稳健Capon波束形成算法研究
发布时间：2021-01-26 23:24
自适应波束形成技术是指根据接收信号的变化来增强特定达波方向的信号,类似于形成一股“波束”。由于具有高输出信干噪比的优点而被广泛应用于医疗成像、声呐、雷达、天文和通信等领域。在实际应用中自适应波束形成技术测得的信息往往出现失配而造成性能剧烈下降,所以研究具有鲁棒性的自适应波束形成算法一直是学者们研究的热点。鲁棒自适应波束形成算法中亟待解决的是协方差矩阵失配和信号导向矢量失配造成的性能剧烈下降问题,在实际应用中由于存在传播环境的不稳定、达波方向估计偏差、阵列校准偏差、信号波阵面失真、阵列几何模型失真和局部散射等,协方差矩阵失配和信号导向矢量失配是无法避免的,因此鲁棒性的研究也是针对这两类问题。针对提高自适应波束形成的鲁棒性,本文研究内容如下:（1）学习了三类鲁棒自适应波束形成算法:加载矩阵的鲁棒自适应波束形成算法、基于特征空间的鲁棒自适应波束形成算法和基于信号导向矢量不确定集的鲁棒自适应波束形成算法,共11种,并用数学软件仿真实现了其中的6种算法。（2）研究了波束形成算法中的权矢量和鲁棒性强弱的关系,得出算法设计思想:强鲁棒性的自适应波束形成算法的最优权矢量既要靠近估计的信号导向矢量以获得...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FIR滤波器假设SOI信号的导向矢量)(sa精确已知，最优的波束形成器权矢量w假设是
第二章鲁棒自适应波束形成算法基础19许多算法的研究均是针对这个自适应的波束成形算法增加鲁棒性，从而得到具有鲁棒性的自适应波束形成算法，所以本算法作为鲁棒自适应波束形成算法的基础在本章进行介绍。假设接收信号是窄带信号，信号到达阵列上时是平面波，阵列天线的个数要大于信号的个数，信号均来自不同方向，并且期望信号和干扰信号就是平稳各态历经的。如图2-5所示，均匀阵列由N根各向同性的天线组成，每两根天线之间的距离均是d，d等于信号波长的一半，有M个信号，图中只画出了一个信号打在均匀阵列上，M个信号中一个为SOI信号，另外有M-1个是干扰信号，这些信号均是来自远场信号源，且这M个信号两两之间互不相关。图2-5波束形成阵列模型图2-5中s表示同一平面波打在相邻两根天线上的传播路程差，N根天线从左到右的接收信号分别为0p(t),1p(t),2p(t),…,1()Mpt，则有*0()()*ejiiptpt(2-37)式（2-37）中是同一接收信号相邻两根天线的相位时延2*sin2*2sin2sinsd(2-38)由此第l个信号（l=0,1,2,…,M-1）的导向矢量()la的表达式为：()[1,expjsin,,expj(N1)sin]Tllla(2-39)T表示矢量的转置，()la是N1维的向量，某个瞬时时刻，假设是第k时刻，第一根天线处的M个接收信号为假设用0s(k),1s(k),…,1(k)Ms表示，那么在瞬时时刻k，第l个信号在N根天线上的接收信号矢量可以表示为(k)()s()lllxak（l=0,1,…,M-1），那么k时刻波束形成器的接收信号为
第五章算法的仿真与分析53图5-1零陷波束图案能力比较从图5-1可以看到三种方法在SOI真实的达波方向处都能有良好的增益，但是，RCB算法在干扰的位置并没有出现深的零陷，因此它的干扰抑制能力不如LCRCB和所提出的方法。这是因为最后两种方法都包含零陷波束图案的约束。另外，在真正的干扰角范围内所提算法没有达到最小的阵列增益。从图4-2中可以看到在33°时所提算法的增益最少，零陷最深，而这是因为假定的干扰信号源的范围比真实值宽。5.1.3对达波方向估计角度误差的性能比较本小节中对比了算法关于达波方向角度出现误差时的性能。真实的SOI信号的达波方向是10o，估计的达波方向角度则在5o到15o变化，也就是估计的达波方向在真实的达波方向角±5o进行变化，仿真图如图5-2。
本文编号：3002000
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
FIR滤波器假设SOI信号的导向矢量)(sa精确已知，最优的波束形成器权矢量w假设是
第二章鲁棒自适应波束形成算法基础19许多算法的研究均是针对这个自适应的波束成形算法增加鲁棒性，从而得到具有鲁棒性的自适应波束形成算法，所以本算法作为鲁棒自适应波束形成算法的基础在本章进行介绍。假设接收信号是窄带信号，信号到达阵列上时是平面波，阵列天线的个数要大于信号的个数，信号均来自不同方向，并且期望信号和干扰信号就是平稳各态历经的。如图2-5所示，均匀阵列由N根各向同性的天线组成，每两根天线之间的距离均是d，d等于信号波长的一半，有M个信号，图中只画出了一个信号打在均匀阵列上，M个信号中一个为SOI信号，另外有M-1个是干扰信号，这些信号均是来自远场信号源，且这M个信号两两之间互不相关。图2-5波束形成阵列模型图2-5中s表示同一平面波打在相邻两根天线上的传播路程差，N根天线从左到右的接收信号分别为0p(t),1p(t),2p(t),…,1()Mpt，则有*0()()*ejiiptpt(2-37)式（2-37）中是同一接收信号相邻两根天线的相位时延2*sin2*2sin2sinsd(2-38)由此第l个信号（l=0,1,2,…,M-1）的导向矢量()la的表达式为：()[1,expjsin,,expj(N1)sin]Tllla(2-39)T表示矢量的转置，()la是N1维的向量，某个瞬时时刻，假设是第k时刻，第一根天线处的M个接收信号为假设用0s(k),1s(k),…,1(k)Ms表示，那么在瞬时时刻k，第l个信号在N根天线上的接收信号矢量可以表示为(k)()s()lllxak（l=0,1,…,M-1），那么k时刻波束形成器的接收信号为
第五章算法的仿真与分析53图5-1零陷波束图案能力比较从图5-1可以看到三种方法在SOI真实的达波方向处都能有良好的增益，但是，RCB算法在干扰的位置并没有出现深的零陷，因此它的干扰抑制能力不如LCRCB和所提出的方法。这是因为最后两种方法都包含零陷波束图案的约束。另外，在真正的干扰角范围内所提算法没有达到最小的阵列增益。从图4-2中可以看到在33°时所提算法的增益最少，零陷最深，而这是因为假定的干扰信号源的范围比真实值宽。5.1.3对达波方向估计角度误差的性能比较本小节中对比了算法关于达波方向角度出现误差时的性能。真实的SOI信号的达波方向是10o，估计的达波方向角度则在5o到15o变化，也就是估计的达波方向在真实的达波方向角±5o进行变化，仿真图如图5-2。
本文编号：3002000
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