基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法，属于阵列信号处理领域。本发明首先建立最小方差无畸变响应波束形成问题的信号模型，然后在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下，利用多重信号分类空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵，并在该矩阵的基础上，通过使用阵列输出功率最大化和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来求解真实期望信号导向矢量的估计值。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，本发明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，优于其它自适应波束形成方法。
【专利说明】基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及阵列信号处理领域的波束形成方法，具体涉及一种基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法。
【背景技术】
[0002]波束形成是阵列信号处理中的一项关键技术，广泛应用于无线通信、雷达、声纳、麦克风语音阵列处理、射电天文学、医学成像等领域。在许多实际应用场合，由于训练数据常常包含有期望信号成分、较少的样本数和不精确的期望信号导向矢量，导致了波束形成性能急剧下降。因此，提高波束形成器的稳健性一直以来都是该领域内的研究热点。
[0003]总的来说，现有的稳健波束形成方法可以基于最小方差无畸变响应(MinimumVariance Distortionless Response, MVDR)波束形成器分为两类。第一类主要使用各种技术来处理采样协方差矩阵，这是因为实际应用中得不到精确的干扰加噪声协方差矩阵。这类方法中最有代表性的就是对角加载技术。然而即使能够自动计算并选择不同情况下的最优的加载因子，得到的也只是理论上的信号协方差矩阵的估计值，而不是干扰加噪声协方差矩阵。第二类只处理期望信号的导向矢量，这是因为精确的导向矢量很难得到。在这一类方法中，最有代表性的是最差情况性能优化方法。它使用了信号导向矢量的不确定集，通过将期望信号导向矢量约束于各类不确定集合中，避免了因导向矢量匹配误差而产生的期望信号相消等问题。但在实际应用中，失配向量的模的边界通常是未知的。
[0004]以上这些波束形成方法基本上都是采样矩阵求逆(Sample Matrix Inversion,SMI)波束形成器或称为最小功率无畸变响应(Minimum Power Distortionless Response，MPDR)波束形成器的推广。当阵列流型精确已知时，使用它们和使用最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成器没有什么区别。但是当阵列流型不完全已知时，上述方法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，则存在波束输出信干噪比下降的问题。
【发明内容】
[0005]为了解决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下降的问题，本发明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。
[0006]为实现上述目的，本发明的技术方案为:基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法，包括如下步骤:
步骤一、建立最小方差无畸变响应波束形成问题的信号模型
M元均匀线阵在左时刻接收的窄带信号可表示为:= + + (I)，其中，#维矢量气(fr), 和《I?分别表示统计独立的期望信号、干扰信号和高斯白噪声分量，期望信中的〃W为信号波形，a为期望信号导向矢量；在导向矢量a精确已知时，基于最大输出信干噪比准则计算得到最小方差无畸变响应波束形成问题
【权利要求】
1.基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成方法，其特征在于:包括如下步骤: 步骤一、建立最小方差无畸变响应波束形成问题的信号模型:5/元均匀线阵在々时刻接收的窄带信号可表示为:C
【文档编号】G06F17/16GK103778102SQ201410016849
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年1月15日 优先权日:2014年1月15日
【发明者】侯云山, 翟红村, 李佩佩, 吴景艳, 祁志娟, 汤艳红, 翟蒲杰 申请人:河南科技大学