基于迭代收缩加权融合的自适应空滤滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于迭代收缩加权融合的自适应空滤滤波方法，其实现过程为：由阵列天线接收数据建立信号模型，得到接收数据的采样协方差矩阵；采用自适应迭代的方式在线更新先验协方差矩阵；根据均方误差最小准则计算采样协方差矩阵与先验协方差矩阵的加权系数，并利用收缩加权融合处理方法得到估计的协方差矩阵；最后计算自适应权矢量进行空滤滤波。本发明在小样本情况下能以较高精度估计出协方差矩阵，能有效缓解先验知识与当前数据模型失配问题，避免了子空间维数的确定，同时具有输出信干噪比高和收敛速度快之优点，为自适应空滤滤波的实际应用提供了一种有效的处理方法。

主权项

一种基于迭代收缩加权融合的自适应空滤滤波方法，包括如下步骤： (1)由阵列天线k时刻的接收数据X(k)建立信号模型，并计算接收数据的采样协方差矩阵(2)利用接收数据的采样协方差矩阵得到搜索角θ的初始化能量谱密度并初始化先验协方差矩阵(3)根据已得到的先验协方差矩阵，采用最小二乘方法，得到搜索角空间的最优权w(θ)，并更新搜索角空间的能量谱密度和先验协方差矩阵重复步骤(3)，在线更新先验协方差矩阵，直到得到一个稳定的先验协方差矩阵R₀；(4)把先验协方差矩阵R₀与接收数据的采样协方差矩阵进行收缩加权融合处理，利用均方误差最小准则计算加权系数，得到收缩加权融合后的协方差矩阵R_E；(5)计算自适应波束形成的最优权矢量w_opt，利用得到的最优权矢量处理接收数据，从而获得高输出信干噪比的有用信号。