Wideband beamforming for multipath signals based on frequency invariant transformation

It is well known that the performance of conventional adaptive beamformers degrades severely due to the presence of coherent or correlated interferences(multipath propagation) and various techniques have been developed to improve the performance of the beamformer.However,most of the work in the past has been focused on the narrowband case.In this paper,the wideband beamforming problem in the presence of multipath signals is addressed,with a novel approach proposed by employing a pre-processing stage based on the frequency invariant beamforming(FIB) technique.In this approach,the received wideband array signals are first processed by an FIB network,and then a traditional narrowband adaptive beamformer or an appropriate instantaneous blind source separation(BSS) algorithm can be applied to the network outputs.It is shown that with the proposed structure,cancellation of the desired signal is reduced,leading to a significantly improved output signal to interference plus noise ratio(SINR).     

稳健的全阵波束形成方法

由于相干干扰和角度估计误差影响波束形成性能,对此提出一种稳健的波束形成方法。采用加权空间平滑算法去除相干性;对期望信号施加约束,保证一定角度估计误差范围内算法的稳健性;进行全阵波束形成变换,避免阵列孔径损失。仿真结果表明,在相干干扰环境中,该算法的方向图在期望信号方向有明显主瓣,有利于接收期望信号;在一定的角度估计误差范围内,该算法可保持比较高的且比较平坦的输出信干噪比;随着输入信噪比的增加,输出信干噪比几乎线性增大。     

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。     

基于调零技术的相干干扰抑制方法

在干扰信号相干的情况下, 一般波束形成方法不能准确地对相干信号和期望信号进行到达角（DOA）估计, 干扰抑制效果较差。通过对相干信号和加权矢量二次型性能函数的分析, 提出了一种相干干扰抑制方法, 即基于多约束最小均方（multiple constrained least mean square, MC-LMS）算法的空域调零抗干扰技术。该方法利用MC-LMS算法迭代计算权值, 并对阵列信号自适应加权输出, 通过频谱分析可以得到抑制干扰的效果。计算机仿真和工程实现表明该方法在复杂的电磁环境下能对相干干扰进行抑制, 并通过抗干扰的数量和抗干扰性能验证了该方法的有效性。     

基于模式空间算法的声源二维DOA估计

针对传统高分辨率谱估计法估计远场声源波达方向（direction of arrival, DOA）时计算量大、对相干信号估计失准的问题,本文提出一种改进的基于圆形麦克风阵列和四阶累积量的声源二维DOA估计算法。该算法结合了圆阵定位无死角的优势和矩阵虚拟扩展获得更多声源定位信息的长处。首先利用模式空间变换将均匀圆形阵列（UCA）虚拟化成2K+1个均匀线性阵列（ULA）,并应用空间平滑技术将虚拟线性阵列划分成L个子阵;接着利用四阶累积构造方法提取有效阵元信息并去掉冗余数据,通过重构矩阵得到新的接收数据;最后通过Music-like算法搜索谱峰获得声源信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,在信噪比较低时,相比传统的高分辨谱估计算法,本文算法可实现对远场相干信号的高精度估计;同时本文算法也具有更低的均方根误差性能,且能有效减少运行时间。     

毫米波MIMO系统离散化混合预编码设计

为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统波束成形增益,降低天线与移相器的硬件成本,提出一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以最优化频谱效率为目标,该方案通过分析均匀直线阵列与均匀平面阵列的响应矢量,将毫米波信道的空间特性预编码的设计考虑为空间稀疏重构问题,采用离散化正交匹配追踪原理求出数字预编码与离散化的模拟预编码。仿真结果表明,同等条件下平面阵列的频谱效率优于直线阵列,同时所提出的离散化混合预编码方案中低精度移相器的性能近乎达到全精度移相器的性能增益。     

基于均匀圆阵的改进UCA-ESPRIT算法

波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的研究热点和难点之一。基于阵列天线, 利用空间谱估计理论进行DOA估计,提出一种改进算法——I-UCA-ESPRIT。首先根据均匀圆阵(UCA)的中心对称性,将输入信号进行重新排列;然后将重新排列的信号进行实值转换,并对相关矩阵进行特征值分解;最后引入SVD算法,以求解来波信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,该算法不仅适用于DOA估计的非相干信号和相干信号,且优于UCA-RB-MUSIC算法和UCA-ESPRIT算法。     

