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    非均勻?qū)羌虞d對(duì)陣列波束性能的影響分析

    2013-12-21 08:58:32楊佳敏陶海紅薛曉超
    航天電子對(duì)抗 2013年2期
    關(guān)鍵詞:零陷對(duì)角波束

    楊佳敏,陶海紅,薛曉超

    (1.中國(guó)航天科工集團(tuán)8511研究所,江蘇 南京210007;2.西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安710071)

    0 引言

    基于陣列天線的自適應(yīng)波束形成在雷達(dá)、通信等領(lǐng)域都有著極其廣泛和重要的應(yīng)用。其本質(zhì)是利用空域的自適應(yīng)陣列信號(hào)處理[1]實(shí)現(xiàn)空域?yàn)V波,對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)信號(hào),抑制干擾信號(hào),在方向圖上表示為主瓣指向所需的信號(hào)方向,并使其零陷對(duì)準(zhǔn)干擾方向。采樣協(xié)方差矩陣求逆(SMI)算法是最常用的自適應(yīng)波束形成方法,但是在實(shí)際運(yùn)用中,陣列天線帶來的誤差會(huì)導(dǎo)致主瓣偏移、副瓣電平升高、波束畸變[2]。尤其是利用信號(hào)加干擾和噪聲進(jìn)行協(xié)方差矩陣求逆的自適應(yīng)方法,當(dāng)信噪比較大時(shí),雖然干擾零點(diǎn)位置變化不大,但是在信號(hào)方向上也可能形成零陷,因而自適應(yīng)波束形成技術(shù)的穩(wěn)健性成為人們十分關(guān)心的問題[3]。文獻(xiàn)[4]提出的對(duì)角加載的方法,有效地解決了這一問題,減小了協(xié)方差矩陣中噪聲特征值的擴(kuò)散程度,改善了方向圖畸變。

    目前自適應(yīng)波束形成中對(duì)角加載的研究大多是如何尋找最佳的對(duì)角加載值[4-6],如自適應(yīng)的可變對(duì)角加載。但是這些方法都是固定或自適應(yīng)地加載同一個(gè)值,加載不同對(duì)角加載值對(duì)波束性能的影響這方面的研究很少。本文通過對(duì)相關(guān)矩陣加載不同值,分析了非均勻?qū)羌虞d對(duì)自適應(yīng)波束形成性能的影響。文中給出了對(duì)角加載原理和加載方式,對(duì)非均勻加載做了大量的仿真實(shí)驗(yàn)和性能分析,并使用優(yōu)化算法來獲得非均勻加載值,最后給出結(jié)論。

    1 基于采樣協(xié)方差矩陣求逆的對(duì)角加載算法

    20世紀(jì)70年代,Reed等人提出了著名的開環(huán)算法[2]:SMI算法,該算法是基于最大信干噪比準(zhǔn)則,其最優(yōu)權(quán)為:

    式中,a(θ0)為目標(biāo)信號(hào)方向的導(dǎo)向矢量,Rn=E[Xn(t)(t)]為陣列接收信號(hào)中的噪聲相關(guān)矩陣。已知快拍數(shù)據(jù)x(ti),i=1,…,M,在平穩(wěn)信號(hào)條件下可以用M 次數(shù)據(jù)得到相關(guān)矩陣Rx的最大似然無偏估計(jì):

    SMI算法是開環(huán)算法,在陣列數(shù)據(jù)僅含干擾加噪聲時(shí),數(shù)據(jù)服從零均值、復(fù)高斯的IID(獨(dú)立同分布),則SMI的收斂特性僅依賴于采樣快拍數(shù)和陣元數(shù),但當(dāng)陣列信號(hào)中含有期望信號(hào)時(shí),會(huì)嚴(yán)重影響輸出SINR 的收斂速度,且期望信號(hào)越大,收斂時(shí)間會(huì)越長(zhǎng)。研究表明:在有限次快拍自適應(yīng)波束形成中[3],當(dāng)相關(guān)矩陣中含有信號(hào)時(shí),即使陣列流形精確已知,也會(huì)造成信干比下降。還有協(xié)方差矩陣特征值分散,小特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量擾動(dòng),并參與權(quán)值計(jì)算都會(huì)導(dǎo)致自適應(yīng)波束畸變。

