發(fā)布時(shí)間：2020-04-03 04:15

【摘要】：近年來(lái),陣列信號(hào)處理技術(shù)是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究重點(diǎn),該技術(shù)通過(guò)對(duì)傳感器陣列進(jìn)行配置組成多天線系統(tǒng),從而利用含有干擾和噪聲的接收信號(hào)矢量對(duì)陣列或者信號(hào)參數(shù)進(jìn)行有效估計(jì)。本文重點(diǎn)研究陣列信號(hào)處理中的波束形成技術(shù),波束形成也叫空域?yàn)V波,它能利用傳感器陣列實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)有用信號(hào)并抑制干擾和噪聲的目的。波束形成技術(shù)由于具有較強(qiáng)的干擾抑制能力和較高的增益處理能力,被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲納、無(wú)線通信、GPS導(dǎo)航、天文和醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域。如何進(jìn)行有效的權(quán)矢量設(shè)計(jì)是自適應(yīng)波束形成技術(shù)的核心問(wèn)題。不同的應(yīng)用場(chǎng)景具有不同的先驗(yàn)信息,可以根據(jù)這些先驗(yàn)信息選擇合適的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的權(quán)矢量設(shè)計(jì)。本文以優(yōu)化準(zhǔn)則為主線,以提高算法的收斂和跟蹤性能、提升波束形成穩(wěn)健性、降低安裝成本為主要目的,分別基于最小均方誤差準(zhǔn)則、恒模準(zhǔn)則和最小方差準(zhǔn)則提出了相應(yīng)的自適應(yīng)波束形成改進(jìn)算法。概括本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)為如下四個(gè)方面:首先,在最小均方誤差準(zhǔn)則下,為了改進(jìn)固定遺忘因子迭代最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的收斂問(wèn)題,提出了一種基于變遺忘因子機(jī)制的寬線性自適應(yīng)波束形成算法。通過(guò)研究無(wú)噪聲后驗(yàn)誤差和先驗(yàn)誤差的關(guān)系,推得了遺忘因子的最優(yōu)表達(dá)式,該表達(dá)式可以根據(jù)陣列天線的接收信息逐快拍地更新遺忘因子參數(shù)。針對(duì)該算法存在計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題,通過(guò)探索寬線性處理過(guò)程中協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)屬性,提出了一種低復(fù)雜度的改進(jìn)算法。相比于前者該算法仍然具有較好的收斂性能,同時(shí)能夠較大程度地減少算法的計(jì)算復(fù)雜度。在實(shí)驗(yàn)仿真部分,分別從輸出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)和算法的計(jì)算復(fù)雜度方面驗(yàn)證了提出算法的有效性。其次,利用恒模準(zhǔn)則,分別在直接形式(Direct Form,DF)和旁瓣相消器(Generalized Sidelobe Canceler,GSC)兩種結(jié)構(gòu)下,提出了三種基于有用信號(hào)導(dǎo)向矢量約束的無(wú)跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter,UKF)自適應(yīng)波束形成算法。在DF結(jié)構(gòu)下將附加約束條件的UKF算法應(yīng)用到自適應(yīng)波束形成技術(shù)中,以迭代投影的方式形成了約束條件下的UKF自適應(yīng)波束形成算法,即直接結(jié)構(gòu)約束恒模無(wú)跡卡爾曼濾波(Direct Form-based Constrained Constant Modulus UKF,DF-CCM-UKF)算法。因?yàn)镚SC結(jié)構(gòu)可將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,所以依據(jù)該特性將恒模目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)镚SC結(jié)構(gòu)下的狀態(tài)空間模型,從而以UKF為迭代算法求得了自適應(yīng)波束形成器的權(quán)矢量,形成了GSC結(jié)構(gòu)的CCM-UKF算法(GSC-based CCM-UKF,GSC-CCM-UKF)。