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    一種穩(wěn)健接收波束形成算法

    2013-08-10 05:22:48鄭均杰
    艦船電子對抗 2013年4期
    關(guān)鍵詞:失配協(xié)方差波束

    鄭均杰

    (解放軍92785部隊,秦皇島066000)

    0 引 言

    波束形成是陣列信號處理的重要組成部分,在雷達、聲納、無線通信等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其主要目的是有效地提取信號,同時可以最大限度地抑制干擾和噪聲。對于經(jīng)典理論而言,Capon波束形成在一定條件下有較好的性能,但在實際工程中,由于陣列天線并非理想化,陣元之間的誤差、互耦等影響都會導(dǎo)致模型失配,致使Capon波束形成的性能下降。為此,穩(wěn)健波束形成技術(shù)已逐漸成為理論和工程界關(guān)心的重要課題[1-4]。

    1 Capon波束形成

    對于一個具有M個陣元的陣列,R是陣列采樣協(xié)方差矩陣,設(shè)R>0,且有:

    式中:ak,k=0,1,…K為第k個信號的方向向量;為第k個信號的功率;(·)*為共軛轉(zhuǎn)置運算;Q為噪聲項。

    假設(shè)式(1)中第1項為信號。對于經(jīng)典Capon波束形成算法就是期望信號的方差最小且無畸變。其可以描述為:

    應(yīng)用Lagrange乘數(shù)法,很容易得到以上問題的解:

    另外,Capon波束形成也可以表示為協(xié)方差擬合的形式,即:

    可以驗證2種Capon波束形成的等價性。

    協(xié)方差擬合Capon波束形成算法可以描述為:給定R和信號方向a0,將最大的σ2作為信號功率的估計,且滿足協(xié)方差矩陣的殘差非負定,即R-

    2 穩(wěn)健接收波束形成

    穩(wěn)健接收波束形成方法主要由A.B Gershman,R.Lorenz等提出,其優(yōu)化目標是最不利情況下的信干噪比。下面介紹在DOA失配情況下穩(wěn)健接收波束形成方法[2]。

    設(shè)信號的真實方向為a0,期望方向為0,失配向量δ為:

    通常認為失配向量δ是有界的,即:

    式中:ε為一常數(shù),它表示了DOA估計可能出現(xiàn)的最大失配。

    把經(jīng)典Capon波束形成做一些推廣:

    把不失真約束拓展到真實信號方向所在的集合A上等價于對A中最不利情況下的方向進行無失真約束[4-6]。

    對式(8)進行等價變形:

    可以證明以上問題(10)可以轉(zhuǎn)化為:

    將式(10)做一等價轉(zhuǎn)化:

    式(12)可以看成一個二次錐規(guī)劃的問題。首先,把目標函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性函數(shù),對R做Cholesky分解[6-7]:

    利用上式,有:

    優(yōu)化問題(12)可以改寫為:

    為了方便運算,需要把以上問題轉(zhuǎn)化成實數(shù)形式,令:

    式(15)可以表示為實值向量和矩陣形式:

    顯然,上式是一個二次錐規(guī)劃,可以直接用凸優(yōu)化工具求解,則最優(yōu)權(quán)值可以由下式計算得到:

    為了更加深入地分析問題的本質(zhì),現(xiàn)在考慮等價的等式約束問題:

    借助Lagrange方法,構(gòu)造Lagrange函數(shù):

    式中:v為Lagrange乘子。

    可以得到:

    由:

    式中:Rs為信號協(xié)方差矩陣;Ri+n為干擾加噪聲協(xié)方差矩陣。

    由于信號干擾加噪聲比(SINR)是權(quán)向量的任意尺度變換的不變量,因此,上式可以轉(zhuǎn)化為:

    從而有:

    從式(24)可以看到,對于穩(wěn)健Capon波束形成問題可以歸結(jié)為對角加載問題。但與傳統(tǒng)的固定系數(shù)對角加載不同,穩(wěn)健Capon波束形成問題的加載系數(shù)是ε/‖w‖,其直接與ε相關(guān),可以認為,這樣的對角加載是與信號的DOA失配相匹配的。因此,穩(wěn)健Capon波束形成就成了如何求得加載系數(shù),即歸結(jié)到如何求得‖w‖,則:

    對式(25)兩邊取范數(shù)平方,可以得到:

    令τ=‖w‖>0,式(26)可以轉(zhuǎn)化為:

    為了簡化上式,對R做特征分解R=UΓU*,代入到以上等式中,可得:

    考慮到τ>0,這樣τ的求解問題就轉(zhuǎn)化為:

    方程f(τ)=0的根就在上,其中:

    應(yīng)用牛頓迭代算法,可以直接求得‖w‖,根據(jù)式(25)可以求得信號DOA失配與干擾加噪聲的權(quán)值。

    3 仿真

    以均勻線陣進行仿真。信號和噪聲設(shè)為零均值復(fù)高斯過程,對于第k個信號,其信噪比為:

