵列内插区域对称扩展波束形成

针对内插变换中角度敏感的问题,提出一种内插区域对称扩展优化的波束形成算法。将L型阵列的阵列流形矩阵关于坐标轴做对称处理,实现俯仰角与方位角内插变换区域的二倍对称扩展;通过现有可变对角加载技术的改进及Taylor加权进行波束形成权矢量优化。仿真结果表明,该算法有效地扩大了系统可用的内插变换角度范围,并有效约束L型扩展阵列的波束形成的旁瓣电平,同时提高其输出信干噪比。     

一种新的矢量传感器线列阵波束形成算法

为了提高基于矢量线列阵的目标方位估计能力,将基于时域解析信号实现最小方差无畸变响应（ MVDR）的方法——TAMVDR算法引入到了矢量线列阵信号处理中,提出了实现矢量线列阵波束形成的VTAMVDR算法。理论分析了矢量线列阵VTAMVDR算法的原理,该算法通过Hilbert变换对时域宽带信号引入复权向量,不需要进行子带分割,且不需要对数据进行分块处理,获得稳定优化权向量估计所需要的数据长度远小于频域MVDR方法,数据长度合适时,单次快拍即可实现波束形成,大大降低了运算量。仿真和海上试验数据分析结果表明：VTMVDR算法相比于频域MVDR算法具有较好的性能,具有更高的分辨率和更窄的波束角,有更好的探测性能。     

基于干扰加噪声协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成

在自适应波束形成中,由于期望信号(SOI)导向矢量(SV)的误差、采样点数较少、训练数据中存在期望信号成分等原因,造成波束形成的性能严重下降。针对以上问题,提出了一种稳健波束形成方法。首先利用MUSIC算法和参数估计来重构不包含SOI的干扰噪声协方差矩阵,再通过利用相关系数来估计出期望信号导向矢量。仿真结果表明,该算法可以处理较大的方向误差,并且信噪比(SNR)在较大的范围内都可以得到比传统方法更佳的性能。     

改进的辅助变换相干干扰抑制波束形成技术

提出一种相干干扰下自适应波束形成方法。该方法同时约束非相干干扰与相干干扰,更好地实现对此两类干扰方向的自适应零陷滤波。采用变换预处理,避免抑制期望信号;恢复噪声特性并采用对角加载技术,增强算法稳健性;采用拉格朗日乘子法得到最优波束形成算法。理论分析与仿真结果表明,保持阵列孔径不变时,该算法提高了输出信干噪比和稳健性。     

一种预处理的恒模波束形成算法

传统恒模波束形成算法在干扰信号功率大于期望信号功率情况下会出现干扰捕获现象。针对这一问题,提出一种预处理波束形成算法。预处理波束形成算法利用天线接收的数据矩阵的协方差矩阵构造新的协方差矩阵,使新的协方差矩阵关于期望信号的对角最小化,并用新的协方差矩阵的最小特征值对应的特征向量作为权值的初始值,此算法能够准确地捕获到期望信号并抑制干扰信号。通过仿真证实了算法的有效性。     

基于二次型约束的稳健宽带恒定束宽波束形成

针对期望信号导向矢量失配时传统宽带波束形成器性能恶化的问题,提出一种稳健的宽带恒定束宽波束形成算法。首先结合空间响应变化(Spatial response variation, SRV)约束,将算法在信号带宽内不同频点的阵列响应约束简化为对某一参考频点的约束,实现具有恒定束宽特性的宽带波束形成,再通过对权矢量模值施加二次不等式约束,抑制指向误差及传感器参数随机扰动误差,提高算法的稳健性,并通过拉格朗日乘子法,在约束边界上求得最优权矢量的解析解。实验结果表明算法可有效克服信号指向误差引起的波束形成器性能恶化问题,且具有良好的恒定束宽特性及较高的阵列输出性能。     

基于空时自适应处理的多波束抗干扰改进算法

传统的多波束算法无法处理与导航信号来自同一方向的窄带干扰。针对该问题,提出了一种改进的多波束抗干扰算法,级联时频域结合的IIR格型陷波器于多波束抗干扰算法中,通过IIR格型陷波器预测并抑制窄带干扰,通过多波束形成抑制宽带干扰。这种新的算法能有效地抑制窄带和宽带干扰,提升GPS抗干扰接收机的性能。     

小孔径圆环阵凹槽超增益波束形成技术研究

在水下目标声纳检测问题的研究中,为了抑制水下噪声信号,提出了小孔径圆环阵凹槽超增益波束形成方法.上述方法针对均匀圆环阵,在保证基阵输出增益最大的前提下,采用凹槽波束优化方法,设计具有抑制特定方向波束响应输出的波束,以抑制该方向强的强干扰对目标方位估计的影响.仿真结果表明,改进方法能有效抑制期望信号方向以外的干扰对目标方位估计的影响;干扰信号越强,波束图输出谱凹槽越深;在小孔径圆环阵的基础上能实现对水下目标低频辐射噪声信号有效检测和方位估计.     

相位激励赋形多波束形成算法分析及仿真实现

数字波束形成是天线技术与数字信号处理技术结合的产物,是智能天线实现空分多址的关键技术.采用相位激励赋形多波束形成技术,给出了智能天线数字多波束形成的优化算法,利用该算法对均匀圆环阵天线各单元权值进行计算,仿真实现了均匀圆环阵天线多波束方向图,在不同方向上同时得到了多个波束.该算法计算复杂度低,空间隔离度好.阵元呈圆环状分布,具有全向搜索特性,克服了直线阵搜索的缺点.该方法还可用于任意单元构成的不均匀阵列天线,以及波束展宽和扇形波束的形成.     

数据含期望信号的重构稳健波束形成

研究稳健波束形成问题.样本数据含期望信号时,若存在导向矢量误差,常规MVDR波束形成会在期望信号方向上产生期望信号对消,性能损失严重.针对上述问题,提出了一种在对称干扰环境下的稳健MVDR波束形成方法.首先消除数据协方差矩阵的实部得到期望信号分量,进而重构出期望信号协方差矩阵,然后从数据协方差矩阵中减去重构的期望信号协方差矩阵,得到仅含有干扰和噪声的协方差矩阵,并以此来实现MVDR的权向量设计.仿真结果表明,改进方法消除了期望信号分量的不良影响,提高了波束形成对系统误差的稳健性.     

鱼雷自导系统中目标数目的波束域检测方法

针对在鱼雷自导系统中应用波束域子空间类高分辨方法时,需要已知目标数目的问题,该文提出了波束域目标数目检测方法。该方法将模型阶数选择的信息理论准则推广到波束域处理。当波束形成矩阵满足各列正交时,可以由波束域协方差矩阵的特征值计算得到波束域信息理论准则。使波束域信息理论准则最小化的值即判定为目标数目的估计值。该方法直接利用子空间类方法特征分解的结果,计算量小。计算机仿真实验结果证实了该方法能够正确估计空间间隔较小的多个目标的数目。