    為了提高在較少快拍數(shù)情況下的SMI算法波束形成的穩(wěn)健性,carlson提出了一種用對(duì)角加載修正協(xié)方差矩陣估計(jì)值的方法[4]。該方法在采樣協(xié)方差矩陣的對(duì)角元素上加上一個(gè)量,使權(quán)重向量的計(jì)算公式變?yōu)椋?/p>

    式中,D>0,為對(duì)角加載因子。

    對(duì)角加載算法是為了改善SMI算法性能而提出的,與噪聲對(duì)應(yīng)的小特征值及其對(duì)應(yīng)特征向量的擾動(dòng)干擾了自適應(yīng)權(quán)值的計(jì)算,導(dǎo)致了波束形成算法性能上的下降。傳統(tǒng)的對(duì)角加載方法是對(duì)采樣自相關(guān)矩陣的對(duì)角線元素統(tǒng)一加上一個(gè)常量,降低了小特征值的離散程度,在一定程度上降低了小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量對(duì)自適應(yīng)權(quán)值的影響,提高了自適應(yīng)波束形成算法在陣列信號(hào)響應(yīng)偏差存在情況下的波束形成性能。

    本文提出的非均勻?qū)羌虞d方法,通過對(duì)采樣協(xié)方差矩陣的對(duì)角元素加載不同的數(shù)值,來研究其對(duì)陣列波束性能的影響。非均勻?qū)羌虞d方式為:

    2 仿真實(shí)驗(yàn)和性能分析

    下面通過對(duì)普通對(duì)角加載方法與非均勻?qū)羌虞d方法的仿真,比較各加載情況下的波束性能值。

    采用普通對(duì)角加載方法時(shí),各對(duì)角加載元素取值為d1=d2=…=dM=d,d 為一個(gè)加載常量。

    采用非均勻?qū)羌虞d方法時(shí),要使至少有一組對(duì)角加載元素值是不相等的,即di≠dj(i,j=1,…,M,i≠j)。

    在仿真實(shí)驗(yàn)中,非均勻?qū)羌虞d方法先研究只有一個(gè)加載值為變量的情況,即d1≠d2=…=dM=d,d1=md。其中m 表示非均勻加載值的變量元素d1與加載常量d 的系數(shù)關(guān)系。

    仿真參數(shù):假設(shè)陣元個(gè)數(shù)為8個(gè),陣元排布為均勻線陣,陣元間距為半波長(zhǎng)。信號(hào)方向?yàn)?0°,干擾方向?yàn)?0°,信噪比為40dB,干噪比為60dB。

    仿真實(shí)驗(yàn)1:非均勻?qū)羌虞d對(duì)特征值和方向圖的影響,如圖1、2所示。

    圖1 m=2時(shí)的特征值分布圖和方向圖

    圖2 m=-90時(shí)的特征值分布圖和方向圖

    可以看出,自適應(yīng)波束形成中高信噪比會(huì)引起天線方向圖主瓣偏移,副瓣電平升高,波束產(chǎn)生畸變。引入對(duì)角加載以后會(huì)增大其中的小特征值,而大特征值幾乎不會(huì)變化,這樣就減小了特征值的離散程度,有效地改善了方向圖畸變,使天線方向圖主瓣能夠?qū)?zhǔn)信號(hào)方向同時(shí)在干擾方向上形成很深的零陷。

    對(duì)比均勻?qū)羌虞d和非均勻?qū)羌虞d情況,可以看出非均勻?qū)羌虞d隨著d0與d 的倍數(shù)m 值變化,會(huì)增大其中一個(gè)小特征值的值,從而對(duì)波束性能產(chǎn)生影響。非均勻?qū)羌虞d同樣可以有效地改善主瓣偏移,使主瓣能夠?qū)?zhǔn)目標(biāo)信號(hào)方向,在干擾方向形成零陷。但非均勻加載也會(huì)引起波束主瓣寬度、主副比、零陷深度的變化,如表1所示。

