【摘要】：陣列信號處理有很多分支,其最重要的就是采用了位于空間中的不同位置的傳感器陣列。自適應(yīng)波束形成作為其較重要的一個研究內(nèi)容同樣采用了傳感器陣列對信號進(jìn)行采集。根據(jù)所采集的信號對各個陣列的加權(quán)系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,這樣來實(shí)現(xiàn)信號的最優(yōu)接收。而最優(yōu)權(quán)矢量的求取直接決定著能否對干擾進(jìn)行有效地抑制,所以針對最優(yōu)權(quán)矢量的求取展開研究具有十分重要的意義。首先,對信號處理的基本知識進(jìn)行簡要介紹,包括數(shù)學(xué)模型的建立、波束形成的原理和方向圖、統(tǒng)計最優(yōu)波束形成的基本準(zhǔn)則等,并選取常用的幾種波束形成算法進(jìn)行分析。其次,介紹入侵雜草算法(Invasive Weed Optimization,IWO),將IWO應(yīng)用于波束形成自適應(yīng)權(quán)矢量求取中。針對IWO在處理問題時所出現(xiàn)的尋優(yōu)速率慢和全局性不高問題,提出了改進(jìn)的雜草算法(Modified Invasive Weed Optimization,MIWO)。該算法中雜草種子采取根據(jù)適應(yīng)度值分段式擴(kuò)散方法,保證了植株粒子快速收斂到全局最優(yōu)解。仿真證明MIWO對干擾信號的抑制更好,更加適合自適應(yīng)波束形成。然后,針對MIWO在干擾增加時無法準(zhǔn)確對準(zhǔn)干擾信號形成零陷這一問題,提出了一種改進(jìn)的雞群優(yōu)化波束形成算法,雞群算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)通過將種群分為尋優(yōu)能力及尋優(yōu)方式均不同的三種子群,加快了整個群體的尋優(yōu)能力的同時保證全局性。并針對CSO在波束形成過程中,方向圖的旁瓣信號電平較高的問題,提出了三種改進(jìn)的雞群算法,通過理論分析及仿真驗證選出了最優(yōu)雞群優(yōu)化算法,改進(jìn)的雞群算法(Modified Chicken Swarm Optimization,MCSO)可在復(fù)雜情況下依舊準(zhǔn)確的對干擾信號進(jìn)行抑制。最后,分別將MIWO及MCSO應(yīng)用于自適應(yīng)波束形成中,并進(jìn)行了相應(yīng)的仿真驗證。仿真結(jié)果表明:MIWO憑借其種子方差隨適應(yīng)值進(jìn)行改變的特性,形成的零陷深,對干擾抑制強(qiáng)。MCSO憑借其獨(dú)特的尋優(yōu)方式,在處理復(fù)雜函數(shù)時仍舊可以保持較高的尋優(yōu)精度,能準(zhǔn)確的對準(zhǔn)干擾信號并形成有效抑制,抗干擾穩(wěn)定性強(qiáng),輸出信干噪比高。
【圖文】：

圖 2.2 波束形成原理圖法，也稱作常規(guī)波束形成(CBF)或空間匹配濾波器，，輸出端補(bǔ)償各個陣元的傳播時延，以使陣列在有用方向上產(chǎn)生較小的響應(yīng)。用此方法對整個空間進(jìn)行。線法獲得的陣列輸出可以表示為*0( ) ( ) ( ) Mi iiy t w x t 向量形式表示有 0 1( ) ( ), ( ), ( )TMx t x t x t x t 向量形式表示有 0 1( ) ( ), ( ), ( )TMw w t w t w t輸出也可用向量表示為( ) ( ) ( )Hy t w x t

規(guī)波束形成器為了使天線陣在有用信號方向d到各個陣元的時間延遲，因此權(quán)矢量應(yīng)表示成( ) 1, , , Tjwt jMwtw e e 比式(2-9)，不難發(fā)現(xiàn)，若空間只有一個有用信號，那么有用信號的導(dǎo)向矢束形成器合適的權(quán)向量，即( )CBF dw a 權(quán) 向 量 能 夠 令 陣 列 在 有 用 信 號 角 度 獲 得 最 大 的 輸 出 增 益 ( ) ( )Hd d a a N。顯然，此時陣列的輸出信噪比最大，而大多數(shù)情況下，信號的功率，將干擾信號功率置零。 陣列方向圖圖 2.2 波束形成原理圖可知，陣列 N 個接收信號經(jīng)過加權(quán)處理得到的陣列*1( ) ( ) ( )NHi iit t t y w x W X 中，“ ”表示求復(fù)共軛轉(zhuǎn)置。陣列方向圖如圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2634333