• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 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 ?

    基于干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成

    2017-09-08 06:54:06程院兵鄭昱
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年14期
    關(guān)鍵詞:譜估計(jì)協(xié)方差波束

    文/程院兵 鄭昱

    基于干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成

    文/程院兵 鄭昱

    針對傳統(tǒng)基于采樣協(xié)方差矩陣的自適應(yīng)波束形成在樣本數(shù)少、訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在期望信號等條件下,干擾抑制性能嚴(yán)重下降問題,提出一種基于干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成算法。該算法采用自適應(yīng)譜估計(jì)回波空間譜,從角度維將空間譜分為期望信號區(qū)域和干擾區(qū)域,通過對干擾信號區(qū)域積分重構(gòu)干擾協(xié)方差矩陣。與傳統(tǒng)方法相比,該算法可避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含期望信號,且利用自適應(yīng)譜估計(jì)提高干擾空間譜的估計(jì)精度,從而提高干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)精度。仿真結(jié)果證明了所提算法的有效性和優(yōu)越性。

    自適應(yīng)空間譜估計(jì) 矩陣重構(gòu) 自適應(yīng)波束形成

    自適應(yīng)波束形成(ADBF)技術(shù)作為陣列信號處理領(lǐng)域的重要分支,被廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、聲吶、無線通信和語音處理等領(lǐng)域[1-8],可根據(jù)接收陣列數(shù)據(jù)自適應(yīng)計(jì)算波束形成權(quán)值,抑制干擾??偹苤?,自適應(yīng)波束形成對陣列模型和信號模型失配敏感,傳統(tǒng)基于采樣協(xié)方差矩陣(SCM)的自適應(yīng)波束形成,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在期望信號情況下,會(huì)出現(xiàn)期望信號自消。隨著信噪比(SNR)的增加,期望信號分量增加,尤其在高SNR下,輸出信干噪比(SINR)損失嚴(yán)重[2-5,8]。

    為改善ADBF穩(wěn)健性,采用SCM的對角加載技術(shù)可緩解有用信號自消問題,但該方法對場景敏感,不同場景需要選擇不同的對角加載因子[4]。文獻(xiàn)[5]將空間角度離散化,采用對干擾角度搜索格點(diǎn)的CAPON空間功率譜求和得到干擾加噪聲協(xié)方差(INCM),避免INCM中包含期望信號,但對于非角度搜索格點(diǎn)的干擾,其空間譜估計(jì)誤差大,造成INCM估計(jì)誤差大。

    本文從空域角度出發(fā),提出一種自適應(yīng)空間譜估計(jì)的干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)算法。文章首先建立了回波信號模型,回顧了傳統(tǒng)的基于采樣協(xié)方差矩陣的自適應(yīng)波束形成算法,然后給出了基于自適應(yīng)迭代算法估計(jì)空間功率譜,通過對空間譜干擾區(qū)域積分重構(gòu)干擾協(xié)方差矩陣,最后基于最小無失真方差響應(yīng)(MVDR)實(shí)現(xiàn)干擾抑制。該算法避免了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含期望信號,且利用自適應(yīng)譜估計(jì)提高干擾空間譜的估計(jì)精度,從而提高干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文算法對非角度搜索格點(diǎn)干擾的協(xié)方差矩陣具有較好的估計(jì)精度,且在低SNR和高SNR下均可獲得近似最優(yōu)的SINR性能。

    1 信號模型

    假設(shè)接收天線陣列為等間距均勻線陣,陣元數(shù)為M,陣元間距為半波長。期望信號和干擾信號均位于遠(yuǎn)場,則回波信號可表示為

    式中

    對回波信號的波束形成輸出為

    式中w∈CMx1為波束形成權(quán)矢量,(·)H表示矢量或矩陣共軛轉(zhuǎn)置。輸出信干噪比(SINR)可表示為[8]

    求解式(4),可得最優(yōu)權(quán)值

    2 干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)算法

    2.1 基于自適應(yīng)空間譜估計(jì)的干擾協(xié)方差矩陣重構(gòu)

    式中Θ=[-π/2,π/2]表示空間譜的角度區(qū)域?;谑剑?),則干擾加噪聲協(xié)方差矩陣可寫為

    式中ΘI表示干擾角度區(qū)域。一般,干擾個(gè)數(shù)和方向未知,無法直接計(jì)算式(8),可采用下式計(jì)算

    圖1:空間功率譜和自適應(yīng)波束形成方向圖

    式中ks1和ks2分別對應(yīng)θs1和θs2對應(yīng)的搜索格點(diǎn)索引。P(θk)表示第k個(gè)角度的空間功率譜。則基于Capon譜估計(jì)得到干擾加噪聲協(xié)方差矩陣[5]

