基于子带分解的宽带子阵自适应波束形成方法

摘要

本发明公开了一种基于子带分解的宽带子阵自适应波束形成方法，主要解决现有技术运算量大，且无法进行自适应处理抑制宽带干扰信号的问题。其实现过程是：1)把整个阵列划分成若干子阵，子阵通过移相器微波合成对准所在波束指向，得到子阵合成数据；2)选取原型滤波器，经过余弦调制滤波器组得到修改后的分析和综合滤波器组；3)子阵合成数据经过分析滤波器组后下采样，求窄带内自适应权值，在窄带内进行子带波束形成；4)对子带波束形成后的信号上采样，经过综合滤波器组并将各综合滤波器组的数据求和得到宽带自适应波束形成后的数据。本发明具有硬件规模小，运算量低，自适应抑制宽带干扰信号的优点，可用于宽带相控阵雷达自适应波束形成。

主权项

1.一种基于子带分解的宽带子阵自适应波束形成方法，包括如下步骤：（1）在宽带相控阵雷达中，设相控阵阵列为一个等距离线阵，阵元间距为d，阵元数为N，随机划分为L个子阵，每个子阵阵元数分别为P_n个，其中n＝1,…，L；（2）将上述子阵通过移相器微波合成对准所在波束指向，获得经过合成后的数据Y(t)：Y(t)＝TX(t)，其中X(t)＝[x₁(t),…,x_N(t)]^T为阵列接收数据，[]^T为向量转秩操作，x_i(t)为第i个阵元接收数据,其中i＝1,…,N，T为如下矩阵：$T={\left[\begin{array}{cccccccccccc}{e}^{j\frac{2\pi }{\lambda }d\sin \theta }& ...& e^{j\frac{2\pi }{\lambda }{P}_{1}d\sin \theta }& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& e^{j\frac{2\pi }{\lambda }d\sin \theta }& ...& e^{j\frac{2\pi }{\lambda }{P}_{2}d\sin \theta }& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ & & & & & & .& & .& & & \\ & & & & & & .& & .& & & \\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& .& ...& .& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& e^{j\frac{2\pi }{\lambda }d\sin \theta }& ...& e^{j\frac{2\pi }{\lambda }{P}_{L}d\sin \theta }\end{array}\right]}_{L\times N},$λ为发射信号的波长，θ为波束指向方向，d为阵元间距,P_n为子阵阵元数，其中n＝1,…,L；（3）将合成数据Y(t)转换为频域信号：Y(w)＝TX(w)，其中X(w)为阵列接收数据的频域表示，X(w)＝A(w)S(w)+N(w)，A(w)为信号频域导向矢量，S(w)为发射信号，N(w)为干扰和噪声信号，T为步骤（2）中所述的矩阵；（4）对频域导向矢量进行降维处理，得到导向矢量降维结果：B(w)＝TA(w)；（5）选取原型低通滤波器，并利用余弦调制滤波器组对该原型低通滤波器进行调制，得到分析和综合多速率滤波器组：$h_m^{\prime }\left(q\right)=2h\left(q\right)\cos ((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})-{(-1)}^m\frac{\pi }{4}),0\le q\le Q-1,1\le m\le M$$f_m^{\prime }\left(q\right)=2h\left(q\right)\cos ((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})+{(-1)}^m\frac{\pi }{4}),0\le q\le Q-1,1\le m\le M$其中，h'_m(q)为分析滤波器，f'_m(q)为综合滤波器，h(q)为原型低通滤波器，该滤波器是一个线性相位低通FIR滤波器，Q为原型低通滤波器的长度，M是余弦调制滤波器组的通道数；（6）将上述分析和综合多速率滤波器组分别修改为复数滤波器组：$h_m\left(q\right)=2h\left(q\right)e^{j((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})-{(-1)}^m\frac{\pi }{4})},0\le q\le Q-\mathrm{1,1}\le m\le M$$h_m\left(q\right)=2h\left(q\right)e^{j((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})-{(-1)}^m\frac{\pi }{4})},0\le q\le Q-\mathrm{1,1}\le m\le 2M$$f_m\left(q\right)=2h\left(q\right)e^{j((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})+{(-1)}^m\frac{\pi }{4})},0\le q\le Q-\mathrm{1,1}\le m\le M$$f_m\left(q\right)=2h\left(q\right)e^{j((2m-1)\frac{\pi }{2M}(q-\frac{Q-1}{2})+{(-1)}^m\frac{\pi }{4})},0\le q\le Q-\mathrm{1,1}\le m\le 2M$其中h_m(q)和f_m(q)分别为修改后的分析和综合多速率滤波器组；（7）将频域信号Y(w)通过上述分析滤波器进行滤波得到窄带信号，对该窄带信号进行下采样，得到下采样后的数据Z_m(w)：$Z_m\left(w\right)=\frac{1}{D}\underset{d=0}{\overset{D-1}{\Sigma }}Y(w/D+{\mathrm{dw}}_d)H_m(w/D),$其中Y(w/D+dw_d)表示频域信号Y(w)的多相滤波结构，H_m(w/D)为分析滤波器通过下采样后的频域响应，m表示余弦调制滤波器组的通道数，D为下采样倍数，d为阵元间距；（8）利用下采样后的数据Z_m(w)和步骤（3）中的导向矢量降维结果，求得窄带内各子带自适应权值Ψ_m：${\Psi }_m=\frac{R^{-1}\left(w_m\right)B\left(w_m\right)}{B^H\left(w_m\right)R^{-1}\left(w_m\right)B\left(w_m\right)}$其中B(w_m)表示导向矢量第m子带的降维结果，R(w_m)表示协方差矩阵，B^H(w_m)表示B(w_m)的共轭转置，表示Z_m(w)的共轭转置；（9）在窄带内利用自适应权值Ψ_m对各子带数据自适应加权，进行子带波束形成，得到子带输出数据：${\Psi }_m^H{Z}_m\left(w\right)=\frac{1}{D}{\Psi }_m^H\underset{d=0}{\overset{D-1}{\Sigma }}Y(w/D+{\mathrm{dw}}_d)H_m(w/D),$其中为波束形成后的结果，表示共轭转置；（10）对上述子带波束形成后的信号进行上采样，然后经过综合滤波器组进行滤波，得到输出数据：$F_m\left(w\right){\Psi }_m^H{Z}_m\left(\mathrm{Dw}\right)=\frac{1}{D}{F}_m\left(w\right){\Psi }_m^H\underset{d=0}{\overset{D-1}{\Sigma }}Y(w+{\mathrm{dw}}_d)H_m\left(w\right)$其中，D为上采样倍数，F_m(w)为综合滤波器的频域响应，H_m(w)为分析滤波器的频域响应，Y(w+dw_d)为各子阵接收的频域信号先后经过下采样和上采样后所得的结果；（11）对各综合滤波器组的输出数据进行求和，得到宽带自适应波束形成后的数据输出$\tilde{X}\left(w\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{F}_m\left(w\right){\Psi }_m^H{Z}_m\left(\mathrm{Dw}\right)=\frac{1}{D}\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{F}_m\left(w\right){\Psi }_m^H\underset{d=0}{\overset{D-1}{\Sigma }}Y(w+{\mathrm{dw}}_d)H_m\left(w\right)$