相比于RLS算法和最小均方(Least Mean Square,LMS)算法,UKF算法具有更高的計(jì)算復(fù)雜度,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,將基于克雷洛夫(Krylov)子空間的降秩技術(shù)應(yīng)用到GSCCCM-UKF算法中,形成了降秩GSC-CCM-UKF(Reduced Rank GSC-CCM-UKF,RRGSC-CCM-UKF)算法。相比于前者,該算法具有更快的收斂速度和較低的計(jì)算復(fù)雜度。在實(shí)驗(yàn)仿真部分,將提出的DF-CCM-UKF算法、GSC-CCM-UKF算法和RR-GSCCCM-UKF算法同經(jīng)典的基于RLS的自適應(yīng)波束形成算法作對(duì)比,驗(yàn)證了提出算法的可行性。其次,針對(duì)自適應(yīng)波束形成算法在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下陣列系統(tǒng)可能存在一些潛在的不確定性問(wèn)題,如有用信號(hào)方向失配、陣元位置偏差、波前畸變等情況,研究了自適應(yīng)波束形成算法的穩(wěn)健性問(wèn)題。基于高斯信號(hào)使用最小方差準(zhǔn)則的穩(wěn)健波束形成算法已經(jīng)取得了大量的研究成果,而針對(duì)非高斯信號(hào)的穩(wěn)健算法還沒(méi)有得到充分地研究。針對(duì)這個(gè)情況,重點(diǎn)研究了非高斯信號(hào)的穩(wěn)健算法。于是考慮概率約束條件,提出了基于恒模準(zhǔn)則的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。在一些應(yīng)用場(chǎng)合,陣列的不確定因素的概率分布情況為先驗(yàn)已知,充分利用這些統(tǒng)計(jì)信息,可以有效地提升波束形成的輸出性能。仿真實(shí)驗(yàn)表明了提出的概率約束穩(wěn)健恒模算法相比于存在的同類(lèi)型算法具有較好的穩(wěn)健性。最后,考慮到直線陣列的配置方式中,稀疏陣列相比于均勻線陣具有更好的參數(shù)估計(jì)性能。采用最小方差準(zhǔn)則,分別使用壓縮感知技術(shù)和子空間技術(shù)提出了兩種基于互質(zhì)陣列的自適應(yīng)波束形成算法。在提出的基于稀疏的互質(zhì)陣列自適應(yīng)波束形成算法中,將角度和功率估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)變成一個(gè)基于虛擬陣列的壓縮感知問(wèn)題,并運(yùn)用最小絕對(duì)值收縮與選擇算子(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)算法高效求解。考慮Lasso算法對(duì)信號(hào)的功率估計(jì)存在偏差的問(wèn)題,提出了基于最小二乘法的功率修正算法,確保了算法的估計(jì)精度。從而,利用信號(hào)的角度和功率信息,對(duì)基于物理陣列的干擾加噪聲協(xié)方差矩陣進(jìn)行重構(gòu),以便更好地對(duì)干擾和噪聲進(jìn)行抑制。對(duì)于提出的基于子空間技術(shù)的互質(zhì)陣列自適應(yīng)波束形成算法,利用了虛擬接收信號(hào)協(xié)方差矩陣和對(duì)空間譜積分所形成的矩陣的子空間關(guān)系,對(duì)基于虛擬陣列的信號(hào)導(dǎo)向矢量進(jìn)行有效估計(jì)。然后,利用Capon功率修正法估計(jì)信號(hào)功率和噪聲功率。最后,基于互質(zhì)陣列的物理陣列設(shè)計(jì)自適應(yīng)波束形成器的權(quán)矢量。在仿真部分,用提出的算法分別與同類(lèi)型的算法做對(duì)比,驗(yàn)證其有效性。
【圖文】：

均勻線陣結(jié)構(gòu)

第 2 章 自適應(yīng)波束成技術(shù)理論基礎(chǔ)即 , 1,2,...,2 1lp ∈ l = M + N 。將第一個(gè)天線作為參考陣元，考慮信延遲，，互質(zhì)陣列的導(dǎo)向矢量表達(dá)式為22 1Tsin( )sin( )2π 2π( ) 1, e , ... , eM Nppj jc cθθθ+ = a
【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】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2612920