一种基于小波的智能天线波束形成系统和方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于小波的智能天线波束形成系统和方法，适用于智能天线波束 利用阵列天线接收空间中的电磁信号，实现对信号的空域滤波和提高对信号的接收处理增 益。
【背景技术】
[0002] 近些年，阵列信号广泛已应用在通信、雷达、射电天文、声纳、电子侦察、地震探测、 监测以及医疗诊断等多个领域。阵列信号利用放置在空间中不同位置的传感器阵列采集信 号，通过信号处理办法实现数据的融合和处理，以提取所需信息或提高信号输出质量。文献 中，智能天线波束形成技术是阵列信号处理的主要研究方向，相比较传统的单个天线，传感 器阵列可根据一定的准则，对每个天线接收数据进行加权求和，自适应地将天线阵主瓣对 准期望信号方向，而将零点对准干扰信号，实现更高的信干噪比、更强的空间分辨力。
[0003] 传统的智能天线波束形成算法有最小均方误差法（LMS)、矩阵求逆法（SMI)。文献 [1]中，最小均方误差法具有简便灵活、易于实现、稳定性高的优点，但收敛速度较慢。由于 电磁环境的复杂性和日益增长的使用需求，现代电子测量装备需要比传统的探测设备具有 更好的弱信号目标侦测能力。因此在这种实际需求下，收敛速度较慢的最小均方误差法的 应用受到了限制。文献[2]中，矩阵求逆法虽然收敛速度较快，数值特征稳定，干扰效果较 好，但是计算复杂度较高，当采样较少时，引起波束图主瓣畸变、副瓣过高。主瓣畸变降低了 获取期望信号的准确性，副瓣过高则降低系统对干扰信号的抑制力。
[0004] 因此需要一种收敛率和计算复杂度高度兼顾，满足复杂性电磁环境里精确获取目 标需求的数字波束形成方法。
[0005] 本申请是基于以下参考文献提出的：
[0006] [1]索忠伟，王建英，魏阳，吕雪.一种基于LMS改进算法的语音增强方法[J]. 微计算机信息，2006, 11:237-238.
[0007] [2]高阳，贾鑫，张佳，尹灿斌，李云涛.一种改进的SMI旁瓣干扰抑制算法研 究[J].航天电子对抗，2011，04:54-57.
【发明内容】
[0008] 针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于小波的智能天线波束形成系 统和方法，该法简称WL-SMILMS法。基于小波的智能天线波束形成系统由天线阵模块、小 波分解模块、频率判断模块、LMS更新低频权矢量模块、SMI更新高频权矢量模块、权矢量融 合模块、波束形成模块构成。基于小波的智能天线波束形成方法首先由天线阵模块接收来 波信号，接收信号即为天线阵信号，再将天线阵信号利用小波分解预处理，采用db5小波函 数，将信号分解到多尺度频域，分解后得到四部分内容一一dl，d2, d3, a3,其中a3为小波分 解信号的近似部分，dl，d2，d3为小波分解信号的细节部分。将信号进行频率判断，通过低 通滤波器滤出低频信号a3,将原四部分信号dl，d2, d3, a3与低频信号a3通过减法器得到 高频信号dl，d2, d3。在采样率一致的情况下，低频信号采样点较多，高频信号采样点较少， 因此针对dl，d2, d3采用收敛快但计算复杂度高的矩阵求逆方法（SMI)进行权矢量更新，针 对a3采用计算简单但收敛较慢的最小均方误差方法（LMS)进行权矢量更新。其中针对dl 信号的权矢量更新，首先由数据长度M、信号dl、dl的转置，计算出相关矩阵估计R1，并求出 Rl的逆矩阵R1 S然后由数据长度M、信号dl、期望信号d计算出相关向量的估计信号r ;最 后R11与r相乘即可得权矢量更新值Wciptl。同样方法，计算出针对d2，d3信号的权矢量更新 值Wcipt3。针对a3信号的权矢量更新，首先设置权矢量Wcipt4前一刻为O ;然后由期望信 号d、信号a3计算出误差信号e，再计算出误差信号的共辄心最后由共辄误差信号e '信号 a3、前一刻权矢量，计算出更新权矢量Wcipt4。通过加法器将Wciptl, Wcipt2, Wcipt3, Wcipt4求和得w _， 实现权矢量的最终融合。用Wcipt调节滤波器抽头权值，通过数字信号处理器，最终实现波束 形成。
