本文關(guān)鍵詞：陣列天線穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法研究　出處：《哈爾濱工程大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：自適應(yīng)波束形成技術(shù)是陣列信號(hào)處理的重要分支,是空間信號(hào)處理中增強(qiáng)期望信號(hào),抑制干擾信號(hào)的有效方法,可廣泛應(yīng)用于無線通信、雷達(dá)、導(dǎo)航、聲納、射電天文、語音信號(hào)處理以及生物醫(yī)學(xué)工程等眾多國(guó)民經(jīng)濟(jì)及軍事領(lǐng)域。自適應(yīng)波束形成技術(shù)在理論上日趨成熟,但是在工程應(yīng)用中仍面臨許多實(shí)際問題。其中,實(shí)際系統(tǒng)中存在的各種誤差,會(huì)直接影響到自適應(yīng)波束形成算法在實(shí)際中的應(yīng)用效果。因此如何提高自適應(yīng)波束形成算法的穩(wěn)健性能一直是學(xué)者研究的熱點(diǎn)。本文主要對(duì)穩(wěn)健的自適應(yīng)波束形成技術(shù)進(jìn)行了研究。論文的主要工作如下:針對(duì)常規(guī)Capon波束形成算法存在的問題,通過使期望信號(hào)的導(dǎo)向矢量在噪聲子空間投影最優(yōu),提出了一種基于導(dǎo)向矢量不確定集約束的穩(wěn)健Capon波束形成算法。算法通過對(duì)陣列協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解得到噪聲子空間,并利用特征向量的結(jié)構(gòu)特性推導(dǎo)出了最優(yōu)對(duì)角加載量的解析表達(dá)式。針對(duì)通用信號(hào)模型下的穩(wěn)健波束形成問題,提出了一種基于半正定約束的最差性能最優(yōu)穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法,通過對(duì)波束形成器進(jìn)行變換,得到了一種更為簡(jiǎn)單而且易于求解的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。對(duì)波束形成算法進(jìn)行求解,不僅獲得了自適應(yīng)權(quán)矢量的近似閉式解,而且得到了一定的性能改善,并且該算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度。針對(duì)有限采樣數(shù)據(jù)時(shí)自適應(yīng)波束形成算法性能下降的問題,提出了一種基于陣列協(xié)方差矩陣估計(jì)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。該算法利用收縮方法得到一個(gè)增強(qiáng)的協(xié)方差矩陣估計(jì)值,替代傳統(tǒng)的采樣協(xié)方差矩陣,不需要任何參數(shù)的設(shè)定。為了克服陣列導(dǎo)向矢量存在誤差時(shí)對(duì)波束形成器性能的影響,提出了一種基于失配誤差正交分解的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。利用失配誤差的正交分量來修正期望信號(hào)導(dǎo)向矢量,同樣不需要參數(shù)的設(shè)定。通過將兩種算法結(jié)合,得到了一種既能改善小快拍時(shí)協(xié)方差矩陣的估計(jì)值又能克服期望信號(hào)導(dǎo)向矢量失配的混合穩(wěn)健算法。多徑環(huán)境下,為克服陣列失配誤差存在時(shí)對(duì)空間平滑算法性能的影響,研究了一種基于空間平滑的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。該算法基于最差性能最優(yōu)準(zhǔn)則,在保證所有可能的期望信號(hào)導(dǎo)向矢量和采樣相關(guān)矩陣無衰減通過波束成形器的基礎(chǔ)上,使陣列輸出的干擾和噪聲功率最小化。在假設(shè)事先估計(jì)得到相干干擾信號(hào)方向的條件下,提出了一種非空間平滑類的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。該算法同樣基于最差性能最優(yōu)準(zhǔn)則,利用期望信號(hào)約束維持對(duì)期望信號(hào)的無畸變響應(yīng),利用相干干擾信號(hào)約束在相干干擾信號(hào)方向形成零陷,同時(shí)利用最小化輸出功率在不相干干擾信號(hào)方向形成零陷。為了進(jìn)一步提高算法的輸出信號(hào)干擾噪聲比,通過相減操作將期望信號(hào)從接收信號(hào)中阻塞掉,然后利用相減之后的信號(hào)計(jì)算權(quán)矢量�；跁r(shí)域?qū)拵ш嚵薪Y(jié)構(gòu),研究了一種基于幅度響應(yīng)約束的穩(wěn)健寬帶自適應(yīng)波束形成算法。該算法利用幅度響應(yīng)約束可以精確的控制主瓣的波束形狀,有效地解決了對(duì)信號(hào)指向誤差敏感的問題。同時(shí),算法還利用空間響應(yīng)偏差約束以實(shí)現(xiàn)寬帶頻率不變波束形成,提高波束圖的頻率不變特性。針對(duì)空域?qū)拵ш嚵薪Y(jié)構(gòu),提出了一種基于最差性能最優(yōu)的穩(wěn)健寬帶自適應(yīng)波束形成算法,該算法同樣利用空間響應(yīng)偏差約束以提高寬帶波束形成的頻率不變性,同時(shí)為了改善算法在各種導(dǎo)向矢量失配下的穩(wěn)健性,增加了期望信號(hào)導(dǎo)向矢量和空間響應(yīng)偏差的不確定集約束,并且推導(dǎo)出了自適應(yīng)權(quán)矢量的近似閉式解。
[Abstract]:Adaptive beamforming technology is an important branch of array signal processing, is expected to signal enhancement of spatial signal processing, effective method to suppress the interference signal, which can be widely used in wireless communication, radar, sonar, navigation, radio astronomy, processing of speech signal and biomedical engineering and many other national economic and military fields. The adaptive beamforming technology mature in theory, but still face many practical problems in engineering application. Among them, all kinds of errors in the system will directly affect the application of adaptive beamforming algorithm in practice. So how to improve the performance of robust adaptive beamforming algorithm has been a research hotspot. In this paper, the main technology of the research on robust adaptive beamforming. The main work of the paper is as follows: conventional Capon beamforming algorithm problems through The steering vector of the desired signal in the noise subspace projection optimization, this paper presents a robust Capon beam steering vector uncertainty set constraint algorithm based on algorithm. Based on the covariance matrix eigen decomposition to obtain the noise subspace, and the structure characteristics of the feature vector derived the analytic expression of the