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。     

鲁棒约束最小二乘恒模算法

在实际的通信环境中,信号方向向量偏差使得线性约束最小二乘恒模算法的性能急剧下降.针对这一问题,提出了鲁棒约束最小二乘恒模算法.该算法通过在代价函数中增加一个方向向量存在偏差的模值约束条件来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下推导出权重向量的递推公式.另外,采用递推算法计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度.所提算法对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而保证了阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提鲁棒约束最小二乘恒模算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境.     

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.     

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。     

单波束形成级联信道均衡的OFDM自适应阵列接收

研究了用于正交频分多路复用自适应阵列接收的低复杂度、次最优频域处理技术,提出了一种新的子载波分组级联信道估计与均衡的两级阵列接收信号处理方案.该方法在子载波分组波束形成信号处理后,级联了波束形成后信道估计与均衡处理,通过减少子载波分组数目以大幅降低计算复杂度,增加低复杂度的波束形成后均衡处理来维持或提高性能,取得了系统性能与计算复杂度之比的提高,并且在频率选择性信道通信环境下,具有更鲁棒的性能.     

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。     

四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成

针对常规四元数域波束形成器在模型误差条件下的性能退化问题,提出基于拉伸三极子双平行阵列的四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成方法.相比现有四元数域最劣态最优化鲁棒波束形成器,该方法无需求解具有高计算复杂度的凸优化问题,且不涉及用户参数的优化设置,更易于实现.仿真结果表明,所提出的波束形成器可有效克服信号相消问题,能够以较低的计算成本获取优于四元数域最劣态最优化鲁棒自适应波束形成器的性能,且其优势在高信噪比和短快拍条件下尤为显著.      

基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最...     

非线性约束条件下的二次优化R-CAB算法

为了解决R—CAB算法的方向图零陷不深或无法对准干扰信号方向的问题,在非线性约束条件下,通过二次优化鲁棒周期自适应波束形成算法的的权向量,调整了方向图零陷的位置和深度,改善了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感特性,具有很好的的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真试验都证明了算法的有效性。     

基于导数约束的互谱降秩自适应波束形成

在导数约束基础上,提出了一种对阵列导向矢量失配稳健的互谱降秩自适应波束形成算法.通过在期望方向上设置多个线性导数约束,对阵列接收数据进行利用互谱能量的降秩处理,然后进行自适应波束形成.该算法不仅能够在导向矢量失配情况下获得较好的性能,并且弥补了传统稳健自适应波束形成算法运算量大的缺点.仿真分析表明,所提出的算法具有较好的稳健性能.     

A Novel Algorithm for DOA Estimation in Asynchronous DS-CDMA Systems

A novel algorithm for DOA estimation using linear antenna array in the asynchronous DS-CDMA systems is presented in the presence of channel mismatches or signal fading between the sensors. Code-matched filters and parallel MUSIC algorithms are proposed to overcome the restriction that the number of array elements must exceeds the number of the sources for subspace-based direction of arrival. It can be shown that multiple access interference throughout the code-matched filter is asymptotically Gaussian in the asynchronous DS-CDMA systems. A relevant performance analysis is derived. Computer simulation proved the efficiency of the proposed algorithm.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

单快拍数据预处理的相干信号波达方向估计

针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

阵列误差下宽带信号DOA估计自回归迭代算法

本文基于MMSE准则提出一种新的在随机阵列误差条件下宽带信号波达方向(DOA)估计算法,并分析了随机阵列误差对算法的影响。将含有阵列误差的宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号,在MMSE准则下采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示,由此得到信号源个数和DOA估计。新算法不仅有超分辨率能力,而且不需要预先知道信号源个数,此外还能对相干信号进行DOA估计,对阵列误差有比相干子空间法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性和稳健性。     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

未知互耦条件下的均匀线阵波达方向估计算法

基于互耦矩阵的特殊结构,提出了两种在未知互耦条件下改进的均匀线阵波达方向估计算法.为了提高在未知互耦条件下波达方向估计算法的性能,提出了一种采用空间平滑的改进算法.由于未采用迭代算法,从而降低了算法运算复杂度.仿真实验证实了该算法的有效性.     

基于未知互耦模型的波达方向估计

在阵列信号处理中,传感器间的互耦效应会对参数估计产生不利影响.为了降低互耦影响,提出了一种用于未知互耦模型下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该算法运用了迭代的思想,利用全部阵列估计初步的DOA.之后基于子空间理论估计角度依赖系数（angularly dependent coefficients,ADCs）,并用得到的ADCs进一步提升DOA估计精度通过求解最小二乘问题确定互耦参数,将新的DOA值作为初始值开始下一轮迭代.仿真结果证实了在未知互耦模型下,相较于其他DOA估计,提出的方法有更好的性能并且更加鲁棒,特别是在小尺寸阵列或低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）情况下.