[0009] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于小波的智能天线波束形成 系统和方法，系统包括：天线阵模块、小波分解模块、频率判断模块、LMS更新低频权矢量模 块、SMI更新高频权矢量模块、权矢量融合模块、波束形成模块构成。方法步骤如下：（1)接 收信号，用天线阵模块接收来波模块信号，得到天线阵信号；（2)分解信号，将含有干扰的 数字天线阵信号通过小波分解模块，分解信号到多尺度频域。从而得到信号的近似部分a3， 细节部分dl，d2, d3 ; (3)判断信号频率，将信号dl，d2, d3, a3通过FIR低通滤波器和减法 器，得到低频信号、高频信号；(4)权矢量更新，针对高频信号采用收敛快但计算复杂度高 的矩阵求逆法进行权矢量更新，针对低频信号采用计算简单但收敛较慢的最小均方误差法 进行权矢量更新；（5)权矢量融合，通过加法器实现各部分信号对应的权矢量求和；(6)数 字波束形成，用融合后的权矢量更新滤波器抽头权值，实现最终的数字波束形成。
[0010] 所述的天线阵模块，由天线阵元为18的直线阵构成；
[0011] 所述的频率判断模块，由FIR低通滤波器、减法器构成；
[0012] 所述的LMS更新低频权矢量模块，由最小均方误差发构成，更新信号低频部分的 权矢量；
[0013] 所述的SMI更新高频权矢量模块，由矩阵求逆法构成，更新信号高频部分的权矢 量；
[0014] 所述的权矢量融合模块，由加法器构成，实现低频部分、高频部分权矢量的有效融 合；
[0015] 所述的波束形成模块，由减法器、数字信号处理器构成，将融合的权矢量作用于滤 波器，实现最终的波束形成。
[0016] 本发明的有益效果是：
[0017] 基于小波的智能天线波束形成系统和方法克服了矩阵求逆算法（SMI)复杂度高、 副瓣较高的缺点，降低SMI法9%的计算复杂度，副瓣幅度平均降低10dB，约降低总幅度的 15. 2%，从而提高了获取期望信号的准确性以及系统对干扰信号的抑制力。基于小波的智 能天线波束形成法同时克服最小均方误差算法（LMS)收敛慢的缺点，运行时间比LMS法提 高了 16. 3%，使得波束形成收敛较快，具有更好的弱信号目标侦测能力。基于小波的智能天 线波束形成系统和方法，实现了收敛率和计算复杂度的高度兼顾，满足复杂性电磁环境里 精确获取目标的使用需求。
【附图说明】
[0018] 图1为本发明的系统构架示意图。基于小波的智能天线波束形成系统由天线阵模 块、小波分解模块、频率判断模块、LMS更新低频权矢量模块、SMI更新高频权矢量模块、权 矢量融合模块、波束形成模块构成。
[0019] 图2为本发明的器件结构图。
[0020] 图3为本发明实施例2中得到的期望信号及干扰信号时域图形。
[0021] 图4为本发明实施例2中得到的小波分解来波信号。
[0022] 图5为本发明实施例3中得到的基于小波的智能天线波束形成方向图。
[0023] 图6为本发明实施例4中得到的基于小波的智能天线波束形成法与传统方法方向 图对比图。
【具体实施方式】
[0024] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本发明的实施作进一步详细的说明。
[0025] 下面结合附图1，附图2阐述本发明提出的一种基于小波的智能天线波束形成系 统的具体结构。
[0026] 图1为本发明提出的一种基于小波的智能天线波束形成系统构架示意图，包括： 1.天线阵模块，2.小波分解模块，3.频率判断模块，4. LMS更新低频权矢量模块，5. SMI更新 高频权矢量模块，6.权矢量融合模块，7.波束形成模块构成。图2为本发明提出的一种基 于小波的智能天线波束形成系统的器件结构图，其基本工作原理表述如下：
[0027] 这种基于小波的智能天线波束形成方法，第一步，用天线阵模块接收来波信号模 块信号，也即天线阵信号。天线可将发射机经传输线输出的射频导波能量变换为无线电 波能量辐射到空间里去，也可将入射的空间电磁波能量转换为射频导波能量传输给接收电 路。假设期望信号Sk(t)从(\方向入射，干扰信号共k-Ι个，其中干扰信号\(」=1···Μ_1) 从Qj方向入射。阵元接收信号矢量可表示为
[0028] X (t) = Sk (t) + (S1 (t) +S2 (t) +··· +Sm ! (t)) +n (t) (1)
[0029] 其中n(t)为噪声。
[0030] 第二步，小波变换天线阵数字信号。阵列接收信号具有多分辨率特性，这是 使用小波理论的依据；预变换信号至多尺度小波域，降低信号的自相关性，可有效改善 LMS算法收敛速度慢的缺点；针对不同频域采用不同算法，可相对降低计算复杂度；天线 阵列信号难免受高斯白噪声污染，小波域比时域更易去除。在matlab中，采用db5小 波函数，用语句[C, L] = wavedec (X，3, ' db5'），将阵列信号X分解到多尺度频域。用 语句a3 = appcoef (C, L, ' db5'，3)，可得到信号的近似部分a3,用语句[bl, b2, b3]= de