发明名称 基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法
摘要 本发明属于阵列信号处理领域,主要涉及基于协方差矩阵重构的标准Capon自适应波束形成算法对对干扰信号导向矢量误差的稳健性。本发明基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成算法,首先利用阵列接收数据来估计所有D-1个干扰信号的导向矢量<img file="DDA0000825142000000011.GIF" wi="356" he="74" />及其功率<img file="DDA0000825142000000012.GIF" wi="408" he="77" />同时估计噪声功率<img file="DDA0000825142000000013.GIF" wi="88" he="62" />然后按照干扰噪声协方差矩阵的定义<img file="DDA0000825142000000014.GIF" wi="746" he="93" />来重新构造干扰噪声协方差矩阵<img file="DDA0000825142000000015.GIF" wi="775" he="89" />最后在较小的角度区间Θ<sub>1</sub>构造信号协方差矩阵,取其主特征向量作为期望信号导向矢量估计<img file="DDA0000825142000000016.GIF" wi="133" he="76" />联合重构的<img file="DDA0000825142000000017.GIF" wi="84" he="79" />得到新的波束形成加权矢量<img file="DDA0000825142000000018.GIF" wi="544" he="156" />本发明克服现有波束形成算法的不足,使波束形成算法对干扰信号导向矢量误差具有很好的稳健性。
申请公布号 CN105204006A 申请公布日期 2015.12.30
申请号 CN201510680829.5 申请日期 2015.10.19
申请人 电子科技大学 发明人 袁晓垒;朱胜利;甘露;廖红舒
分类号 G01S7/28(2006.01)I;G01S7/35(2006.01)I;G06F19/00(2011.01)I 主分类号 G01S7/28(2006.01)I
代理机构 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人 葛启函
主权项 基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、由M个阵元构成的均匀线阵接收到D个来自远场信源的信号,所述D个信号的来波方向为θ<sub>d</sub>,设第1个信号为期望信号,其余D‑1个均为干扰信号,所述D个信号之间互不相关,且信号与噪声之间互不相关,则第n个快拍下阵列接收数据记为<img file="FDA0000825141970000011.GIF" wi="720" he="125" />其中,s<sub>d</sub>(n)和a(θ<sub>d</sub>)分别为第d个信号的基带信号波形和导向矢量,v(n)表示阵列接收到的零均值高斯白噪声矢量,则阵列接收到的N个快拍数据可表示为:X=[x(1),…,x(N)],由阵列接收数据矩阵X可以得到阵列接收数据的样本协方差矩阵<img file="FDA0000825141970000012.GIF" wi="582" he="124" />其中,M为整数,D为整数,N为整数,d=1,2,…,D,‑90°≤θ<sub>d</sub>≤90°,n=1,2,...,N;S2、对样本协方差矩阵<img file="FDA0000825141970000013.GIF" wi="63" he="75" />进行特征值分解<img file="FDA0000825141970000014.GIF" wi="647" he="131" />其中ν<sub>i</sub>,i=1,2,…,M为按降序排列的特征值,即ν<sub>1</sub>≥ν<sub>2</sub>≥…≥ν<sub>M</sub>,e<sub>i</sub>为ν<sub>i</sub>对应的特征向量,E<sub>s</sub>=[e<sub>1</sub>,e<sub>2</sub>,…,e<sub>D</sub>]和E<sub>n</sub>=[e<sub>D+1</sub>,…,e<sub>M</sub>]分别为信号子空间和噪声子空间矩阵,Δ<sub>s</sub>=diag{ν<sub>1</sub>,ν<sub>2</sub>,…,ν<sub>D</sub>}和Δ<sub>n</sub>=diag{ν<sub>D+1</sub>,…,ν<sub>M</sub>}为其对应的对角阵,估计噪声的功率为<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msup><mover><mi>&sigma;</mi><mo>^</mo></mover><mn>2</mn></msup><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mi>M</mi><mo>-</mo><mi>D</mi></mrow></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mi>D</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><msub><mi>&nu;</mi><mi>i</mi></msub><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000825141970000015.GIF" wi="353" he="127" /></maths>S3、设阵列接收的D‑1个干扰信号的来波方向估计值为<img file="FDA0000825141970000016.GIF" wi="326" he="78" />设该角度区间为<img file="FDA0000825141970000017.GIF" wi="688" he="93" />在每个角度区间为Θ<sub>d</sub>上进行相应的导向矢量及其信号功率的估计,联合噪声功率<img file="FDA0000825141970000018.GIF" wi="94" he="66" />从而对干扰噪声协方差矩阵进行重构,得到<img file="FDA0000825141970000019.GIF" wi="118" he="80" />S4、设真实来波方向θ<sub>1</sub>角度区间为<img file="FDA00008251419700000110.GIF" wi="415" he="98" />对其进行区间离散化为包含J<sub>1</sub>个元素的角度集合<img file="FDA00008251419700000111.GIF" wi="328" he="90" />对角度集合<img file="FDA00008251419700000112.GIF" wi="66" he="70" />中每个角度θ<sub>j</sub>上采用Capon空间谱估计算法,得到其信号协方差矩阵<img file="FDA00008251419700000113.GIF" wi="469" he="158" />并对矩阵C<sub>s</sub>进行特征值分解<img file="FDA0000825141970000021.GIF" wi="299" he="123" />其中β<sub>i</sub>,i=1,2,…,M为按降序排列的特征值,即β<sub>1</sub>≥β<sub>2</sub>≥…≥β<sub>M</sub>,d<sub>i</sub>为β<sub>i</sub>对应的特征向量,采用其最大特征值β<sub>1</sub>对应的特征向量d<sub>1</sub>作为期望信号导向矢量的估计,即<img file="FDA0000825141970000022.GIF" wi="285" he="80" />其中,J<sub>1</sub>为整数;S5、联合S3所得的干扰噪声协方差矩阵<img file="FDA0000825141970000023.GIF" wi="94" he="78" />和S4所估计的期望信号导向矢量<img file="FDA0000825141970000024.GIF" wi="143" he="78" />得到基于子空间干扰噪声协方差矩阵重构(IPNCM‑Sub)的波束形成<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>w</mi><mrow><mi>I</mi><mi>P</mi><mi>N</mi><mi>C</mi><mi>M</mi><mo>-</mo><mi>S</mi><mi>u</mi><mi>b</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msubsup><mover><mi>R</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>n</mi></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mover><mi>a</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msup><mover><mi>a</mi><mo>^</mo></mover><mi>H</mi></msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><msubsup><mover><mi>R</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>n</mi></mrow><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><mover><mi>a</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac><mo>.</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000825141970000025.GIF" wi="546" he="155" /></maths>
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