本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)收縮因子的循環(huán)平穩(wěn)波束形成器　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)常用循環(huán)平穩(wěn)波束形成器收斂速度慢的問(wèn)題,提出一種基于自適應(yīng)收縮因子形式的對(duì)角加載方法的穩(wěn)健循環(huán)平穩(wěn)波束形成器.首先采用收縮因子對(duì)采樣協(xié)方差矩陣進(jìn)行修正然后得到估計(jì)的陣列協(xié)方差矩陣,通過(guò)求解真實(shí)協(xié)方差矩陣與估計(jì)協(xié)方差矩陣之間均方誤差最小的最優(yōu)問(wèn)題,進(jìn)而求出收縮因子的大小.最后利用循環(huán)自適應(yīng)波束形成(cyclic adaptive beamforming,CAB)算法求取陣列權(quán)值.仿真過(guò)程中,用所提算法與傳統(tǒng)的循環(huán)平穩(wěn)波束形成算法在低功率干擾和高功率干擾兩種條件下作對(duì)比,表明該算法在收斂速度方面具有較好的性能,并且在低采樣快拍數(shù)目情況下所提算法的輸出SINR也相對(duì)較高.
[Abstract]:In order to solve the problem of slow convergence rate of circulatory stationary beamformer. A robust cyclic stationary beamformer based on diagonal loading in the form of adaptive contraction factor is proposed. Firstly the sampling covariance matrix is modified by the contraction factor and then the estimated array covariance matrix is obtained. The minimum mean square error between the real covariance matrix and the estimated covariance matrix is solved. Finally, cyclic adaptive beamforming is formed by cyclic adaptive beamforming. In the simulation process, the proposed algorithm is compared with the traditional cyclic stationary beamforming algorithm under the condition of low power interference and high power interference. It shows that the algorithm has better performance in convergence speed, and the output SINR of the proposed algorithm is relatively high when the number of samples is low.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61571148) 中國(guó)博士后科學(xué)基金特別資助(2015T80328);中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M550182) 黑龍江省博士后特別資助(LBH-TZ0410) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才專項(xiàng)資金(2013RFXXJ016)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 近些年來(lái),基于信號(hào)循環(huán)平穩(wěn)特性的盲波束形成方法成為了空域抗干擾領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn).循環(huán)平穩(wěn)波束形成算法不需要知道期望信號(hào)波形或角度信息,只需根據(jù)期望信號(hào)的循環(huán)頻率即可將其從干擾信號(hào)和噪聲中提取出來(lái)[1-4].文獻(xiàn)[5]將Cross-SCORE算法引入GPS抗干擾領(lǐng)域,利用衛(wèi)星信號(hào)C

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本文編號(hào)：1382829