基于阵列流型分离的稳健自适应波束形成

《基于阵列流型分离的稳健自适应波束形成》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第33卷第2期遥测遥控Vol．33，№．22012年3月JournalofTelemetry，TrackingandCommandMarch2012*基于阵列流型分离的稳健自适应波束形成11112杨鹏，杨峰，聂在平，欧阳骏，周海京(1电子科技大学电子工程学院成都6117312北京应用物理与计算数学研究所北京100088)摘要:在较少的采样数或期望信号指向存在误差的情况下，传统的自适应波束形成算法的性能会受到较大影响。基于阵列流型分离的思想，提出一种新的自适应波束形成方法，

2、可以在较少的采样数或期望信号指向存在误差时获得较稳健的性能。数值仿真证明了方法的有效性。关键词:自适应波束形成;阵列流型分离;稳健性+中图分类号:TN821．91文献标识码:A文章编号:CN11-1780(2012)02-0022-05引言在自适应阵列理论中，传统的Capton波束形成器或最小方差无失真响应MVDR(MinimumVarianceDistortionlessResponse)波束形成器的权矢量是根据接收数据的二阶统计特性得到的，当采样数足够大且期望信号的方向精确已知时，具有接近于最优波束形成器的性能。然而，在实际应用中，由于采样数总是有限的，导致

3、对接收数据的协方差矩阵R估计不准确，此时若用R求最优自适应权会导致期望信号相［1］消。另一方面，由于上述波束形成器需要预先知道期望信号的方位信息，如果对期望信号的来波方向DOA(DirectionofArrival)估计不准确，会导致主波束指向一个错误的方向，此时最优权值会把期望信号当［1］作干扰来抑制，导致在真实的来波方向形成零陷。为了解决上述问题，一种常用的方法是对R进行对［2］角加载DL(DiagonalLoading)。对角加载量的选取必须适中，如何快速而准确地确定最佳加载量是一［3～7］个复杂的过程。近年来，国内外有很多基于自适应对角加载波束形成器的报

4、道，这些新方法的提出大大提高了自适应波束形成器的稳健性。本文提出了一种新的基于阵列流型分离技术MST(ManifoldSeparationTechnique)的自适应波束形成方法，可以克服小采样数和DOA估计出现偏差引起的波束形成性能下降。1阵列流型分离技术原理［8］阵列流型分离技术是建立在阵列流型可以被表示为一个阵列采样算子，作用在一个仅仅和来波方M×1向有关的矢量上的思想。假设有一个任意结构的阵列，阵元数为M，阵列流型a(0)∈C的第m个元素为jkrm(0－m)am(0)=fm(0)e(1)式(1)中k=2π/λ表示波数，λ是信号的波长，rm是坐标

5、原点到阵元中心的距离，m=2π(m－1)/M是阵元位置在极坐标中与x轴的夹角。fm(0)是第m个阵元的方向图函数，表示第m(m=1，2，…，M)个天线单元对从方向0来的信号的响应。式(1)可展开为K1kjk(0－m)am(0)≈∑jJk(krm)fm(0)e(2)槡2πk=－K其中Jk(·)表示k阶的第一类贝塞尔函数。由于fm(0)是一个以2π为周期的周期函数，它可以用傅里叶*基金项目:国家自然科学基金联合基金资助项目(No．10876007)收稿日期:2011-12-19收修改稿日期:2011-12-21第33卷第2期杨鹏等，基于阵列流型分离的

6、稳健自适应波束形成·23·系数Fml展开为Ljl0fm(0)=∑Fmle(3)l=－L将式(3)代入式(2)中，有NLN1n－l－j(n－l)mjn0jn0am(0)≈∑∑jJn－l(krm)Fmlee=∑Gmne(4)槡2πn=－Nl=－Ln=－N其中n=l+k，N=L+K。将式(4)表达为矩阵形式，有a(0)≈Gsd(0)(5)M×(2N+1)矩阵Gs∈C的第(m，n)个元素为L1n－l－j(n－l)mGmn=∑jJn－l(krm)Fmle(6)槡2πl=－L(2N+1)×1矢量d(0)∈C的第n个元素为jn0dn(0)=e(7)M×

7、(2N+1)注意，这里采样矩阵Gs∈C是一个包含了阵列结构信息的矩阵，包括辐射方向图以及所有的(2N+1)×1误差，例如阵元间的互耦、阵元位置误差以及制作的公差，它不依赖于波矢量。而d(0)∈C是一个具有范德蒙德结构的矢量，仅仅与0有关。因此把这项技术称作阵列流型分离技术。［9］在实际操作中，我们可以利用测量来获得阵列采样矩阵Gs。通过移动围绕阵列并且位置精确已知的远场源，我们可以测量阵列对该信号的响应a()。通过在Q个不同方位点进行测量和采样，可以得到calM×Qcal校准矩阵A∈［a(1)，a(2)，…，a(Q)］∈C。已经有文献证明采样矩阵G

8、s可以通过对A进行［9