    仿真實(shí)驗(yàn)2:非均勻?qū)羌虞d對(duì)波束性能的影響如圖3~6所示。

    表1 均勻加載和非均勻加載的對(duì)比

    圖3 主瓣寬度曲線圖

    圖4 最大主副比曲線圖

    圖5 干擾零陷深度曲線圖

    圖6 信號(hào)增益曲線圖

    分析仿真結(jié)果,可以看出隨著非均勻?qū)羌虞d值中系數(shù)m 值的變化,波束主瓣寬度、最大主副比、零陷深度及主瓣增益變化均呈現(xiàn)一定規(guī)律。當(dāng)m 的絕對(duì)值較小時(shí)(|m|<10),主瓣寬度、主副比和零陷深度及主瓣增益變化比較大;而隨著m 絕對(duì)值增大(|m|>10),它們都趨于穩(wěn)定值:主瓣寬度比普通均勻加載的主瓣要展寬2dB,最大主副比趨近于普通均勻加載的值,零陷深度趨近于-51dB 左右,主瓣增益下降5dB左右。

    當(dāng)-1<m<0時(shí),此加載方式失效,如圖7所示。因此,這里主要分析|m|≤10但m?{R|-1<R<0}時(shí)非均勻?qū)羌虞d對(duì)波束性能的影響。

    非均勻?qū)羌虞d當(dāng)m 為負(fù)值時(shí),隨著m絕對(duì)值的增大,主瓣寬度逐漸減小并趨于穩(wěn)定值,但是大于均勻加載時(shí)的主瓣寬度;最大主副比不斷增大,最后接近于均勻加載時(shí)的值;干擾零限深度大于均勻加載時(shí)的值,逐漸加深也趨近于穩(wěn)定值;信號(hào)輸出增益逐漸增大,但仍要小于非均勻加載時(shí)的值。當(dāng)m 為正值時(shí),主瓣寬度增大,最終大于均勻加載值;主副比先增大后減小,在m=2附近達(dá)到最大值;零陷m=0在附近先變淺后加深,在-1<m<1時(shí)小于均勻加載時(shí)的值,其他情況時(shí)都大于或接近于均勻加載時(shí)的零陷值;信號(hào)輸出增益基本上趨于穩(wěn)定值但低于均勻加載時(shí)的增益值。

    圖7 m=-1 時(shí)的方向圖

    因此可以選擇一個(gè)最佳的m 加載值,使其主瓣寬度、最大主副比和干擾零陷值綜合性能達(dá)到最優(yōu),且都大于均勻加載情況下的值。綜合圖3~6可以得出,當(dāng)m 取略大于2的一個(gè)值(如2.4)時(shí),非均勻加載有最大主副比及較深的干擾零陷值,且主瓣寬度也略有展寬。

    3 基于優(yōu)化算法的非均勻?qū)羌虞d

    通過上面的仿真及分析,得出可以通過非均勻?qū)羌虞d方式改變波束性能的結(jié)論,實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)性能要求來選取非均勻加載值。下面使用遺傳優(yōu)化算法(GA)[7]來獲取確定的非均勻加載值。

    GA 是借鑒了自然選擇和遺傳理論,把生物進(jìn)化過程中適者生存規(guī)則和群體內(nèi)部染色體的隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合,形成的高效全局尋優(yōu)搜索算法。標(biāo)準(zhǔn)GA 流程圖如圖8所示。

    圖8 標(biāo)準(zhǔn)GA 流程圖

    根據(jù)非均勻?qū)羌虞d后波束性能的要求,適應(yīng)度函數(shù)選擇非均勻?qū)羌虞d后方向圖的主瓣寬度、最大主副比及信號(hào)輸出增益三個(gè)值,可表示為:

