基于非圆信号的自适应波束形成算法研究

发布时间：2018-12-31 10:44

【摘要】：自适应波束形成器是阵列信号处理的一个重要分支，它利用多个传感器组成的传感器阵列来接收和处理空间采样信号，进而提取所需要的期望信号，同时抑制接收信号中不需要的干扰和噪声成分。自适应波束形成技术经过近几十年的发展已日趋成熟，在通信、雷达、生物医疗以及天文等众多领域获得了广泛的应用。传统的自适应波束形成算法一般假定来波信号为圆信号，但是当来波信号为非圆信号时，传统的自适应波束形成算法将不能给出最优权矢量。近20年来，非圆信号的特性在信号处理领域被广泛的研究利用，，为了更好的提取接收信号中包含的期望信号信息，广义线性自适应波束形成器在近几年被提出，它能够最小化期望信号的最小均方误差，所以成为研究的热点问题。 在传统的自适应波束形成算法中，默认信号为圆信号，协方差矩阵可以完全描述信号的二阶特性，但是，在通信系统中我们经常使用非圆信号，比如，二进制相移键控信号、脉冲幅度调制信号，高斯最小移频键控信号和偏移四相相移键控信号等，信号的伪协方差矩阵不为零，传统波束形成器求得的权矢量是次优的，而基于非圆信号的广义线性波束形成器提取了包含在接收信号以及其共轭形式中的期望信号信息，可以求得最优的权矢量。但是当快拍数有限时，经过扩张处理后，与传统的自适应波束形成算法相比，其自由度变为原来的两倍，带来的劣势是扩张的采样协方差矩阵特征值扩散加剧，使波束形成器性能降低，另外，也使得计算复杂度增大。为了减轻扩张后的采样协方差矩阵的特征值扩散加剧对波束形成器性能的影响，本文提出了基于特征空间的广义线性自适应波束形成算法，当快拍数有限时，最优权矢量不仅受到信号子空间的影响，也受到噪声子空间的影响，该算法通过投影的方式将权矢量投影到信号子空间，避免了噪声子空间对权矢量的干扰，所以提高了波束形成器的稳健性。 在连续自适应波束形成算法研究领域，基于最小均方误差(Least Mean Squares, LMS)的自适应波束形成算法虽然具有计算复杂度低的优势，但是其收敛速度较慢。针对该问题，本文提出了一种变步长的收缩线性最小均方误差(Shrinkage Linear LMS, SL-LMS)波束形成算法，它利用了无噪声后验误差与无噪声先验误差之间的关系，每次迭代时反馈给系统一个渐近最优的迭代步长，大大提高了自适应波束形成器的收敛速度。另外利用了信号的非圆特性的广义线性LMS(Widely Linear LMS, WL-LMS)自适应波束形成算法，相比于LMS算法，其稳态性能得到了显著的提高，但是仍然存在和LMS波束形成器同样的问题，即收敛速度较慢，受迭代步长大小的影响。因此，在变步长SL-LMS波束形成算法的基础上，本文提出了收缩的变步长广义线性LMS (Shrinkage Widely Linear LMS, SWL-LMS)波束形成算法，它不仅利用了无噪声扩张的后验误差与无噪声扩张的先验误差之间的关系，还利用了信号的非圆特性，在迭代过程中，SWL-LMS算法自适应的调整迭代步长，使其相对于WL-LMS算法的收敛速度大大提高，同时保持了较好的稳态性能。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2396463