电磁矢量阵中基于PARALIND分解的相干DOA估计算法

将电磁矢量传感器阵列参数估计问题与平行线性相关剖面模型(Parallel profiles with linear dependencies, PARALIND)相结合,利用PARALIND分解,提出了一种线性电磁矢量阵中相干信号波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法能够实现对电磁矢量阵中相干信源的角度估计,同时能得到相应的相干系数矩阵,其估计过程无需谱峰搜索,对均匀线阵以及非均匀线阵都适用。该算法角度估计性能优于传统的前后向平滑借助旋转不变性进行信号参数估计(Forward backward spatial smoothing-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, FBSS-ESPRIT)算法和前后向平滑传播算子(Forward backward spatial smoothing-propagator method, FBSS-PM)算法,且对于角度相隔较近的相干信源,该算法也能进行有效的辨识与估计。     

认知无线电中发射端多波束形成算法及接收端低旁瓣波束形成算法

在认知用户基站发射端,针对多用户产生多波束使每个波束的主瓣方向对准目标信号 而零陷对准干扰方向,实现多用户同频通信从而提高频谱的利用率。而接收端需要波束形成 算法具有抗干扰的能力,因此,本文提出了适用于授权用户基站接收端的低旁瓣波束形成算 法,在主用户面对干扰时,其接收信号质量不会大幅下降。仿真实验验证了本文的算法。     

超分辨率下的部分重叠干扰抑制

在船舶自动识别系统中,波束形成算法在目标信号受到来向相近的部分重叠干扰时存在性能严重下降的问题。针对上述问题,提出一种超分辨率下的部分重叠干扰抑制算法。算法通过自回归模型预测的方法求解自回归系数,进而进行虚拟阵元扩展预处理,并采用基于广义奇异值分解的波束形成算法完成目标信号的估计以及对部分重叠干扰的抑制,克服了上述场景下波束形成器在信号来向相近时性能较差的问题。仿真结果表明,所提算法通过结合阵列扩展与波束形成的特点,能够在不增加实际阵元的情况下较原阵列具备更高的分辨率。     

均匀圆形阵列基于指数形式导数更新的STAP算法

机载相控阵雷达采用均匀圆形阵列天线具有全方位扫描、同时实现仰俯-方位角估计和天线方向图好等优点;但圆形天线特殊的几何结构使得其各距离单元回波不是独立同分布的样本,造成了空时自适应处理技术性能急剧下降。本文提出了一种基于指数形式导数更新(Exponent derivative based updating,EDBU)的杂波抑制方法,该方法通过对样本数据进行指数形式扩展, 减小均匀圆形天线机载雷达杂波的非均匀程度,提高统计型空时自适应处理(Space time adaptive processing, STAP)处理器的性能。仿真结果表明,该方法不仅明显好于局域处理和杂波距离依赖性补偿算法,而且也优于传统的基于导数更新法。     

基于OFDM符号特征的干扰抑制与盲波束形成方法

为了抑制L波段数字航空通信系统1正交频分复用接收机中的测距机脉冲干扰信号的影响,提出基于正交频分复用符号特征的盲波束形成方法.阵列天线接收的数据首先经正交投影抑制测距机干扰,然后根据正交频分复用符号中循环前缀的延迟重复特征,将波束形成的权值求解问题转化为瑞利商的最大化问题,通过对延迟协方差矩阵的特征值分解获得阵列天线的波束形成权矢量,不需要预先知道期望信号的来向信息.仿真结果表明:所提出方法能够将波束主瓣对准期望信号来向,同时在干扰信号来向上形成深零陷,从而提高阵列输出端信噪比.所提出方法在低信噪比环境下波束形成性能优于内积最大化方法,随着信噪比增大,两种方法波束形成的性能逐渐接近.     

Redundant space calibration of hexagonal and Y-shaped beamforming radars and interferometric radiometers

The calibration of large antenna arrays in the absence of a beamforming point source is a common problem in beamforming radars and interferometric radiometers. In this paper the fundamentals of the redundant space calibration (RSC) method for phase and amplitude are reviewed, pointing out the parallelism between the active and passive cases, the technique is then applied in a general and systematic way to two cases of interest: hexagonal planar and Y-shaped arrays, which are known to be the optimum periodic twodimensional configurations. In both cases, the system of equations is determined taking into account the available redundancies and symmetries of these structures. The performance of the RSC method is analysed in terms of the propagation of errors in reference phaselamplitude. The technique is then considered for two hexagonal array systems: the Turbulent Eddy Profiler (TEP), a volume-imaging radar of the lower atmosphere developed at the University of Massachusetts, and the Microwave Imaging Radiometer by Aperture Synthesis (MIRAS), an L-band interferometric radiometer to be launched in 2005 in the Earth Explorer Opportunity Mission-Soil Moisture and Ocean Salinity Mission (SMOS) of the European Space Agency (ESA). In the TEP case the proposed scheme stabilizes an otherwise ill-posed inversion problem, and in the MIRAS case it presents an alternative calibration method to the noise-injection one, without any additional hardware required.     

