稳健低副瓣自适应波束形成算法研究

发布时间：2020-06-08 14:51

【摘要】：自适应波束形成技术是阵列信号处理中的一个重要研究方向,在雷达、声纳和智能天线等领域得到广泛应用。但是在周围复杂的电磁环境下难免会存在模型失配,如期望信号导向矢量失配或者协方差矩阵失配,这些失配严重影响波束形成器的输出性能。此外,如果波束的副瓣电平过高,会降低目标检测性能、低截获性能和抗干扰性能。因此研究各种失配情况下的稳健低副瓣自适应波束形成算法具有重要的理论意义和应用价值。本文基于空间阵列信号处理模型,分析了经典的稳健波束形成算法,但是这些稳健波束形成算法在解决失配问题方面存在不同的缺陷,而且不能准确控制波束的副瓣电平,不能满足稳健低副瓣波束形成的实际应用需求。为了控制波束副瓣电平,采用一种低副瓣MVDR算法,通过在MVDR优化模型上添加多个二次不等式约束,并用凸优化方法求解,准确控制波束副瓣电平;针对低副瓣MVDR算法对于导向矢量失配稳健性不足的问题,研究基于迭代方法校正导向矢量和基于导向矢量直接估计的稳健低副瓣波束形成算法,特别是基于导向矢量估计的稳健低副瓣算法,仅需要知道期望信号的入射范围就能直接估计出期望信号导向矢量。为了去除接收信号中的期望信号分量,提出一种基于干扰加噪声协方差矩阵重建的算法,在此基础上通过最大化输出功率校正导向矢量,利用校正后的协方差矩阵和导向矢量改进低副瓣MVDR算法,实现稳健低副瓣自适应波束形成。为进一步降低副瓣电平,提出一种基于目标函数改进的稳健低副瓣波束形成算法,提高波束形成器对于导向矢量和协方差矩阵失配的稳健性,保证波束形成器的良好输出性能。
【图文】：

波束方向图,角度

（ＤＬ）、基于特征空间算法（ＥＳＢ）、最坏情况最优（ＷＣ）三种稳健算法，算法采样矩阵求逆（ＳＭＩ）算法加入对比。逡逑真中使用１６阵元的全向均匀线阵，阵元间距设置为半波长。假设噪声为１的加性高斯白噪声。存在两个互不相关的干扰，干扰噪声功率之比均为３方向分别为－３０°和４０°。无特殊说明时真实期望信号入射角度为０°且期望收快拍中。由准确的导向矢量和真实的协方差矩阵获得理想情况下的输出Ｓ，最坏情况最优算法的不确定集常数ｆ邋＝邋0．３，使用凸优化工具箱ＣＶＸ对化问题求解。对角加载算法中的加载电平为噪声功率的２倍。各种情况下５００次蒙特卡洛实验。逡逑真１：理想情况下的波束方向图逡逑真中假设估计的期望信号入射角度为0°，快拍数目为４０，输入ＳＮＲ为２０ｄ的波束方向图如图３．３．１所示。观察图３．３．１可知，当导向矢量和协方差矩四个波束方向图几乎一样，都能深度抑制干扰，最深干扰零陷能到－８０ｄＢ，确指向真实角度（由波束主瓣放大图３．３．２可以明显看出）。但是几种算法不是很理想，，最高的副瓣电平能达到－１５ｄＢ。逡逑０邋Ｉ逦Ｉ逦！逦Ｉ逦７ＪＹ逦１逦ｉ逦－＂－１逡逑逦

期望信号,快拍,波束方向图,副瓣电平

通过波束主瓣放大图３．３．４可以明显看出。ＳＭＩ算法和ＤＬ算法的性能明显下降，这逡逑是因为ＳＭＩ算法并没有对误差修正，而ＤＬ算法中的加载电平采用的是固定值，对于失逡逑配情况很难获得最优权矢量。在干扰零陷方面，虽然也能抑制干扰，但是与图３．１．１对逡逑比，可见抑制程度减弱。另外观察图３．３．３中各算法的副瓣电平，ＳＭＩ算法的副瓣电平逡逑过高，对副瓣电平的抑制效果较差；ＤＬ算法的加载电平由于选取的是固定值并非最优逡逑值，所以造成副瓣电平偏高。因此在导向矢量准确已知，而协方差矩阵存在误差时，波逡逑束形成器性能依旧受到影响，尤其是干扰抑制能力下降明显。逡逑２３逡逑
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN911.7

【参考文献】