    式中,fitness_val表示用GA 尋找最優(yōu)非均勻?qū)羌虞d值的評(píng)價(jià)函數(shù),width表示方向圖主瓣寬度(即3dB 功率下降處主瓣寬度),gain 表示信號(hào)的輸出增益,msr表示最大主副比,α,β,χ 表示權(quán)重系數(shù)。

    這里設(shè)置遺傳種群規(guī)模為50個(gè)個(gè)體,進(jìn)化500代,交叉概率為0.6,變異概率為0.055,優(yōu)化算法中的適應(yīng)度函數(shù)權(quán)重值為α=0.6,β=0.2,χ=0.2。陣元個(gè)數(shù)為8個(gè),陣元排布為均勻線陣,陣元間距為半波長(zhǎng)。信號(hào)方向?yàn)?0°,干擾方向?yàn)?0°,信噪比為40dB,干噪比為60dB。

    經(jīng)過GA 優(yōu)化后,得到一組最優(yōu)的非均勻?qū)羌虞d值,把這組經(jīng)過GA 優(yōu)化后的最優(yōu)加載值進(jìn)行對(duì)角加載驗(yàn)證,從圖9可以看出,其方向圖主瓣展寬,最大主副比降低,干擾零陷加深,不過這些性能的優(yōu)勢(shì)是以信號(hào)輸出增益的損失為代價(jià)換來的,信號(hào)輸出增益比均勻?qū)羌虞d時(shí)的增益降低。

    圖9 優(yōu)化后的非均勻?qū)羌虞d后的特征值分布圖和方向圖

    從表2中可以更直觀地看出,GA 優(yōu)化后的這組最優(yōu)非均勻加載值使得波束的一些性能變好,如主瓣有了較大的展寬,最大主副比也略有增大,干擾方向的零限深度也更深,但是信號(hào)的輸出增益損失了。在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)不同情況下的性能要求,通過設(shè)置GA 中適應(yīng)度函數(shù)的權(quán)重系數(shù)來調(diào)整所需的波束性能指標(biāo),改變非均勻?qū)羌虞d的各個(gè)加載值來獲得不同的波束性能。

    表2 GA優(yōu)化后的非均勻加載與均勻加載的對(duì)比

    4 結(jié)束語

    基于對(duì)角加載的自適應(yīng)波束形成,本文提出了一種通過非均勻?qū)羌虞d來獲取所需波束性能的方法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。實(shí)驗(yàn)證明,非均勻?qū)羌虞d可以有效改善波束畸變,而且隨著非均勻加載值的變化,波束性能變化呈現(xiàn)一定的規(guī)律。借助GA 優(yōu)化方法,根據(jù)具體的波束性能要求,能夠找到一組最優(yōu)的非均勻加載值,結(jié)果證明這組加載值能夠達(dá)到期望的波束性能值?!?/p>

    [1]劉宏清.穩(wěn)健的自適應(yīng)波束形成及應(yīng)用研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2006.

    [2]Reed IS,Mallett JD,Brennan LE.Rapid convergence rate in adaptive arrays[J].IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems,1974,10(6):853-863.

    [3]Li Jian,Stoica P,Wang Zigong.On robust Capon beamforming and diagonal loading[J].IEEE Trans.on Signal Processing,2003,51(7):1702-1715.

    [4]Carlson BD.Covariance matrix estimation errors and diagonal loading in adaptive arrays[J].IEEE Trans.on Aerospace and Electronic Systems,1988,24(4):397-401.

    [5]楊花衛(wèi),黃建國(guó),劉從.一種改進(jìn)的可變對(duì)角加載自適應(yīng)波束形成算法[J].計(jì)算機(jī)仿真,2010,27(3):318-321.

    [6]Ayman E,Elnoubi S,Elmikati H.Robust adaptive beamforming with variable diagonal loading [C]∥London:IEE International Conference on 3G and Beyond,2005:1-5.

    [7]王小平,曹立明.遺傳算法——理論、應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安:西安交通大學(xué)出版社,2002.

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