自適應(yīng)波束形成算法 之 算法篇【二】（Adaptive Beamforming Algorithm）
本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)波束形成算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
自適應(yīng)波束形成算法 之 算法篇【二】（Adaptive Beamforming Algorithm）
====第一階段:(20世紀(jì)60年代):
》主要為陣列天線的主波束進(jìn)行控制方面,還不能完全稱它為自適應(yīng)天線陣;
====第二階段:(20世紀(jì)70年代): 》主要研究集中在自適應(yīng)零陷生成技術(shù),如自適應(yīng)置零技術(shù)、自適應(yīng)旁瓣對消技術(shù)等,自適應(yīng)干擾置零技術(shù)是這個階段的重
要技術(shù)進(jìn)步,它能夠在未知干擾方向的情況下,根據(jù)外部數(shù)據(jù)采樣特性,自適應(yīng)在干擾方向形成零點從而抑制干擾。
====第三階段:(20世紀(jì)80年代):
》主要研究空間譜估計技術(shù),這個時期超分辨率的測向算法得到了廣泛研究和迅速發(fā)展。另外,VanVeen、Godara、
HaykiIl等人對自適應(yīng)陣列的的綜述文章,系統(tǒng)地論述和總結(jié)了自適應(yīng)陣列技術(shù)的研究進(jìn)展情況及各種主要技術(shù)的應(yīng)用。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
早期的波束形成技術(shù)主要適用于窄帶信號,現(xiàn)在越來越多信號為寬帶信號。1972年
Frost 提出了寬帶數(shù)字波束形成的結(jié)構(gòu),之后寬帶自適應(yīng)波束形成技術(shù)發(fā)展很快,學(xué)者提出了一些寬帶波束形成算法。------------------------------------------------------------------------------------------------------
目前,對寬帶信號的自適應(yīng)波束形成算法的研究分為兩類：》一是以 Frost提出的寬帶自適應(yīng)陣列處理結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),稱為空時處理方法;
》二是將寬帶信號先進(jìn)行 FFT變換,得到多個頻率子帶,然后對各個頻率的信號分別進(jìn)行窄帶自適應(yīng)波束形成處理,此方法稱
為頻域處理方法。-->頻域處理方法又根據(jù)在頻域是否采用聚焦運(yùn)算可分為兩大類:
==》》第一類是非相干信號子空間處理方法(ISM, Incoherent Signal-subspace Method)
==》》第二類是相干信號子空間處理方法(CSM, Coherent Signal-subspace Method)。
二、自適應(yīng)波束形成的物理意義：雖然陣列天線的方向圖是全向的,但陣列的輸出經(jīng)過加權(quán)求和后,卻可以被調(diào)整到陣列接收的方向,同時增益聚集在一個方向上,相當(dāng)于形成一個“波束”,這就是波束形成的物理意義所在。
三、相干信號子空間方法CSM（coherentsignal-subspace method）
相干信號子空間處理步驟：
>> 1.FFT處理將寬帶接收信號劃分為若干個的窄帶信號
>> 2. 聚焦矩陣把不同頻率的協(xié)方差矩陣聚焦到選定的參考頻率上
>> 3. 在參考頻率上利用窄帶技術(shù)做DBF
---------------------------------------------------------------------------------------------------
！@#￥%！@#￥% 寬帶波束形成技術(shù)是目前研究的一個重點方向。作者對寬帶波束形成方法的研究還處于較初步階段,只對于頻域算法做了研究,仿真了CSM算法。！@#￥%！@#￥%
---------------------------------------------------------------------------------------------------
四、CSM算法MATLAB仿真與分析一、
% 名稱： 基于CSM算法的自適應(yīng)波束形成仿真 % 作者： _Sure_ % 時間： 2016.05.22 close all; clear all; clc; %{ close all 是關(guān)閉所有窗口(程序運(yùn)行產(chǎn)生的，不包括命令窗，editor窗和幫助窗） clear all是清除所有工作空間中的變量 clc 是清除命令行 clear 是清除那一堆存在內(nèi)存里的數(shù)據(jù)的， close 是關(guān)閉打開了的文件，一般文件開頭寫 %}二、
%---------------------------------start-----------------------------------% %-------------------------------基本參數(shù)設(shè)置-------------------------------% %-------------------------------------------------------------------------% j=sqrt(-1); %復(fù)數(shù)虛部 M=20; %本程序陣元數(shù) fl=20; %干擾頻率下限 fh=120; %干擾頻率上限 seta_S_reg=10*pi/180; % 信號方向入射角度 seta_J_reg=20*pi/180; % 干擾方向入射角度 seta_reg=[seta_S_reg seta_J_reg]; %入射角度角度范圍 Power_s=10; %信號功率 Power_j=100; %干擾功率 d_l=1/2; N=eye(M,M); %{ eye(M,N) 生成一個M行M列的"單位"矩陣，主對角線元素為1，其余元素為0。 example1 >> eye(3,3) ans = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 %} fc=100;%采樣頻率 fr=fc; num_BW=40;%數(shù)字帶寬40 %-------------------------------end---------------------------------------%三、