    最優(yōu)信噪比由下式給出:

    仿真中對比的算法如下:經(jīng)典Capon波束形成算法,縮寫為 “Standard CB”;穩(wěn)健接收波束形成算法[8-9],縮寫為 “Ellip-Uncertainty RCB”。

    采用10陣元線性陣列,陣元間距為半波長。期望信號(SOI)位于0°,信噪比10dB;2個干擾位于25°和50°,信噪比為20dB,噪聲方差為1。

    (1)無角度失配

    信號DOA精確已知情況下各波束形成器的接收方向圖(N=1 000)如圖1所示,各波束形成器輸出的SINR與數(shù)據(jù)長度之間的關(guān)系(100次獨立仿真的結(jié)果)如圖2所示,各波束形成器輸出的SINR與期望信號信噪比(SNR)之間的關(guān)系(100次獨立仿真的結(jié)果,N=200)如圖3所示。

    圖1 信號DOA精確已知情況下各波束形成器的接收方向圖

    圖2 信號DOA精確已知情況下各波束形成器輸出的SINR與數(shù)據(jù)長度之間的關(guān)系

    圖3 信號DOA精確已知情況下各波束形成器輸出的SINR與期望信號SNR之間的關(guān)系

    (2)存在1°角度失配

    信號DOA失配1°情況下各波束形成器的接收方向圖(N=1 000)如圖4所示,各波束形成器輸出的SINR與數(shù)據(jù)長度之間的關(guān)系(100次獨立仿真)如圖5所示,各波束形成器輸出的SINR與期望信號SNR之間的關(guān)系(100次獨立仿真,N=200)如圖6所示。

    圖4 信號DOA失配1°情況下各波束形成器的接收方向圖

    圖6 信號DOA失配1°情況下各波束形成器輸出的SINR與期望信號SNR之間的關(guān)系

    從仿真結(jié)果可以看出,當信號DOA精確已知時,經(jīng)典Capon算法和圓約束下的穩(wěn)健波束形成算法均具有良好的波束,即在0°方向上形成主峰,在25°和50°方向上形成凹陷;當信號DOA出現(xiàn)1°角失配時,經(jīng)典Capon算法在0°方向形成凹陷,這可能會造成信號的漏檢,而圓約束下的穩(wěn)健波束形成算法在失配情況下,依舊在0°信號方向形成主峰。另外,圓約束下的穩(wěn)健波束形成算法的各波束形成器輸出信噪比接近于理想情況,且隨觀測數(shù)據(jù)和輸入信噪比變化明顯優(yōu)于經(jīng)典Capon算法。

    4 結(jié)束語

    仿真驗證了空域濾波穩(wěn)健Capon波束形成算法的性能。在實際環(huán)境中,精確測得期望信號DOA通常是不可能的,當信號DOA出現(xiàn)失配、局部相干和非相干散射等情況時,穩(wěn)健接收波束形成算法的顯著優(yōu)于經(jīng)典的Capon波束形成算法。仿真說明,穩(wěn)健波束形成方法在陣列流型失配和少觀察數(shù)據(jù)量下具有穩(wěn)健的性能。

    [1]Gershman A B,Sidropoulos N D,Shahbazpanahi S,Bengtsson M,Ottersten B.Convex optimization-based beamforming[J].IEEE Signal Processing Magazine,2010,27(3):62-75.

    [2]Vorobyov S,Gershman A B,Luo Z Q.Robust adaptive beamforming using worst-case performance optimization:A solution to the signal mismatch problem[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2003,51(2):313-324.

    [3]Vorobyov S,Gershman A B,Luo Z Q,Ma N.Adaptive beamforming with joint robustness against mismathched signal steering vector and interference nonstationary[J].IEEE Signal Processing Letter,2004,11(1):108-111.

    [4]Shahbazpanahi S,Gershman A B,Luo Z Q.Robust adaptive beamforming for general-rank signal models[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2003,51(5):2257-2269.

    [5]Vorobyov S,Chen H,Gershman A B.On the relationship between robust minimum variance beamformings with probablilistic and worse-case distortionless response constraints[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2008,56(3):5719-5724.

    [6]Lorenz R,Boyd S P.Robust minimum variance beamforming[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2005,53(2):1684-1696.

    [7]Stoica P,Wang Zhisong,Li Jian.Robust Capon beamforming[J].IEEE Transactions on Signal Processing Letters,2003,10(6):172-175.

    [8]Li J,Stoica P,Wang Z.On robust Capon beamforming and diagonal loading[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2003,51(3):1702-1715.

    [9]Capon J.High resolution frequency-wavenumber spectrum analysis[J].IEEE Signal Processing Magazine,1969,57(5):1408-1418.

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