基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014—03．10计算机应用，2014，34(3)：649—652，657C0DENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001．9081(2014)03—0649—04doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．03．0649基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法侯云山，张新成，金勇(1．河南科技大学信息工程学院，河南洛阳471023；2．开封大学软件技术学院，河南开封475004；3．河南大学图像处理与模式识别研究所，河南开封

2、475000)(通信作者电子邮箱houys20134@163．con)摘要：针对在自适应波束形成中，当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题，提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下，首先利用多重信号分类(MUSIC)空间谱在不合期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵；然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件；进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信

3、号导向矢量估计的优化问题，并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明，当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下，所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值，优于其他自适应波束形成方法。关键词：自适应波束形成；信干噪比；空间谱；导向矢量中图分类号：TN911．7文献标志码：AAdaptivebeamformingalgorithmbasedoninterference—noisecovariancematrixreconstructionHOUYunshan，Z

4、HANGXincheng，JINYong(1．CollegeofInformationEngineering,HenanUniversityofScienceandTechnology，LuoyangHenan471023，China；2．CollegeofSoftwareTechnology,KaifengUniversity，KaifengHenan475004，China；3．InstituteofImageProcessingandPatternRecognition，HenanUniversity,KangHenan475000，China)Abstra

5、ct：Inadaptivebeamforming，thepresenceofthedesiredsignalcomponentinthetrainingdata，smallsamplesize，andimpreciseknowledgeofthedesiredsignalsteeringvectorarethemaincausesofperformancedegradation．Inordertosolvethisproblem，thispaperproposedarobustadaptivebeamformingalgorithmwhichperformedin

6、terference—plus—noisecovariancematrixreconstructionanddesiredsignalsteeringvectorestimation．Inthisalgorithm，firsttheinterference—plus—noisecovariancematrixwasreconstructedusingMultipleSignalClassification(MUSIC)spatialspectruminthesignal—freeanglesection，thentheconstraintthatprevented

7、theconvergenceoftheestimateofthedesiredsignalsteeringvectortoanyoftheinterferencesteeringvectorsortheirlinearcombinationwasderived，nextthisconstraintwasusedtogetherwiththemaximizationofthearrayoutputpowertoformulateanoptimizationproblemofestimatingthedesiredsignalsteeringvector，andcon

8、vexop