%-------------------------------------------------------------------------% %------------------------生成聚焦頻點的陣列流型-----------------------------% A_f_fc=exp(j*pi*(0:M-1).'*fr/fc*sin(seta_reg)); T_f_sub=zeros(M,M,num_BW);%（陣元數(shù)，陣元數(shù)，頻點數(shù)） %{ zeros(M,M,N)是產(chǎn)生N個M*M的全0方陣（零矩陣），每個元素都為零，一般用來定義一個 向量結(jié)構(gòu)，用來存儲數(shù)值 example2 >>zeros(3,3,2) ans(:,:,1) = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ans(:,:,2) = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 %} R=zeros(M,M); %{ zeros(M,M)是產(chǎn)生一個M*M的全0方陣（零矩陣），每個元素都為零，一般用來定義一個 向量結(jié)構(gòu)，，用來存儲數(shù)值 example3 >>zeros(3,3) ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 %} %-----------------------生成每個頻點的陣列流型-----------------------------% for i=1:num_BW %頻寬寬度 f_sub(i)=fl+(fh-fl)*i/40;%%干擾頻率上、下限之差/num_BW 步進(jìn)頻率 a_s_angle=pi*f_sub(i)/fc*sin(seta_S_reg); a_j_angle=pi*f_sub(i)/fc*sin(seta_J_reg); a_s=exp(j*a_s_angle*(0:M-1)).'; a_j=exp(j*a_j_angle*(0:M-1)).'; Rx_sub=Power_s*a_s*a_s'+Power_j*a_j*a_j'+N; A_f_sub=exp(j*pi*(0:M-1).'*f_sub(i)/fc*sin(seta_reg)); E=A_f_sub*A_f_fc'; [U,segma,V]=svd(E); %{ 奇異值分解函數(shù)svd格式 s = svd (X) %返回矩陣X 的奇異值向量 =========== [U,S,V] = svd(X) %返回一個與X同大小的對角矩陣S，兩個酉矩陣U和V， 且滿足=U*S*V'。 若A為m×n陣，則U為m×m陣，V為n×n陣。 奇異值在S的對角線上，非負(fù)且按降序排列。 =========== [U,S,V] = svd (X,0) %得到一個“有效大小”的分解，只計算出矩陣U 的前n列，矩陣S的大小為n×n。 example4 A=[1 2;3 4;5 6;7 8]; %m=4;n=2 [U,S,V]=svd(A) U = -0.1525 -0.8226 -0.3945 -0.3800 -0.3499 -0.4214 0.2428 0.8007 -0.5474 -0.0201 0.6979 -0.4614 -0.7448 0.3812 -0.5462 0.0407 S = 14.2691 0 0 0.6268 0 0 0 0 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414 ----------------------------------------------------------------------- A=[1 2;3 4;5 6;7 8]; [U,S,V]=svd(A,0) U = -0.1525 -0.8226 -0.3499 -0.4214 -0.5474 -0.0201 -0.7448 0.3812 S = 14.2691 0 0 0.6268 V = -0.6414 0.7672 -0.7672 -0.6414 %} %[segma,index_segma]=sort(diag(segma),'descend'); T_f_sub(:,:,i)=V*U'; R_sub=T_f_sub(:,:,i)*Rx_sub*T_f_sub(:,:,i)'; R=R+R_sub; end %-------------------------------end---------------------------------------%四、
%---------------------------------start-----------------------------------% %-------------------------------------------------------------------------% a_s_angle_fc=pi*fr/fc*sin(seta_S_reg); a_s_fc=exp(j*a_s_angle_fc*(0:M-1)).'; %a_s_fc=exp(j*pi*sin(seta_S_reg)*(0:M-1)).'; R=R/num_BW; W_opt=inv(R)*a_s_fc./(a_s_fc'*inv(R)*a_s_fc); D_angle=linspace(-pi/4,pi/4,2000); angle=pi*sin(D_angle); f=abs(W_opt'*(exp(j).^((0:M-1).'*angle))); F=20*log10(f/max(f)); %-------------------------------end---------------------------------------% 五、三組對比圖片（陣元數(shù)、干擾頻率范圍、相對帶寬）：第一組：陣元數(shù)不同
第三組：相對寬帶不同
轉(zhuǎn)載請注明來源，么么噠！原創(chuàng)聲明：本文為-Sure-原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載時請注明“轉(zhuǎn)自-Sure-”及原文鏈接。
猜你在找
本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)波束形成算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號：244643
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/chuanbolw/244643.html