A beamforming design for weighted sidelobe power leakage minimization一种最小化加权旁瓣功率泄漏的波束赋形n

In this paper, a beamforming scheme for minimizing the weighted sidelobe power leakage while maintaining the norm of the weight vector at unity is proposed. The proposed criterion is very flexible because weighting factors are added to the sidelobes in the object function, and the weighting factors can be adjusted according to any design purpose, e.g., to minimize the interference within a direction of arrival (DoA) range. To acquire the minimum sidelobe power leakage, we first express the sidelobe power through the sidelobe coefficient matrix. Afterwards, the minimization problem can be treated as the 2-norm minimization of the sidelobe coefficient matrix. The optimal weighting vector design is then derived by singular value decomposition (SVD). Simulation results show that the proposed beamformer can decrease the sidelobe power leakage and efficiently suppress interference with barely any increase in the sidelobes; moreover, this beamforming scheme provides good robustness in consideration of the DOA mismatch.     

基于蚁群优化算法的非均匀子阵划分技术

对于大型阵列天线应用于空域抗干扰系统中,为了降低硬件成本和减少计算复杂度,一般通过子阵划分技术将整个阵列划分为若干子阵,子阵内部采用模拟波束形成,子阵间采用数字自适应波束形成;由于均匀划分方法的波束形成方向图中存在栅零点,提出一种基于蚁群算法的非均匀子阵划分技术,将阵列最大输出信干噪比作为适应度函数,应用了概率计算与轮盘赌相结合的路径规划方法;结合信息素初始浓度和启发式信息范围,设计了新的适应度函数值与信息素更新的转换关系;最后对所提算法进行仿真,结果表明在不同规模、不同输入干噪比、不同期望信号扫描角度下,所提算法在输出信干噪比上优于均匀划分方法,且没有栅零点产生,与全阵元的自适应波束形成方向图、输出信干噪比相近,验证了该方法的有效性。     

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。     

Design of efficiently encodable nonbinary LDPC codes for adaptive coded modulation

In multi-pair two-way relay networks,the control over inter-pair-interference is a challenging problem.When mobile stations(MSs)cooperate fully,to achieve the sum capacity of networks and at the same time completely remove the inter-pair-interference,a singular value decomposition(SVD)based beamforming scheme at relay station(RS)is established where SVD beamformers are applied over both uplink and downlink channels,respectively.To avoid any cooperation among users,an efcient beamforming scheme is proposed.This scheme uses the Max-SINR based receive beamformer at RS in uplink channel and the Max-SLNR based transmit precoder at RS in downlink channel.It omits interference(uplink)and leakage(donwlink)inside each pair of users due to their abilities of self-interference cancellation.This beamforming scheme provides an analytical solution like some well-known linear beamformers such as zero-forcing,block diagonalization,etc.From simulation,we find:the proposed SVD shows an excellent sum-rate performance at the expense of a large cooperation overhead at MSs and can be used as a tighter upper bound of sum-rate;the proposed scheme of Max-SINR beamformer plus Max-SLNR precoder performs much better on sum-rate than the ZF-based and the BD-based schemes by using almost the same computational amount.     

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.     

半球面共形阵列波束综合技术研究

针对天线的抗干扰提高信噪比问题,球面阵列天线的增益在不同方向灵活可变的优点,但球面阵列天线是非线性的,没有解析解,传统的线性波束综合方法很难解决球面阵列天线复杂多约束的增益问题。为解决上述问题,使用了零陷技术。现有的方法着重干扰方向已知情况下的零陷形成技术,而对干扰方向未知多变的情况研究很少,采用改进的遗传算法用于复杂的宽角零陷形成,可以解决干扰方向未知情况下的零陷形成难题。     

认知网络中基于功率分配的收发联合迭代结构

在认知无线电网络中,为保证主用户的通信质量,解决认知网络和主网络之间的干扰问题,进一步提高认知网络性能,本文提出一种基于广义信泄噪比的功率分配方案。为了获取更高的和速度,在认知网络发射和接收端引入波束成形矩阵,在此基础上发展了一种联合交替迭代结构,该结构将发射波束成形、功率分配和接收波束成形串联成迭代环。仿真结果表明,该迭代环收 敛速度快,相比传统波束成形等功率分配方案的和速率和误码率均有明显提高。