发明名称 一种基于协方差矩阵锥化的阵列天线自适应波束形成方法
摘要 本发明属于自适应波束形成技术领域,特别涉及一种基于协方差矩阵锥化的阵列天线自适应波束形成方法,其具体步骤为:首先通过阵列天线得到样本数据,并计算该样本数据的协方差矩阵,将其作为干扰加噪声的协方差矩阵的估计值;利用协方差矩阵锥化方法改进协方差矩阵;求解带有约束的优化问题估计期望信号的导向矢量。最后的仿真结果验证了所提的两种改进方法的有效性。
申请公布号 CN104360316A 申请公布日期 2015.02.18
申请号 CN201410620657.8 申请日期 2014.11.06
申请人 西安电子科技大学 发明人 朱圣棋;霍恩来;胡海洋;高永婵;杨东;廖桂生;陶海红
分类号 G01S7/02(2006.01)I 主分类号 G01S7/02(2006.01)I
代理机构 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 代理人 惠文轩
主权项 一种基于协方差矩阵锥化的阵列天线自适应波束形成方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,利用阵列天线接收来自外部的信号,阵列天线为由M个阵元组成的均匀线阵,阵列天线的阵元间距表示为d,d=λ/2,λ表示阵列天线接收信号的波长;阵列天线在k时刻接收的信号表示为x(k),阵列天线接收的信号包括期望信号、干扰信号和噪声;步骤2,得出干扰加噪声的协方差矩阵的估计值<img file="FDA0000602472520000011.GIF" wi="84" he="81" />步骤3,利用协方差矩阵锥化方法对干扰加噪声的协方差矩阵的估计值<img file="FDA0000602472520000012.GIF" wi="62" he="81" />进行改进,得出干扰加噪声的协方差矩阵的改进后估计值<img file="FDA0000602472520000013.GIF" wi="435" he="93" />其中,<img file="FDA0000602472520000019.GIF" wi="59" he="60" />表示矩阵的Hadamard积,T是M×M维的的锥化矩阵,矩阵T的第m行第n列的元素T<sub>MZ(m,n)</sub>为:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>T</mi><mrow><mi>MZ</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>-</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mi>&Delta;</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>-</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mi>&Delta;</mi></mrow></mfrac><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><mi>&pi;W</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>-</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>&pi;W</mi><mrow><mo>(</mo><mi>m</mi><mo>-</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>2</mn></mrow></mfrac></mrow>]]></math><img file="FDA0000602472520000014.GIF" wi="1113" he="158" /></maths>其中,m=1,2,...,M,n=1,2,...,M;Δ=Wπ/2,W表示零陷在sinθ'的宽度,θ'的取值范围为0°~180°;步骤4,用矩阵A表示一个M×M维的半正定矩阵,建立以下关于矩阵A的优化模型:<img file="FDA0000602472520000015.GIF" wi="426" he="116" />subject to Tr(A)=M<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>Tr</mi><mrow><mo>(</mo><mover><mi>C</mi><mo>~</mo></mover><mi>A</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><msub><mi>&Delta;</mi><mn>0</mn></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0000602472520000016.GIF" wi="314" he="90" /></maths><img file="FDA00006024725200000110.GIF" wi="150" he="85" />其中,Tr(·)表示矩阵的迹,上标‑1表示矩阵的逆,<img file="FDA0000602472520000017.GIF" wi="518" he="115" />Θ表示设定的只包含期望信号的入射角的角度区域,<img file="FDA0000602472520000018.GIF" wi="283" he="84" />B表示任意信号的入射角的角度区域;d(θ)=[1,e<sup>j2πd/λsinθ</sup>,…,e<sup>j2πd/λ(M‑1)sinθ</sup>]<sup>H</sup>,θ表示期望信号的入射角,上标H表示矩阵的共轭转置;<img file="FDA0000602472520000021.GIF" wi="566" he="115" /><img file="FDA0000602472520000028.GIF" wi="144" he="75" />的含义为:A是半正定矩阵;步骤5,求解步骤4所述的优化问题,得出矩阵A的最优解A<sup>*</sup>,将矩阵A<sup>*</sup>按如下公式进行分解,A<sup>*</sup>=Y*Y<sup>H</sup>,其中,Y表示M×r维的列满秩矩阵;得出阵列天线接收的期望信号的导向矢量的估计值<img file="FDA0000602472520000022.GIF" wi="74" he="71" />如果r=1,<img file="FDA0000602472520000023.GIF" wi="178" he="75" />如果r&gt;1,则<img file="FDA0000602472520000024.GIF" wi="221" he="71" />其中,v为r×1维的向量,且<img file="FDA0000602472520000025.GIF" wi="321" he="108" /><maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>v</mi><mi>H</mi></msup><msup><mi>Y</mi><mi>H</mi></msup><mover><mi>C</mi><mo>~</mo></mover><mi>Yv</mi><mo>=</mo><mi>Tr</mi><mrow><mo>(</mo><msup><mi>Y</mi><mi>H</mi></msup><mover><mi>C</mi><mo>~</mo></mover><mi>Y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000602472520000026.GIF" wi="619" he="92" /></maths>其中,||·||的含义为模值;步骤6,根据步骤5得出的阵列天线接收的期望信号的导向矢量的估计值<img file="FDA0000602472520000027.GIF" wi="72" he="75" />进行阵列天线自适应波束形成。
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