1 西藏自治区水文水资源勘测局,西藏 拉萨 850000
2 水利部南京水利水文自动化研究所,江苏 南京 210044
针对Capon波束形成在误差条件下敏感性问题,提出一种基于协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法。算法将信号集中出现的空域划分为干扰区域和信号区域,接着将两个区域划分为若干相互独立不重叠的部分,对干扰区域积分,构造出干扰协方差矩阵;再利用采样协方差矩阵特征分解后的最小特征值重构出噪声协方差矩阵;最后对期望信号导向矢量误差进行环不确定集建模,并在期望信号导向矢量环不确定集上进行Capon谱积分来估计期望信号协方差矩阵,根据其主特征矢量获取期望信号导向矢量。仿真表明,与传统鲁棒波束形成算法相比,此方法在不同快拍数以及输入信噪比条件下,性能更加优异且稳定,同时计算量较小。
协方差矩阵重构 自适应波束形成 导向矢量估计 鲁棒性 reconstruction of covariance matrix adaptive beamforming guidance vector estimation robustness 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(6): 1002
1 北京遥感设备研究所, 北京 100854
2 中国航天科工防御技术研究院, 北京 100854
3 火箭军装备部, 北京 100085
采用特征投影的方法可以实现方向图在主瓣上保形同时抑制旁瓣干扰, 但当主瓣干扰强度与旁瓣干扰信号强度相当时, 该算法的性能显著降低。针对这一问题, 提出了一种主瓣干扰特征向量空间重构的方法, 来实现主瓣保形并且抑制旁瓣干扰,对强主瓣干扰与弱主瓣干扰采用不同的方式计算其特征向量并共同构建主瓣干扰特征向量空间, 再采用特征投影的方式对协方差矩阵预处理, 并根据MVDR准则计算自适应权值。仿真验证了在同时存在强主瓣干扰与弱主瓣干扰时,该方式能有效地在旁瓣干扰处产生零深且主瓣方向保形。
主瓣干扰 特征投影预处理 主瓣保形 自适应波束形成 mainlobe interference eigen-projection processing mainlobe maintenance adaptive beamforming
1 南开大学 电子信息与光学工程学院, 天津 300350
2 天津市光电传感器与传感网络技术重点实验室, 天津 300350
该文提出了一种频率不变近场宽带波束形成的方法。该方法将均匀同心圆阵列的输出经傅里叶逆变换转换成相位模式信号, 并经过近场矫正和频率补偿网络, 可达到频率响应不变的远场阵列响应效果。在此基础上, 该文将传统远场窄带波束形成法推广到近场宽带阵列中。仿真结果表明, 该文提出的近场宽带阵列响应具有近似频率响应不变的效果, 其波束图也接近远场窄带阵列波束图。另外, 与其他几种波束形成方法相比, 基于该文提出的频率不变近场宽带阵列提升了波束形成性能, 且具有较低的计算复杂度。
均匀同心圆阵列 近场 相位模式 频率响应不变 自适应波束形成 UCCA near-field phase mode frequency invariant response adaptive beamforming
当数据中含有期望信号时, 自适应波束形成对以导向矢量失配为代表的失配误差非常敏感, 其性能急剧下降, 这一情况在同时存在移动干扰时将更为严重。针对移动干扰和模型误差同时存在的情况, 提出了一种基于协方差矩阵锥化和导向矢量估计的鲁棒自适应波束形成算法。该算法首先对协方差矩阵加权来增强协方差矩阵, 然后利用增强后的协方差矩阵估计实际导向矢量, 最后用增强协方差矩阵和估计后的导向矢量进行波束形成。仿真结果表明, 所提算法在展宽零陷的同时也具有一定的抗模型误差能力, 且提高了波束形成器对移动干扰和模型误差的鲁棒性。
信号处理 自适应波束形成 协方差矩阵锥化 导向矢量估计 鲁棒性 signal processing adaptive beamforming covariance matrix taper steering vector estimation robustness
School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding Hebei 071003, CHN
研究推导了安检系统近场信号传播方程,并引入了一维近场响应矩阵,在此基础上,提出了结合LMS(Least Mean Square,LMS)自适应波束形成的非均匀快速傅里叶变换(Non?uniform Fast Fourier Transform, NUFFT)二维近场成像算法。先对多阵元接收信号进行自适应波束形成处理,再通过NUFFT重构目标图像。对文中算法与传统的波束形成NUFFT二维成像算法进行了模拟仿真比较分析,仿真结果表明,提出的算法具有更好的噪声抑制效果,提高了毫米波近场成像的质量。
