基于收缩方法的稳健自适应波束形成算法

针对有限采样数据样本中含有期望信号时自适应波束形成器性能下降的问题,提出了一种不需要任何参数设定的稳健自适应波束形成算法.该算法利用收缩方法得到一个增强的协方差矩阵估计值,替代传统的采样协方差矩阵,提高了算法的性能.为了克服信号导向矢量存在误差时对波束形成器性能的影响,对算法进行进一步的扩充,使其既能改善小快拍时协方差矩阵的估计值又能克服期望信号导向矢量的失配.仿真结果表明:该方法不仅能够改善小快拍情况下波束形成器的性能,而且还能克服期望信号导向矢量失配带来的不利影响.     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

一种稳健的二维自适应波束形成算法

针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案.首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷.仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性.     

采用幅度响应约束的鲁棒自适应波束形成算法

针对大导向矢量失配误差造成传统自适应波束形成算法鲁棒性下降的问题,提出采用幅度响应约束的鲁棒自适应波束形成算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵失配进行建模优化,然后根据已知的多径相干信号大致来波方向信息对波束主瓣进行幅度响应约束,并利用所提引理将优化问题转化为迭代二阶锥规划问题,最后对权矢量直接进行求解获得最佳值。仿真结果表明:该算法能够针对多径相干信号形成多波束主瓣,自由控制波束主瓣宽度和纹波水平。当期望信号的方向偏差达到3.5°、输入信干噪比在-5~10dB范围内变化时,该算法的阵列输出信干噪比优于不确定集类算法0~6dB,对大导向矢量失配误差鲁棒性更高。     

一种基于GSC框架波束域快速稳健自适应波束形成算法

GSC框架是自适应波束形成降秩算法的统一模型,一般通过构造降秩矩阵来降低算法的运算量,但是降秩矩阵大多通过特征分解来获得,给算法带来了大量额外的运算量。针对此问题,提出了一种波束域的快速稳健自适应波束形成算法,通过转换矩阵将输入信号从高维度的阵元域转换到低维度的波束域,然后在波束域运用子空间类算法,用信号子空间来构造阻塞矩阵、降秩矩阵和映射矩阵,既降低了计算量,又解决了基于GSC框架的自适应算法在信噪比较高时由于期望信号相消导致性能严重下降的问题。仿真结果证明了提出的算法有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

一种极化鲁棒自适应子空间检测算法

提出一种高斯杂波和噪声背景下的极化鲁棒自适应检测算法.因阵列校正误差、波束指向误差等因素引起的目标标称导向矢量与真实的不一致,可能会导致检测性能下降.通过在目标标称导向矢量子空间增加一些矢量,提出一种基于子空间的对模型失配鲁棒的检测算法.仿真结果表明,当目标导向矢量误差较大时,算法仍能取得较好的检测性能.      

一种双重约束的稳健自适应波束形成算法

针对最差情况下最优性能波束形成算法(WCB)仅具备对导向矢量误差稳健性的问题,提出了一种双重约束稳健自适应波束形成算法(DCRAB),在WCB的基础上增加了一个协方差矩阵误差约束条件,因而在理论上同时具备对导向矢量误差和协方差矩阵误差的稳健性.经过多次严格条件的释放,将非凸的DCRAB问题转化为凸的二阶锥规划问题(SOCP),最后可采用与WCB相似的方法求解.数值仿真结果表明DCRAB在输出SINR,DOA误差、有限采样点和方向图增益等方面都优于WCB和其他一些经典算法.     

基于Capon的CSB sin-FDA稳健波束形成

针对抑制与目标位置接近的干扰过程中,MVDR波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析.在CSB sin-FDA接收阵列结构代替ULA-FDA接收阵列的基础上,通过RCB算法对存在误差的估计导向矢量进行修正,计算修正后的最优权矢量.仿真验证了本文方法与基于PA的MVDR波束形成器,基于FDA-BFF的MVDR波束形成器相比,在导向矢量失配时的性能优势.      