    Capon譜估計(jì)能得到高分辨的空間譜,但當(dāng)干擾角度不落在搜索格點(diǎn)上時(shí),空間功率譜估計(jì)誤差大,譜泄露嚴(yán)重。本文提出一種迭代自適應(yīng)空間譜(ASS)估計(jì)算法估計(jì)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣。算法思路:計(jì)算第k個(gè)角度格點(diǎn)的空間譜時(shí),其他角度格點(diǎn)的譜均認(rèn)為是干擾項(xiàng)。第k個(gè)角度的干擾項(xiàng)協(xié)方差矩陣為

    最小化除了第k點(diǎn)外的空間功率譜,需要求解代價(jià)函數(shù)

    式中xn表示X的第n列,sk,n表示第n個(gè)采樣點(diǎn)在第k個(gè)角度的信號。求解式(14)得

    則第k個(gè)角度的自適應(yīng)空間功率譜為

    2.2 算法步驟

    在2.1節(jié)基礎(chǔ)上,總結(jié)本文基于自適應(yīng)空間譜的干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)算法步驟:

    步驟1:初始化空間功率譜

    步驟2:迭代計(jì)算空間功率譜

    (1)將Pass(θk)帶入式(13)計(jì)算協(xié)方差矩陣

    (3)將sk,n帶入式(17)計(jì)算Pass(θk),k=1, …,K

    (4)重復(fù)(1)~(3)至算法收斂,收斂準(zhǔn)則可設(shè)置為相鄰兩次迭代Pass(θk)的相對誤差小于某一極小值。

    步驟3:將Pass(θk)帶入式(17)計(jì)算干擾項(xiàng)協(xié)方差矩陣

    步驟4:基于MVDR準(zhǔn)則,本文基于干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成權(quán)矢量

    3 仿真結(jié)果與性能分析

    假設(shè)雷達(dá)收發(fā)陣列的陣元數(shù)32,陣元間距半波長。發(fā)射信號為帶寬5MB、脈寬20us、重復(fù)周期200us的線性調(diào)頻(LFM)信號。目標(biāo)信號角度0°,信噪比25dB,目標(biāo)位于第180個(gè)距離門。下面從對干擾抑制性能和輸出信干噪比與輸入信噪比關(guān)系兩個(gè)方面說明本文算法的有效性和優(yōu)越性。仿真實(shí)驗(yàn)中,“MPDR-R”表示基于采樣協(xié)方差矩陣和MPDR準(zhǔn)則的結(jié)果,“MVDR-Ri+n-CAPON”表示采用Capon空間譜重構(gòu)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣和MVDR準(zhǔn)則的結(jié)果,“MVDR-Ri+n-ASS”表示采用本文提出的基于自適應(yīng)空間譜重構(gòu)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣和MVDR準(zhǔn)則的結(jié)果,“DBF”表示未采用自適應(yīng)算法的常規(guī)波束形成。

    3.1 實(shí)驗(yàn)1:干擾抑制性能

    圖2:干擾抑制輸出結(jié)果

    圖2給出了DBF和上述三種方法的干擾抑制輸出結(jié)果??梢钥闯觯蓴_抑制前,DBF輸出目標(biāo)SINR約6dB,無法檢測。干擾抑制后,MVDR-Ri+n-ASS算法輸出SINR=39.4dB,高于MPDR-R算 法7.7dB,高 于MVDR-Ri+n-CAPON算法11.5dB。這是因?yàn)镸PDR-R算法中采樣協(xié)方差矩陣中含有目標(biāo)信號,造成信號自消;CAPON空間譜算法對干擾空間功率譜估計(jì)偏差大,造成干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)誤差大。

    3.2 實(shí)驗(yàn)2:輸出信干噪比與輸入信干噪比關(guān)系

    干擾參數(shù)、目標(biāo)角度和距離門同實(shí)驗(yàn)1。圖3給出了輸出信干噪比與輸入信干噪比關(guān)系。圖中MVDR-Opt為基于式(5)最優(yōu)權(quán)值得到的結(jié)果,MVDR-R為基于式(6)權(quán)值得到的結(jié)果,MVDR-Ri+n-CAPON為式(12)權(quán)值的結(jié)果,MVDR-Ri+n-ASS為基于式(18)權(quán)值的結(jié)果。可以看出,MVDR-Opt接近輸出SINR理論值M×SNR,本文MVDR-ASS算法結(jié)果在低SNR和高SNR下的SINR均與最優(yōu)權(quán)值結(jié)果接近,優(yōu)于MPDR-R和MVDR-Ri+n-CAPON算法。這是因?yàn)椋翰蓸訁f(xié)方差中含有目標(biāo)分量,造成MVDR-R方法隨著輸入SNR的增大,輸出SINR損失嚴(yán)重;本文基于自適應(yīng)空間譜(ASS)算法相比基于CAPON譜算法具有更高的干擾功率譜估計(jì)精度,可提高干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)精度。

