• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      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.

      猜你喜歡
      失配協(xié)方差波束
      基于無差拍電流預(yù)測控制的PMSM電感失配研究
      毫米波大規(guī)模陣列天線波束掃描研究*
      基于特征分解的方位向多通道SAR相位失配校正方法
      雷達學報(2018年3期)2018-07-18 02:41:26
      圓陣多波束測角探究
      電子測試(2018年6期)2018-05-09 07:31:54
      Helix陣匹配場三維波束形成
      不確定系統(tǒng)改進的魯棒協(xié)方差交叉融合穩(wěn)態(tài)Kalman預(yù)報器
      自動化學報(2016年8期)2016-04-16 03:38:55
      一種基于廣義協(xié)方差矩陣的欠定盲辨識方法
      殘留應(yīng)變對晶格失配太陽電池設(shè)計的影響
      交錯采樣技術(shù)中的失配誤差建模與估計
      基于非正交變換的局域波束空時自適應(yīng)處理
      兖州市| 汕头市| 格尔木市| 太康县| 长乐市| 丁青县| 高州市| 汪清县| 韶关市| 宝丰县| 连山| 平山县| 弥勒县| 工布江达县| 杭锦旗| 南城县| 淄博市| 通山县| 葵青区| 彰化市| 门源| 从江县| 广安市| 东方市| 冕宁县| 义马市| 通山县| 若羌县| 仁寿县| 平昌县| 曲阜市| 昭通市| 金乡县| 尖扎县| 惠州市| 湘潭县| 犍为县| 昌图县| 甘洛县| 绥江县| 姚安县|