【摘要】：近年來,陣列信號(hào)處理作為信號(hào)和通信領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)及軍事各個(gè)領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用和迅速發(fā)展。而自適應(yīng)波束形成算法作為自適應(yīng)陣列天線技術(shù)的核心受到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。在實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境中往往存在許多誤差和非理想因素,如波達(dá)方向估計(jì)誤差、非均勻傳輸介質(zhì)、信號(hào)波前失真、傳感器陣列的校準(zhǔn)誤差和有限的采樣數(shù)目帶來的估計(jì)誤差等等。這些因素導(dǎo)致的導(dǎo)向矢量失配會(huì)使自適應(yīng)波束形成算法的性能嚴(yán)重下降,因此研究實(shí)際通信系統(tǒng)環(huán)境下的魯棒自適應(yīng)波束形成算法具有非常重要的意義。本文對(duì)常見的自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,并在此研究基礎(chǔ)上,提出了一種基于局部搜索的魯棒自適應(yīng)波束形成算法,該種算法在導(dǎo)向矢量誤差較大時(shí)可以顯著地提高波束形成器的性能。其中主要內(nèi)容包含以下幾點(diǎn)：1.介紹了陣列天線統(tǒng)計(jì)模型和波束形成的基本理論知識(shí),對(duì)波束形成的原理及陣列方向圖函數(shù)做了詳細(xì)描述。概述了自適應(yīng)波束形成算法的三種最常見的性能度量準(zhǔn)則,并引出了經(jīng)典自適應(yīng)波束形成算法。2.對(duì)已有的魯棒自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行了研究。首先由采樣協(xié)方差矩陣求逆算法引出了對(duì)角加載采樣協(xié)方差矩陣求逆算法,該算法具有較好的魯棒性。接著對(duì)兩種最常見的魯棒波束形成算法——魯棒Capon波束形成感算法和最差性能最優(yōu)算法做了詳細(xì)的分析和理論推導(dǎo)。接下來在魯棒Capon來成算法的基礎(chǔ)上,引入迭代思想,以小的不確定集的不斷迭代來逼近實(shí)際信號(hào)導(dǎo)向矢量,對(duì)迭代魯棒最小方差波束形成算法進(jìn)行了分析。3.在前面一系列研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)在多種失真環(huán)境中出現(xiàn)的導(dǎo)向矢量失配誤差較大的情況,本文提出一種基于局部搜索的魯棒自適應(yīng)波束形成算法。該算法首先通過一種優(yōu)化方法對(duì)波達(dá)角度進(jìn)行估計(jì),再以估計(jì)出的導(dǎo)向矢量為參照使用最差性能最優(yōu)算法,最終達(dá)到提高系統(tǒng)輸出信干噪比的目的。最后,對(duì)該算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,本算法明顯提高了波束形成器的性能,且優(yōu)于其它算法。
[Abstract]:In recent years, array signal processing, as an important branch of signal and communication field, has been widely used and developed rapidly in various fields of national economy and military. As the core of adaptive array antenna technology, adaptive beamforming algorithm has been widely concerned by scholars. There are many errors and non-ideal factors in practical application environment, such as direction of arrival estimation error, non-uniform transmission medium, signal wavefront distortion, calibration error of sensor array and estimation error caused by limited number of samples, and so on. The mismatch of guidance vector caused by these factors will seriously degrade the performance of adaptive beamforming algorithm, so it is very important to study the robust adaptive beamforming algorithm in practical communication system environment. In this paper, the common adaptive beamforming algorithms are systematically studied, and on the basis of this research, a robust adaptive beamforming algorithm based on local search is proposed, which can significantly improve the performance of beamformer when the guidance vector error is large. The main contents include the following points: 1. The statistical model of array antenna and the basic theoretical knowledge of beamforming are introduced, and the principle of beamforming and the function of array pattern are described in detail. The three most common performance metrics of adaptive beamforming algorithm are summarized, and the classical adaptive beamforming algorithm is introduced. 2. The existing robust adaptive beamforming algorithms are studied. Firstly, the inverse algorithm of diagonal loaded sampling covariance matrix is introduced from the inverse algorithm of sampling covariance matrix. The algorithm has good robustness. Then, two of the most common robust beamforming algorithms, robust Capon beamforming sensing algorithm and worst performance optimal algorithm, are analyzed and deduced in detail. Then, on the basis of robust Capon algorithm, the iterative idea is introduced, and the actual signal guidance vector is approximated by the continuous iteration of small uncertain sets, and the iterative robust minimum variance beamforming algorithm is analyzed. On the basis of the previous series of studies, a robust adaptive beamforming algorithm based on local search is proposed to solve the problem of large mismatch error of guidance vector in a variety of distortion environments. Firstly, the arrival angle is estimated by an optimization method, and then the worst performance optimization algorithm is used to improve the output signal-to-interference noise ratio (SNR) of the system by using the estimated guidance vector as the reference. Finally, the simulation results show that the algorithm improves the performance of beamformer and is superior to other algorithms.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2505520