毫米波成像 成像算法 自适应波束形成 非均匀快速傅里叶变换 millimeter wave imaging imaging algorithm adaptive beamforming NUFFT
1 火箭军士官学校, 山东 青州 262500
2 火箭军工程大学, 西安 710025
针对现有的MIMO雷达波束形成算法在联合导向矢量失配较大时, 输出信噪比性能严重下降的问题,提出了一种用于MIMO雷达的迭代鲁棒Capon波束形成算法。首先,结合MIMO雷达收发两端的结构特点, 对失配误差模型进行了理论分析, 从而指出大不确定集算法的局限性。然后提出利用小不确定集可以解决误差失配较大的情形, 依据迭代思想对导向矢量期望值估计进行求解, 由满足的迭代条件确保联合导向矢量更准确。仿真结果表明, 该算法对联合导向矢量失配误差具有鲁棒性, 输出信噪比性能最优。
MIMO雷达 自适应波束形成 RCB算法 迭代 MIMO radar adaptive beamforming Robust Capon Beamforming (RCB) algorithm iteration
为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性, 提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法, 首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵, 然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量, 设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现, 所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。
空域-极化域 稳健自适应波束形成 干扰噪声协方差矩阵重构 导向矢量失配 spatial-polarization domain robust adaptive beamforming interference-plus-noise covariance matrix reconstr steering vector mismatch
针对MIMO(多输入多输出)系统传输信道模糊、信道容量受限以及信号误码率较高的问题, 提出先对信号进行QPSK(正交相移键控)调制, 然后再将改进的CMA(恒模算法)与自适应波束形成技术结合用于MIMO系统中对信号进行均衡处理, 使信号具有较强的抗干扰性, 同时增强传输信息的可靠性和稳定性。实验结果表明, 采用QPSK调制均衡技术可以解决信道容量与误码率相矛盾的问题, 降低码间串扰和信道干扰, 还可以校正相位误差, 获得较快的收敛速度以及低误码率, 使信号得到最佳恢复。
多输入多输出系统 正交相移键控调制 恒模算法 自适应波束形成 MIMO system QPSK modulation CMA adaptive beamforming
1 中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471009
2 驻中国空空导弹研究院军事代表室, 河南 洛阳 471009
介绍了自适应波束形成技术的基本原理, 对具体算法进行了数学推导。根据波束形成技术的特点, 提出一种将其应用于GNSS抗干扰系统的解决方案。以七阵元均匀圆阵为例, 推导出期望信号的阵列响应公式, 给出接收信号协方差矩阵的求解方法, 从而为将自适应波束形成技术应用于GNSS抗干扰系统铺平了道路。仿真显示利用该方法能够在卫星信号来向保持一定增益的同时, 在干扰来向形成深度零陷, 从而达到较好的GNSS抗干扰效果。
全球导航卫星系统 自适应波束形成 抗干扰 惯导 精确制导** Global Navigation Satellite System (GNSS) adaptive beam-forming anti-jamming inertial navigation precision guided munition
1 第二炮兵工程大学,西安710025
2 中国人民解放军96275部队,河南 洛阳471003
自适应波束形成器可以根据接收信号自适应地调整权矢量,增强期望信号,并有效抑制干扰。在实际环境中,由于波达角估计、阵列校准等误差因素的存在,导致传统自适应波束形成算法性能严重下降,因此,如何提高自适应波束形成算法的鲁棒性是一个重要的研究问题。本文对鲁棒自适应波束形成算法进行研究,对算法进行仿真、分析和比较,总结出各算法的性能优缺点,最后对鲁棒自适应波束形成算法的发展趋势提出自己的几点见解及展望。
阵列信号处理 自适应波束形成 鲁棒性 空域滤波 array signal processing robust adaptive beamforming robustness spatial filter