基于稀疏子阵采样的大型阵列自适应波束形成方法研究

发布时间：2020-05-15 23:28

【摘要】：在自适应波束形成中,高自由度大型阵列自适应波束形成技术的重要性日益提升。而基于稀疏子阵采样的大型阵列自适应波束形成可以在降低波束形成系统硬件成本和运算量的同时保持大型阵列的高自由度性能。本文主要研究了一维线性阵列中的稀疏子阵采样自适应波束形成技术及其稳健方法,并将基于稀疏子阵采样的自适应波束形成技术拓展至二维面阵。首先,本文对阵列自适应波束形成方法进行了研究,介绍了一维线性阵列和二维矩形面阵的信号模型,从理论上推导了最小方差无失真响应(MVDR)波束形成算法,仿真分析了系统误差对MVDR波束形成系统的影响,进而引入可以减小系统误差对波束形成系统影响的稳健波束形成方法,从理论和仿真实验上说明了稳健方法的有效性,为接下来MVDR波束形成器和稳健方法在基于稀疏子阵采样波束形成系统中的应用提供了理论基础。其次,本文研究了基于稀疏子阵采样的大型线性阵列自适应波束形成方法,建立了一维嵌套阵和一维互质阵的采样模型,理论推导了利用稀疏子阵的二阶统计信息进行高维协方差矩阵重构的方法。接着,将重构后的高维协方差矩阵作为MVDR波束形成器的输入,可以得到维度与大型阵列相同的加权矢量,实现了降低大型线性阵列硬件成本和运算量的同时保持其高自由度特性的目的。然后,本文提出了一种基于稀疏子阵采样系统的稳健波束形成方法。通过获取阵列的阵元位置和期望信号角度估计区间等先验信息,利用重构的稀疏子阵高维协方差矩阵进行期望信号导向矢量的估计。接着,去掉稀疏子阵高维协方差矩阵中的期望信号,重新估计一个干扰加噪声协方差矩阵计算加权矢量。该方法可以解决波束形成中导向矢量失配的问题,并且在样本数据有限时也能保持良好的稳健性。最后,本文建立了基于二维稀疏子阵采样的大型面阵自适应波束形成系统模型。介绍了嵌套面阵和互质面阵的阵列结构,分析了嵌套面阵和互质面阵的自由度,给出了二维稀疏子阵的选取准则,接着,推导了二维稀疏子阵高维协方差矩阵重构和加权矢量的计算方法。基于二维稀疏子阵采样的波束形成系统能够获得与大型面阵相同的空间自由度。
【图文】：

矩形面阵 b）入射信号图 2-2 二维面阵阵列结构图一个二维平面阵列示意图，面阵中的阵元以矩形栅个面阵中共有P Q个天线单元，以(0,0)位置的阵面 阵 中 每 个 阵 元 的 位 置 可 以 表

b）SNR c）快拍数图 2-4 期望信号导向矢量失配情况下 MVDR 仿真结果 2-4 所示，，图 a）、图 b）、图 c）分别为 MVDR 的波束方向图、输出NR变化关系和输出SINR随样本数据快拍数的变化关系。由图 a）可号导向矢量失配时，MVDR 波束形成器的波束指向出现了偏差，
【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】：2018
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 程乃平;潘点飞;;大型阵列天线子阵划分及栅瓣抑制方法[J];信号处理;2014年05期

2 路成军;盛卫星;韩玉兵;马晓峰;;基于可变加载的稳健并行波束形成算法[J];南京理工大学学报;2013年03期

本文编号：2665780