一种简化特征空间稳健自适应波束形成算法
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在基于特征空间(ESB)的自适应波束形成算法中,针对当指向误差落在波束主瓣的边缘特定角度时,输出信干噪比下降,且信号子空间需要进行费时的特征值分解的问题,提出了改进线性约束最小方差(LCMV)算法。在假定的期望信号方向附近减少一个方向性约束条件,并基于信号特征值大于噪声特征值的这一特性,利用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,无须特征分解,将求得的权矢量向
第2 8卷第 1 1期 21 0 1年 1 1月
计算机应用研究Ap l a in Re e r h o mp t r p i t s a c fCo u e s c o
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一
种简化特征空间稳健自适应波束形成算法闫冰冰,代月花,陈军宁,郭金瑞,黄虎兵(徽大学电子信息工程学院,安合肥 200 ) 36 1
摘
要:在基于特征空间( S )自 E B的适应波束形成算法中,对当指向误差落在波束主瓣的边缘特定角度时,针
输出信干噪比下降,信号子空间需要进行费时的特征值分解的问题,出了改进线性约束最小方差 ( C且提 L MV)
算法。在假定的期望信号方向附近减少一个方向性约束条件,基于信号特征值大于噪声特征值的这一特性,并利用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间,无须特征分解,求得的权矢量向改进的信号子空间投将
影。该方法能够大大减少计算量,同时还显著提高了自适应波束形成稳健性。通过仿真分析及结果比较验证了 算法的正确性和有效性,因此从工程应用的角度看,有一定的参考价值。具关键词:自适应波束形成;特征分解;健性;线性约束最小方差;信号子空间稳中图分类号:T 9 1T 3 1 6 N t;P0.文献标志码:A 文章编号:10— 6 5 2 1 ) 14 5 . 3 0 13 9 ( 0 1 1—0 7 0d i1 .9 9 jis.0 13 9 .0 1 1 . 1 o:0 3 6/.sn 10—6 5 2 1 . 10 4
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自适应波束形成广泛应用于声纳、达、线通信、雷无语音、 医学等领域。当信号环境、信号源、天线阵列存在误差时,传统
方向性约束,将得到的最优权矢量向简化的信号子空间投影。 该信号子空间算法不需要进行特征分解,不需要已知其他也先验知识就能得到,降低了计算复杂度,在一定程度上可以减小指向误差的影响,提高指向的稳健性,且在输入信噪比较大时仍能适用,适合工程实现。
的波束形成算法性能就会明显下降。因此,高稳健性就成为提自适应阵列处理的目标之一_。 J J目前已有的稳健波束形成方法主要有对角加载方法一
和盲自适应波束形成方法,分别存在着对角加载值难以但确定和收敛速度较慢的缺点。基于特征空间 ( S )自适应波 EB束形成是另外一类重要的稳健技术,有收敛速度快和对具指向误差不敏感的优点。因其性能优越,该类算法引起了许多学者的深入研究和广泛扩展,人们把线性约束和特征空间技术
1信号模型 设有个窄带信号入射到天线阵列上,射角度分别为入 0,…,; 0, 0天线阵由Ⅳ个阵元组成,假设天线阵和信号源位于同一个平面内,所有的信号相对于天线阵为远场窄带信号且
结合起来用到波束形成中,出了广义的特征空间波束形成器提( EB 、 G I )特征空问的线性约束最小方差波束形成器 ( L M EC— V L、 B)s稳健的特征空间线性约束波束形成器以及对信号子 j空间的快速求法叫等。一
具有相同的中心频率。假设 s
( ) t是第 i信号的复包络,个a 0)阵列归一化的导向矢量, l ( (是即 l 0) U=1 n t为; ()
NX1的加性噪声矢量。假定信源之间, 信源和噪声之间都是统计独立的,则阵列接收的信号为M
般的线性约束最小方差 ( C L MV)法同时加上两个方算
向性约束,以形成较宽的主瓣,而对假定方向的指向误差具从有一定的稳健性。本文在假定的期望信号方向附近减少一个收稿日期:2 1 -4 2 0 10 -5;修回日期:2 1 - 52 0 10—3
()=∑n 0) t t ( s()+n i,, ()=12…= 1
() 1
不失一般性,期望信号用 s( )。 t表示,扰信号用 s()干 t表
基金项目:国家“6” 8 3计划资助项目;安徽省自然科学基金资助项目(9 10 5; 0 0 2 3 )安徽 4
大学学术创新研究扶持和强化项目作者简介:闫冰冰(96 )女, 18一,安徽宿州人,硕士研究生,主要研究方向为微电子和集成电路设计、阵列信号处理;代月花 (9 5 )女, 17一,教授,博士, 主要研究方向为微电子和集成电路设计( a u ha00 ao.O .n; di eu2 0@yho Cr c )陈军宁( 93 )男, y n 15一,教授,博导,士,博主要研究方向为超大规模集成电路和微电子器件;郭金瑞 (93 )男, 18一,硕士,主要研究方向为微电子和集成电路设计;黄虎兵(96 )男, 18一,硕士,主要研究方向为图像与信号处理.
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