一种基于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，主要涉及基于最差性能最优化准则的Capon自适应波束形成算法的稳健性。本发明提供一种基于干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法，基于最大化最差情况下的波束输出SINR的目标，首先采用阵列接收数据对干扰噪声协方差矩阵进行重新估计然后用代替原始最差性能最佳化算法中的样本协方差矩阵按照WCPO准则使得最差情况下的波束输出OSINR最大化。本发明用重构的干扰噪声协方差矩阵重构代替原始WCPO优化问题中的样本协方差矩阵可以大大减弱或避免期望信号自零陷现象，最大化最差情况的输出SINR，提高波束形成算法的稳健性。

主权项

一种基于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_d，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$x\left(n\right)=a\left({\theta }_1\right)s_1\left(n\right)+\underset{d=2}{\overset{D}{\Sigma }}a\left({\theta }_d\right)s_d\left(n\right)+v\left(n\right)=\mathrm{As}\left(n\right)+v\left(n\right),$其中，A＝[a(θ₁),…,a(θ_D)]为阵列流型矩阵，s(n)为阵列接收到的信号源矢量，v(n)表示阵列接收到的噪声矢量，v(n)为零均值高斯白噪声，则阵列接收到的N个快拍数据可表示为如下的形式：X＝[x(1),…,x(N)]＝AS+VS＝[s(1),…,s(N)]V＝[v(1),…,v(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${\hat{R}}_x=\frac{1}{N}{\mathrm{XX}}^H=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}x\left(n\right)x^H\left(n\right),$设期望信号的预估计导向矢量为真实的信号导向矢量a(θ₁)位于椭圆不确定集合中，其中，ε表示期望信号预估计导向矢量与真实导向矢量a(θ₁)之间估计误差δ的范数上界，其中，M为整数，D为整数，N为整数，d＝1,2,3,…,D，‑90°≤θ_d≤90°，n＝1,2,3,...,N；S2、将信号来波方向的整个区间Θ＝[‑90°，90°]划分为两个区间Θ₁,Θ₂，所述两个区间Θ₁,Θ₂满足其中，期望信号来波方向在区间Θ₁中，即θ₁∈Θ₁，而干扰信号来波方向均在区间Θ₂中，即θ_d∈Θ₂,d＝2,…,D，对区间Θ₂进行离散化得到离散角度区间在采用Capon空间谱估计算法进行干扰噪声协方差矩阵的重构，得到S3、利用S2所述S1所述和a(θ₁)所属的椭圆不确定集合S，采用最差性能最佳化准则进行WCPO波束形成设计，得到稳健的阵列加权w_INCMR。