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1、一种改进自适应波束形成技术探究摘要：在阵列信号处理过程中，有限次快拍采样会使得到的自适应波束出现畸变的问题，此时，采用幅度加权来抑制副瓣的效果也不太理想。文中将分析一种基于协方差矩阵非线性变换的自适应波束形成技术，对接收数据协方差矩阵进行非线性变换，然后采用Capon法形成自适应波束。通过仿真，表明该方法具有良好的波束保形能力，信干噪比损失较小，波束经幅度加权后，副瓣高度可降低约10dBo关键词：协方差矩阵；非线性；自适应；波束畸变；幅度加权ResearchofAImprovedAdaptiveBeamf
2、ormingMethodZHENGChao,GAOHeng,DINGRuo-liang(Xi'anelectronicengineeringresearchinstitute,Xi'an710100)Abstract:Inarraysignalprocessing,theperformanceofadaptivebeampatterndegradesunderfinitesnapshotcondition.Amplitudeweightingtosuppressthesidelobeisalsonotre
3、allyperfect.Theadaptivebeamformingmethodbasedonnonlinearfunctionsofthecovariancematrixisanalysed,transformthecovariancematrixofthereceiveddatabynonlineartransformation,thenformtheadaptivebeamwithcaponalgorithm.Thesimulatingresultsshowagoodbeampatternwiths
4、lightloses,andamplitudeweightingwillgetthelowersidelobe,about10dB.Keywords:convarianeematrix;nonlinear;adaptive;beamdistortion;amplitudeweighting当阵列天线自适应工作时，相对于干扰环境，权值将相应改变，这种权值改变，它虽然在干扰方向形成波束凹口，但可能会引起整个波束畸变，即副瓣升高。导致自适应波束口]畸变的主要原因有：(1)有限次快拍(2)系统误差(3)色噪声背景
5、。当采样数较少时，对阵列的噪声估计不足，使得协方差矩阵估计值存在误差。从特征分解的角度出发，波束畸变的主要原因是小特征值扩散，自适应方向图计算时考虑了小特征值及其特征波束，因此，加速波束收敛的有效途径是减弱噪声波束的影响。解决这一问题常用的方法是角线加载技术[2][3],但在不同干扰环境下，加载量如何选择，是实际应用对角线加载技术所面临的问题。本文将分析一种利用协方差矩阵非线性函数的自适应波束形成方法[5]，以改善特征值发散程度，减弱噪声对特征波束的影响。1基于协方差矩阵非线性变换的自适应波束形成技术以平
6、面空间的等距线阵为例，设阵元数为M,阵元间距为d，共有P个信源，其中M>Po设波达方向为01，…，0P,并以阵列的第一个阵元作为基准，各信号源在基准点的复包络分别为s1(t)，…，sP(t)，各阵元上第k次快拍的采样写成向量形式x(k)=As(k)+n(k)(1)式中A=[a(01)a(0p)],a(0i)=1,e・e・・,s(k)=[s1(k)，…，sp(k)]T,n(k)=[n1(k)，…,nM(k)]To抑制干扰的自适应波束形成就是对各阵元的接收信号进行加权求和，为使与特定空域信号a(eo)相匹配的
7、信号的输出信号干扰噪声比最大，其自适应权值为Wopt=M阶加权对角矩阵。实际计算中R用其K次采样信号得到的估计值■二・・x(k)xH(k)代替，此时自适应权值[4]■=p"・1aq(2)对确定的和估计的协方差矩阵R和■特征值分解，得R="AiuiuiH="AiuiuiH=on2"uiuiH(3)式中A1>A2>..>AP>AP+1=..=AN=an2是R相应的N个特征值，其对应的特征向量为ui(i=1,2,N)O■和"(i=1,2,,N)分别为■的特征值及对应的特征向量。在白噪声、无限次快拍和无系统误差时
8、，大特征值与干扰源数相同，其它小特征值相等，等于噪声功率。在有限次快拍时，特征值分解后，小特征值的相对扰动远远大于特征值的相对扰动量。因此，如果能对协方差矩阵■特征值进行某种非线性处理，补偿这种特征值发散的影响，有可能得到较好的波束保形效果，因此，可利用下式计算自适应权■=p"-kaq(5)其中(0
