一種新的二維子陣級(jí)ADBF相關(guān)干擾抑制方法

陳亮　高策　許彥章

摘 要：自適應(yīng)數(shù)字波束形（ADBF）成需抑制各類干擾，同時(shí)保證主瓣增益。另外大規(guī)模陣列下，常采用子陣結(jié)構(gòu)來降低算法運(yùn)算量。針對(duì)上面兩個(gè)問題，將一維線陣下的相關(guān)干擾抑制ADBF方法，推廣到子陣結(jié)構(gòu)的面陣上。該算法運(yùn)算量小，思想簡(jiǎn)單，相較過去的平滑算法和虛擬陣列算法更容易在工程中實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了算法的正確性及有效性。

關(guān)鍵詞：子陣級(jí) ADBF 相關(guān)干擾抑制

中圖分類號(hào)：TN957 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2015）11（b）-0125-03

傳統(tǒng)的ADBF算法都是假設(shè)信號(hào)之間互不相關(guān)，然而空間中存在著多徑干擾。這導(dǎo)致了期望信號(hào)相消，輸出SINR下降。近年來，相關(guān)ADBF算法得到了廣泛的重視，包括空間平滑類算法、虛擬波束形成算法[1-3]。其核心思想是平滑協(xié)方差矩陣保證秩不虧。線性約束算法通過增加約束[4]進(jìn)行波束形成，而干擾方向和系統(tǒng)自由度都是問題。文獻(xiàn)[5]提出的新算法也需要事先已知干擾信號(hào)的方位，且信號(hào)子空間的提取也受先驗(yàn)信息的影響。文獻(xiàn)[6]提出了在均勻線陣的情況下，利用Toeplitz技術(shù)和特種空間（ESB）算法結(jié)合的一種相關(guān)干擾抑制ADBF技術(shù)。基于文獻(xiàn)[6]的思想，文章將該算法推廣到具有子陣結(jié)構(gòu)的二維平面陣上去。

1 線陣下的相關(guān)干擾抑制技術(shù)

矩陣RL2是一個(gè)（L1×L1）×（L2×L2）的矩陣，其可以被看作是一個(gè)L2×L2的矩陣，其中的每一個(gè)元素都是一個(gè)L1×L1的矩陣。RL1代表的是一維情況下的子陣級(jí)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣。不難發(fā)現(xiàn)，RL2和RL1都是一個(gè)Toeplitz-Hermitian矩陣?？梢詫⒂?jì)算得到的子陣級(jí)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣按照公式（18），劃分為若干個(gè)子塊，并對(duì)子塊和由子塊合并后的總矩陣分別進(jìn)行Toeplitz化，那么就達(dá)到了子陣級(jí)兩維面陣信號(hào)去相關(guān)的目的了。

3 算法仿真

設(shè)X方向上和Y方向上的陣元個(gè)數(shù)都為24個(gè)，并且都分成了6個(gè)子陣。期望信號(hào)的方向?yàn)椋?，0）。有3個(gè)干擾信號(hào)，方向分別為（0，30），（0，-45）和（0，-55）度。SNR為0dB。3個(gè)干擾對(duì)應(yīng)的JNR都為50dB。期望信號(hào)和強(qiáng)干擾之間都具有強(qiáng)相關(guān)性。

從圖1中可以看到，在方向圖主瓣上保持了對(duì)期望信號(hào)的增益。

從圖2可以看出，在去相關(guān)之后，方向圖對(duì)應(yīng)干擾的位置自動(dòng)的產(chǎn)生零陷，而傳統(tǒng)方法對(duì)應(yīng)干擾位置沒有零陷產(chǎn)生。

從圖3中可以看出，采用去相關(guān)算法之后，輸出SINR保持得比較好。這也從另外一個(gè)方面證明了文中所提出的算法的正確性。

4 結(jié)語

文章提出了一種兩維子陣級(jí)面陣ADBF相關(guān)干擾抑制技術(shù)，通過對(duì)子陣級(jí)輸出信號(hào)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行Toeplitz化，消去了信號(hào)之間的相關(guān)性。仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的正確性和有效性。該算法思路簡(jiǎn)單，運(yùn)算簡(jiǎn)便，對(duì)實(shí)際工程具有一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻(xiàn)

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