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.     

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。     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

面向语音增强的聚焦自适应波束形成方法

针对语音信号相对带宽大、麦克风存在误差以及现有自适应波束形成方法宽带干扰抑制能力不足的问题,提出一种面向语音增强的聚焦自适应波束形成方法。首先将Capon空间谱处理为接收信号的概率密度函数,并对不同频带设计了基于阵列观测数据的聚焦矩阵,从而根据干扰功率自动调整频率聚焦程度;然后,计算聚焦后的样本协方差矩阵和各子带频段内的干扰加噪声协方差矩阵,并利用聚焦矩阵重构出宽带数据的干扰加噪声协方差矩阵;最终,通过重构出参考频率下的期望信号协方差矩阵,修正期望信号方向的导向矢量并得到自适应波束形成器的加权向量。数值仿真结果表明：所提方法能够有效地对期望信号进行接收的同时充分抑制宽带干扰;所提方法在强干扰处的聚焦误差仅为现有方法的约1%;在信噪比为15 dB且入射角误差为3°的情况下,所提方法的输出信噪比较现有方法提高约12 dB。     

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.