本文關鍵詞：基于非圓信號的穩(wěn)健自適應波束形成算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：穩(wěn)健自適應波束器是陣列信號處理領域中的一個非常重要的分支,它是利用多個傳感器組成的傳感器陣列來接收信號,進而提取所需要的期望信號的信息,同時盡可能的減少干擾和噪聲成分對它的影響。在經(jīng)典的自適應波束形成器中,我們通常采用的是可以用協(xié)方差矩陣來完全描述信號的統(tǒng)計特性即為圓信號。但是,在實際用到的大部分信號通常是非圓信號,即信號的偽協(xié)方差矩陣不等于零,此時在廣義線性波束形成器中,通過濾波器可以同時得到包含在接收信號和它的共軛中的期望信號的信息。但是當快拍數(shù)有限時,擴充的采樣協(xié)方差矩陣特征值的范圍增大,導致波束形成器性能降低以及復雜度增大。為了解決穩(wěn)健性的問題,本文提出了基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的廣義線性最小方差無失真響應(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成算法和廣義線性最差性能(Wost-case,WC)波束形成算法,當快拍數(shù)有限時,擴充采樣協(xié)方差矩陣不再是真實的擴充協(xié)方差矩陣的一致解,這兩種算法中都是利用了MVDR空間譜估計來對擴充協(xié)方差矩陣進行重構(gòu)。然后再結(jié)合非圓系數(shù)以及導向矢量的估計量來得到擴充的干擾噪聲協(xié)方差矩陣的重構(gòu)值,用重構(gòu)后的干擾噪聲協(xié)方差矩陣來代替擴充的采樣干擾噪聲協(xié)方差矩陣,而且可以除去期望信號的影響。另外,這兩種波束形成算法分別對導向矢量和不確定性水平的估計采用了OAS(Oracle Approximating Shrinkage)和QCQP(Quadratic Constraint Qudratic Program)。為了解決基于最小均方(Least Mean Squares,LMS)的波束形成器收斂速度慢的問題,本文提出在SM(Set-membership)框架下的廣義線性LMS波束形成算法。它利用了統(tǒng)計梯度(Stochastic Gradient,SG)下降法和遞歸最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)來分別獲得降維矩陣和權(quán)矢量的聯(lián)合迭代優(yōu)化,然后再結(jié)合SM框架,得到降維矩陣和權(quán)矢量是每次選擇性更新的,因此收斂速度大大提高。隨后,本文又提出基于MVDR的廣義穩(wěn)健降維自適應波束形成算法,這種算法在非圓情況下對MVDR模型進行了修正得到新的模型,此時對降維矩陣,權(quán)矢量和對角加載系數(shù)進行聯(lián)合迭代優(yōu)化。因此,通過這個算法得到的波束形成器的穩(wěn)健性大大提升,而且復雜度降低。
【關鍵詞】：穩(wěn)健自適應波束形成 廣義線性 干擾噪聲協(xié)方差矩陣 最小均方 聯(lián)合迭代優(yōu)化
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義9-10
• 1.1.1 課題背景9
• 1.1.2 課題研究的目的和意義9-10
• 1.2 波束形成技術(shù)的研究現(xiàn)狀與分析10-14
• 1.2.1 陣列增益與穩(wěn)健性11-13
• 1.2.2 非圓信號的波束形成器13-14
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 波束形成器的陣列模型與經(jīng)典算法16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 圓信號條件下的陣列模型16-19
• 2.3 非圓信號條件下的陣列模型19-20
• 2.4 基于WC的穩(wěn)健自適應波束形成算法20-22
• 2.5 廣義線性最優(yōu)MVDR波束形成算法22-24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的廣義線性波束形成算法25-49
• 3.1 引言25
• 3.2 基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的廣義線性MVDR波束形成算法25-30
• 3.2.1 擴充干擾噪聲協(xié)方差矩陣的重構(gòu)和非圓系數(shù)的估計25-28
• 3.2.2 利用OAS方法來估計導向矢量28-30
• 3.3 基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的廣義線性WC的波束形成算法30-33
• 3.3.1 廣義線性WC波束形成算法30-32
• 3.3.2 利用QCQP算法來計算不確定性水平32-33
• 3.4 算法仿真33-47
• 3.4.1 基于MVDR準則下重構(gòu)的仿真33-39
• 3.4.2 基于WC準則下重構(gòu)的仿真39-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 第4章 基于聯(lián)合迭代優(yōu)化的廣義穩(wěn)健降維自適應波束形成算法49-67
• 4.1 引言49
• 4.2 降維波束形成算法49-50
• 4.3 基于SM框架下的廣義降維穩(wěn)健波束形成算法50-55
• 4.3.1 基于SG的聯(lián)合迭代優(yōu)化算法51-53
• 4.3.2 基于RLS的聯(lián)合迭代優(yōu)化算法53-55
• 4.4 基于非圓信號的穩(wěn)健降維波束形成算法55-58
• 4.5 算法仿真58-66
• 4.5.1 基于SM框架的LMS波束形成算法的仿真結(jié)果58-63
• 4.5.2 基于MVDR準則的波束形成算法的仿真結(jié)果63-66
• 4.6 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-68
• 參考文獻68-73
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果73-75
• 致謝75

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  本文關鍵詞：基于非圓信號的穩(wěn)健自適應波束形成算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：279078