非理想条件下的自适应波束形成算法研究

发布时间：2018-04-09 14:08

本文选题：阵列信号处理　切入点：自适应波束形成　出处：《中国科学技术大学》2016年博士论文

【摘要】：波束形成作为阵列信号处理领域的一个重要研究方向,其本质是一种空域滤波技术。它通过调整阵列权矢量对某一特定方向信号进行接收,达到增强期望信号、抑制干扰和噪声的目的。它广泛应用于雷达、声呐、无线通信、地震勘探、射电天文、医学诊断和语音信号处理等信号处理领域。标准Capon波束形成器作为著名的自适应波束形成器,具有优异的空间分辨率和干扰抑制能力。然而,自适应波束形成器对协方差矩阵误差和期望信号导向矢量误差特别敏感。在非理想条件下,传统自适应波束形成器性能将会严重下降。近几十年来,稳健自适应波束形成为了一个研究热点,许多稳健自适应波束形成技术被提出。本文针对一些特定场景下的自适应波束形成算法进行了进一步研究,并且提出了相应的稳健自适应波束形成算法。现将本文研究工作的主要贡献和创新点概括如下：1.针对传统投影算法受限于信源个数信息以及在低信噪比条件下性能变差问题,提出了基于投影矩阵估计的稳健自适应波束形成算法。基于预知的信号角度区域信息,提出了一个判定信号子空间基矢量的准则。利用该准则可以直接从样本协方差矩阵特征矢量估计出信号子空间并得到相应的投影矩阵。紧接着将名义导向矢量向信号子空间作投影来消除导向矢量误差,提高自适应波束形成器的稳健性。该算法可以在未知信源数的前提下简单有效地重构投影矩阵,并且在低信噪比条件下表现良好。2.针对非理想条件下基于样本协方差矩阵的自适应波束形成算法容易引起期望信号“自消”问题,提出了基于干扰加噪声协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。在未知准确阵列信息的条件下,首先基于导向矢量误差特点,将全部干扰信号的导向矢量约束在干扰信号角度区间所对应的圆环不确定集中,并且该圆环不确定集是一个以名义导向矢量函数为中心轴线的高维空间区域。其次提出利用Capon功率谱在该圆环表面上的积分来重构干扰信号协方差矩阵,并通过离散取点求和获得了近似解,而噪声协方差矩阵通过样本协方差矩阵的最小特征值估计得到。然后基于估计的干扰加噪声协方差矩阵,利用二次约束二次规划问题估计期望信号的导向矢量。最后联合估计的干扰加噪声协方差矩阵和期望信号导向矢量,基于最小方差无失真响应准则得到稳健自适应波束形成器。该稳健自适应波束形成器最大的优势是不仅对波达方向角度误差有效,而且对各种未知的导向矢量误差也是有效的。3.针对基于最大化输出功率的稳健波束形成算法不能充分抑制干扰信号和噪声问题,提出了基于最小化波束形成器敏感度的稳健自适应波束形成算法。在非理想条件下,首先从期望信号协方差矩阵的角度提出了定义波束形成器敏感度的方法,该敏感度的定义更具有一般性,并且在无干扰信号的条件下可以很好地衡量波束形成器性能。然后通过基于最小化该敏感度的优化问题来估计期望信号导向矢量,同时需要借助协方差矩阵重构算法来估计期望信号协方差矩阵和干扰加噪声协方差矩阵。最后基于最小方差无失真响应准则,联合估计的干扰加噪声协方差矩阵和期望信号导向矢量得到稳健自适应波束形成器。4.针对标准Capon波束形成器对阵列误差极其敏感问题,提出了基于非高斯非圆信号的稳健自适应波束形成算法。对于接收信号满足非高斯性和非圆性的波束形成器,可以分别通过最小离差准则和宽线性技术来提高波束形成器的性能。在期望信号的非圆系数和导向矢量已知情况下,提出了联合利用非高斯性和非圆性的宽线性最小离差无失真响应自适应波束形成算法。另外,在期望信号的非圆系数和导向矢量未知情况下,提出了联合利用非高斯性和非圆性的宽线性二次约束最小离差自适应波束形成算法。由于两个算法充分利用了接收信号的特性,因此相比未充分利用信号特性的算法有了较大的性能提升。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7

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