    圖3:輸出SINR與輸入SNR的關(guān)系

    4 結(jié)束語

    本文提出一種基于干擾協(xié)方差重構(gòu)的自適應(yīng)波束形成算法。該算法采用自適應(yīng)迭代方法估計(jì)空間功率譜,通過對空間功率譜積分重構(gòu)干擾協(xié)方差矩陣。與基于采樣協(xié)方差矩陣算法相比,本文算法避免了由于協(xié)方差矩陣中包含目標(biāo)信號引起的信號自消,且在低SNR和高SNR下均可獲得近似最優(yōu)的SINR性能。同時(shí),本文算法對落在非角度搜索格點(diǎn)的干擾同樣具有較高的功率譜估計(jì)精度,提高了干擾協(xié)方差矩陣估計(jì)精度,從而改善干擾抑制性能。

    [1]H.Ruan and R.C.de lamare.Robust adaptive beamforming using a lowcomplexity sharinkage-base mismatch estimation algorithm[J].IEEESignal Processing Letter,2014,21(17):60-64.

    [2]Bin L.,Chongtao G.and Lei H.et al.Robust adaptive beamforming with random steering vector mismatch[J].Signal Processi ng,2016,129(04):190-194.

    [3]F.Shen,F.Chen and J.Song.Robust adaptive beamforming based on steering vector estimation and covariance matrix reconstruction[J]. IEEE Communications Letter,2015,19(09):1636-1639.

    [4]Li J.,Stoica P.and Wang Z. On robust Capon beamforming and diagonal loading[J].IEEE Transactions on Signal Processi ng,2003,51(07):1702-1715.

    [5]Y.Gu,N.A.Foodman,and S.Hong,et al.Robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix reconstruction and steering vector estimation[J].IEEE Transactions on Signal Processi ng,2012,60(07):3881-3885.

    [6]陳沛,趙擁軍,劉成城.基于稀疏重構(gòu)的共性陣列穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2017,39(02):301-308.CHENPei,ZHAOYongjun,LIUChengc heng. Robust adaptive beamforming algorithm for conformal arrays based on spares reconstruction[J].Journal ofElectronics and Information Technology,2017,39(02):301-308.

    [7]李立欣,白童童,張會(huì)生,等.改進(jìn)的雙約束穩(wěn)健Capon波束形成算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào),2016,38(08):2014-2019.LI Lixin,BAITongtong, ZHANG Huisheng,et al.Improved double constraint robust Capon beamformingalgorithm[J].Journal of Electronics and Information Techn ology,2016,38(08):2014-2019.

    [8]Li J.andStoica P.Robust adaptive beamforming[M].New Jersey:John Wiley & Sons Press,2006.

    [9]王永良,陳輝,彭應(yīng)寧,等.空間譜估計(jì)理論與算法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004.WANG Yongliang,CHEN Hui,PENG Yingning, et al.Spatial spectrum estimation theory and algorithm[M]. Beijing: Tsinghua University Press,2004.

    作者單位 南京電子技術(shù)研究所 江蘇省南京市 210039

    程院兵(1984-),男,江蘇省南京市人。博士學(xué)位?,F(xiàn)為南京電子技術(shù)研究所工程師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)載雷達(dá)信號處理、MIMO雷達(dá)信號處理、譜估計(jì)等。

    猜你喜歡
    譜估計(jì)協(xié)方差波束
    毫米波大規(guī)模陣列天線波束掃描研究*
    圓陣多波束測角探究
    電子測試(2018年6期)2018-05-09 07:31:54
    基于MATLAB實(shí)現(xiàn)的AR模型功率譜估計(jì)
    Helix陣匹配場三維波束形成
    不確定系統(tǒng)改進(jìn)的魯棒協(xié)方差交叉融合穩(wěn)態(tài)Kalman預(yù)報(bào)器
    一種基于廣義協(xié)方差矩陣的欠定盲辨識(shí)方法
    經(jīng)典功率譜估計(jì)方法的研究
    基于非正交變換的局域波束空時(shí)自適應(yīng)處理
    Welch譜估計(jì)的隨機(jī)誤差與置信度
    縱向數(shù)據(jù)分析中使用滑動(dòng)平均Cholesky分解對回歸均值和協(xié)方差矩陣進(jìn)行同時(shí)半?yún)?shù)建模
    高清| 关岭| 成武县| 淄博市| 景德镇市| 房产| 阿尔山市| 成都市| 焦作市| 策勒县| 乐平市| 墨脱县| 梅河口市| 宝应县| 凌云县| 青铜峡市| 博白县| 图们市| 牙克石市| 满洲里市| 遂平县| 武强县| 乌鲁木齐市| 沙河市| 永靖县| 缙云县| 柯坪县| 阳东县| 麻阳| 克东县| 织金县| 洛隆县| 威远县| 商水县| 广宁县| 高尔夫| 益阳市| 开化县| 城口县| 舟曲县| 上栗县|