optimal diagonal loading factor for. Robust beamforming general signal model of the formation of problem, proposed a formation algorithm for semidefinite constraint is the worst performance of the optimal robust adaptive beam based on the beamformer transform, get a more robust adaptive beam forming algorithm is simple and easy to solve. The beamforming algorithm is used to solve the problem, not only won the closed form solution of the adaptive weight vector, and improved the performance, and the algorithm has lower computational complexity for. Limited sampling data when the adaptive beamforming algorithm is the problem of declining performance, this paper presents a robust adaptive beamforming of array covariance matrix estimation algorithm based on the algorithm. Using the contraction method obtained an enhanced covariance matrix estimation, instead of the traditional sample covariance matrix, without any parameters. In order to influence the performance of the forming device to overcome the beam array steering vector errors, proposes a mismatch error robust adaptive beam forming algorithm based on orthogonal decomposition. To correct the steering vector of the expected signal using orthogonal components mismatch error, also do not need to set parameters. By combining the two algorithms, hybrid robust algorithm has been both a to improve the small snapshot of the covariance matrix estimator can overcome the desired signal steering vector mismatch. In multipath environment, in order to overcome the loss of array The error has an effect on the performance of spatial smoothing algorithm, a robust adaptive beamforming algorithm based on spatial smoothing algorithm is studied. The worst-case performance optimization based on the criterion based on ensuring that all possible desired signal steering vector and the sample correlation matrix without attenuation through the beam forming device, the interference and noise power minimization the array output. On the assumption that the prior estimation of coherent interference signal direction conditions, proposed a robust adaptive beam forming non spatial smoothing algorithm. The algorithm is also based on the worst performance, maintaining distortionless response to the desired signal using the desired signal constraints, using coherent interference nulling in constraint coherent jamming signal direction, at the same time by minimizing the output power in the direction of the formation of coherent interference nulling. In order to further improve the algorithm. The signal interference noise ratio, through the subtraction operation the desired signal from the received signal will be blocked, and then use the signal subtraction after computing the weight vector. Time domain wideband array structure based on a robust adaptive broadband beam forming algorithm based on the constraint of amplitude response is studied. The algorithm uses the magnitude response constraints can control the main valve of the accurate the beam shape, effectively solves the problem of signal to sensitive error. At the same time, the algorithm also use spatial response deviation constraints in order to achieve broadband frequency invariant beamforming, improve the beamforming of frequency invariant characteristics. According to the spatial broadband array structure, presents a robust adaptive broadband beamforming algorithm based on the optimal performance of the worst, the the same algorithm using spatial deviation constraints to improve the frequency response invariance of broadband beamforming at the same time, in order to improve the algorithm in various direction vector The robustness of the quantity mismatch increases the uncertainty set constraint of desired signal steering vector and the spatial response bias, and deduces the approximate closed form solution of the adaptive weight vector.

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1413004