一种稳健的波束域自适应波束形成算法-论文.pdf

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1、第31卷第4期计算机应用研究Vo1．31No．42014年4月ApplicationResearchofComputersApr．2014一种稳健的波束域自适应波束形成算法术赵宏鹏，代月花H，朱德智，卢金龙，罗京(1．安徽大学电子信息工程学院，合肥230601；2．中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥230031)摘要：在波束域算法中，针对波束域期望信号的指向误差落在波束主瓣边缘时波束性能严重恶化，采用波束域旋转矢量法的线性约束来改善波束域自适应算法的性能，同时为提高工程的实施性，减少算法的计算量，利用信

2、号的特征值大于噪声的特征值这一理论，采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间，将求得的权矢量投影于改进的波束域的特征信号子空间，该算法在波束域中不但减少了计算量，而且使波束具有更好的信号比和稳健性。实验仿真验证了提出的改进波束域特征空间的稳健自适应算法的正确性和有效性，具有一定的工程实用价值。关键词：波束域；自适应波束形成；特征分解；信号子空间；线性约束最小方差(LCMV)中图分类号：TN957．52；TP301．6文献标志码：A文章编号：1001—3695(2014)04—1151—03doi：10．

3、3969／j．issn．1001．3695．2014．04．047Robustbeam—spaceadaptivebeamformingalgorithmZHAOhong．peng，DAIYue—hua”，ZHUDe—zhi，LUJin—long，LUOJing(1．SchoolofElectrical＆InformationEngineering，AnhuiUniversity，Hefei230601，China；2．No．38ResearchInstitute，ChinaElectronicsTechno

4、logyGroupCorporation，Hefei230031，China)Abstract：Inthebeam-spacealgorithm，whenthepointingerrorofthebeam—spacebeamdesiredsignalfallsontheedgeofthemainlobeofthebeam，theperformanceisalwaysbecomingdeteriorated．Therefore，thispaperusedthebeamrotationvectorofthelin

5、eardomainconstraintstoimprovetheperformanceofbeam—domainadaptivealgorithm，meanwhile，inordertoapplyintheimplementationoftheprojectandreducethecomputationalvolume，itemployedthespacecovariancematrixinversetoapproachtothepowerofthesignalsubspaceaccordingtothesi

6、gnaleigenvaluesweremuchgreaterthanthenoisecharacteristicvalueofthetheory．Thealgorithmnotonlyreducesthebeam’Scomputationalquantityandhasbettersignalratioandrobust—nesscharacteristics．Simulationexperiments’resultsprovethatthecorrectnessandthesuperiorityofthem

7、odifiedbeam—spaceeigenspace-basedalgorithm，havingacertainpracticalvalueoftheproject．Keywords：beam-space；adaptivebeam-forming；eigenspaced-decomposition；signalsubspace；LCMV随着自适应波束形成算法被广泛应用于雷达、声呐、无线响，这样就形成了较宽的波束主瓣。针对这一情况，本文采用通信、医学影像等军事和民用领域，对其研究得到了科学院所校正后的旋转矢量

8、，这样在期望信号附近增加一个约束条件，和高校研究人员的重视，但大部分的研究主要集中于阵元域的为了提高工程上的可操作性，减少计算量，基于信号特征值大自适应波束的形成，波束域自适应波束形成的相对很少。但自于噪声特征值这一特性，利用特征空间协方差矩阵逆的高阶次文献[1]中提出了在波束域进行超分辨测角的思想进行DOA幂来近似等价于信号子空间，将求得最优化矢量的权矢量投影估计后，很多学者对波束域方法进行了深入