鲁棒自适应波束形成算法比较与实验研究

传统的自适应波束形成算法对基阵的轻微误差非常敏感,为提高自适应波束形成技术对阵列误差的鲁棒性,在分析线性约束最小方差波束形成的基础上,研究并比较了对角加载算法和支持向量机算法对自适应波束形成器鲁棒性能的改善,和对对角加载算法和支持向量机算法进行了鲁棒性能分析与比较。水池实验结果表明,传统的对角加载算法能够提高波束形成器对信号导向向量失配与样本协方差矩阵误差的鲁棒性。而基于支持向量机算法的波束形成器在波达方向失配的较高信噪比或存在大量干扰信号时表现出更好的鲁棒性,为提高波束形成器的鲁棒性提供了一种新的有效途径。     

基于最差性能最优的稳健宽带恒定束宽波束形成

针对存在指向误差时传统宽带波束形成器性能下降的问题,提出一种基于最差性能最优的稳健宽带恒定束宽自适应波束形成算法.该算法首先利用空间响应变化约束,实现宽带恒定束宽;然后在约束边界上推导最差性能最优方法的等式约束表达式,并利用拉格朗日乘子法求解最优权矢量;最后给出了拉格朗日乘子的取值范围.仿真实验和理论分析表明:该算法在实现恒定束宽的同时具有较高的阵列输出性能和较好的稳健性;另外,该算法的参数选取方法较为简单,避免了传统最差性能最优方法中的广义特征值分解、牛顿迭代及二阶锥规划求解等,计算量较低.     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法

针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成.仿真结果表明,与基于线性约束的波束形成算法相比,该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性.     

适用于任意阵列的鲁棒波束形成算法

针对期望信号来波角度误差和干扰快速变化导致的导向矢量失配问题,本文提出了一种新型的零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法.该算法重构接收信号的协方差矩阵,根据大致的期望信号角度约束平顶主瓣波束,提出了迭代算法来解决经过上述处理步骤后得到的非凸的优化问题.仿真显示,本文提出的算法相比于传统算法对来波角度误差及干扰快速变化拥有更好的鲁棒性,且该算法适用于任意阵列.      

基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法

针对对角加载方法中加载量难以确定的问题,提出了基于可变对角加载的稳健空时波束形成算法.该算法在宽带信号模型基础上,分解空时宽带波束形成的约束方程,针对多频点约束,推导出空时二维导向矢量真值,得到空时结构可变对角加载波束形成算法的最优权矢量,并给出加载量求解方程,准确地计算出空时波束形成器的对角加载量.仿真结果验证了该算法的稳健性.     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成

基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束形成算法在实际中得到了广泛的应用,但当其应用到子阵级时,自适应方向图主瓣变形且旁瓣升高,抗干扰性能严重下降.针对这些问题,提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,引入罚函数对自适应方向图进行约束使其逼近期望的静态方向图;同时在干扰子空间约束波束响应为0,对干扰信号进行抑制.该算法在有效抑制干扰的同时,能够使主瓣保形并保持较低的旁瓣,还能获得较好的输出信干噪比.通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.      

基于均匀圆阵的稳健迭代波束形成算法

针对导向矢量偏差和转换误差导致传统波束形成器的性能下降及均匀圆阵不具有范德蒙结构的问题,提出了一种基于均匀圆阵的稳健迭代波束形成算法.该算法利用相位模式转换技术推导出虚拟自相关矩阵,并把导向矢量限定于确定的椭圆集合中.从最差性能优化的设计思想出发,构造基于均匀圆阵的二阶凸规划的代价函数,再利用拉格朗日乘子法求得权重矢量的闭式解表达式且能够准确求出优化解中的对角载入值.仿真结果表明:所提算法能够提高系统的稳健性,改善了阵列的输出性能.     

零陷展宽算法的性能研究

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现振动等情况下,很可能由于干扰位置的扰动而使自适应权和数据失配.通过对于扰导向矢量的左右旋转,利用对协方差矩阵的数值处理,推导出一种和干扰方向无关的自适应零陷加宽技术.由于零陷的加宽,在干扰方向与数据失配的情况下,仍能够较好地抑制干扰,从而提高算法的稳健性.