一种改善MVDR波束形成性能的方法

最小方差信号无畸变响应(MVDR)波束形成具有最佳的信号保护、干扰消除和噪声降低能力,即信号/(干扰+噪声)比增益最大,它的能量输出作为一种波数谱(方位)估计器,其估计精度或分辨力受着声场信噪比因素的限制。本文提出一种新的改进MVDR波束形成方位分辨力的方法,它可以调节这种波束形成器权向量中的增强因子(等价于改善声场的信噪比条件),从而改进其方位分辨能力,并且不以牺牲信号/(干扰+噪声)比增益为代价。     

基于任意阵的最小方差无失真响应聚焦波束形成的被动定位方法

将最小方差无失真响应(MVDR)聚焦波束形成近场被动定位方法应用到平面任意结构阵列上,可以很好地解决线列阵由于阵长较长,在实际使用中存在布放困难、部分阵元失效影响定位性能等问题。本文首先分析了平面任意结构阵列的近场接收信号模型,推导出阵列流型,然后将MVDR聚焦波束形成技术应用到该模型中,得到了基于任意阵的MVDR聚焦波束形成近场被动定位方法。仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

孔径扩展中相位修正因子估计的改进算法

传统的扩展拖曳阵列尺寸算法(Extended Towed Array Measurement,ETAM)在信噪比不够高、相位修正因子的相位角处于以间断点为中心的\     

利用近场MVDR双聚焦波束成形方法实现被动测距

本文分析了近场环境下基于双聚焦波束成形的水下被动测距方法。通过修正MVDR方向矢量,得到了适用于近场环境的MVDR。仿真实验证明近场MVDR双聚焦波束成形测距方法优于普通波束成形和远场MVDR双聚焦波束成形,能明显减小目标距离估计的模糊区域。在相邻两个日标的定位性能上,MVDR双聚焦波束成形技术也比MVDR单聚焦系统体现出更大的优势,能较好地分辨目标。     

圆弧形面阵自适应波束形成快速计算方法

针对圆弧形面阵估计水下目标二维波达方向的问题,提出一种降维处理的自适应波束形成方法。利用圆弧形面阵模型简化阵列内插矩阵的计算,通过垂直和水平两阶段波束加权,降低自适应波束形成维数,从而实现快速估计声源二维波达方向的目的。仿真结果表明,所提改进方法的计算量较传统二维最小方差无失真波束形成方法降低约一个数量级,且在低快拍条件下具有更明显的噪声抑制优势。湖上实验数据处理结果验证,在复杂水声环境下,所提方法具有较好的目标分辨性能。     

一种基于模态域波束形成的水平阵被动目标深度估计

水面水下目标分辨与识别一直是被动声呐探测领域的难题.利用一种水平阵模态域波束形成算法获得己知方位目标声源的各阶模态强度,将其与不同深度的各阶参考模态强度进行匹配,最终实现了对声源的深度估计.仿真结果表明,该算法可以在信噪比为-10 dB的情况下,用300Hz带宽的信号样本,实现对声源深度的有效估计.系统分析了不同参数和不同波导条件对该方法目标深度估计性能的影响.其中,阵元数越多,模态样本数越多,计算频段越宽,方位估计精度越高,有效阵长越长,深度估计的性能越好.阵元间距和波导深度的变化不会影响该方法的深度估计性能,并且该方法的深度估计性能在声速剖面、海底参数等波导条件存在扰动时具有鲁棒性.     

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

基于时频分析的多目标盲波束形成算法

针对现有盲波束形成算法适用范围较窄, 多目标信号分离级联模式结构复杂、并联模式稳定性较差等问题, 提出一种基于时频分析的多目标盲波束形成算法. 该算法首先利用时频分析技术给出信号导向矢量的不确定集, 然后优化求解导向矢量的最优估计, 最后利用Capon方法实现多目标信号的并行输出. 理论分析及仿真结果表明, 该算法对信号特性没有特殊要求, 适用性较广, 性能稳定, 且输出信干噪比高于其他盲波束形成算法, 接近于最优Capon波束形成器.     

An improved TOA estimation algorithm based on denoised MVDR for B5G positioning

This paper proposes an improved minimum variance distortionless response (MVDR) based TOA estimation algorithm for 5G NR signals under multipath environments. The proposed algorithm achieves high resolution by exploiting a large number of subcarriers of 5G signals and reduces the dimension of the covariance matrix involved in MVDR substantially by utilizing a novel smoothing scheme. Since MVDR requires a relatively high signal-to-noise ratio (SNR), a denoising method is used to improve the TOA estimation performance. Simulation results show that the proposed algorithm achieves much higher resolution than the Bartlett beamformer (BF) and the TOA estimation accuracy remains high over a wide range of SNRs.     

改进MVDR波束形成性能的计算机模拟

本文补充前一篇文章\     

逆波束形成的旁瓣抑制

为了降低普通逆波束形成旁瓣,提出了一种新的旁瓣抵消技术。该技术利用指向性函数中的旁瓣部分去估计声场的响应,然后从基阵估计的声场减去这部分指向性函数旁瓣估计的声场,从而得到最终的声场估计。由于较多的旁瓣响应被估计的声场扣除,最终估计的声场中的旁瓣大大降低。利用该技术可有效地抑制干扰,同时又可保持普通逆波束形成的方位高分辨力。湖试结果显示了该技术的有效性和可行性。     

一种基于矢量水听器阵的归一化加权Capon波束形成方法

矢量水听器同时拾取声场的标量信息声压和矢量信息振速。本文在分析了各向同性噪声场下矢量水听器阵Capon波束形成方位谱的基础上，提出了一种归一化加权Capon波束形成的改进算法，并给出了方位谱的表达式。本方法不需要特征分解，并且得到的是通常意义上的功率谱(可用于估计信号的能量)。仿真计算表明，此方法的性能优于Capon法，可大大提高方位估计的精度。     

A double constrained robust capon beamforming based imaging method for early breast cancer detection

Ultra-wideband （UWB） microwave images are proposed for detecting small malignant breast tumors based on the large contrast of electric parameters between a malignant tumor and normal breast tissue. In this study, an antenna array composed of 9 antennas is applied to the detection. The double constrained robust capon beamforming （DCRCB） algorithm is used for reconstructing the breast image due to its better stability and high signal-to-interference-plus-noise ratio （SINR）. The successful detection of a tumor of 2 mm in diameter shown in the reconstruction demonstrates the robustness of the DCRCB beamforming algorithm. This study verifies the feasibility of detecting small breast tumors by using the DCRCB imaging algorithm.     

A cost-effective approach for spectrum sensing using beamforming

Spectrum sensing (SS) is one of the principal challenges on which the mobile communication is based on. Identifying the available frequency bands, also called white spaces, is the main issue. A novel blind approach for SS in the narrowband context is proposed in order to improve the signal detection. Considering a channel with its angle of arrival (AoA), we use beamforming technique to exploit the maximum and minimum angular energy. Both theoretical developments of the threshold and performance analysis are developed. To validate our contribution, the analytical results of the performance developed in this paper are compared with those from simulation. A comparison of state-of-the-art SS method using the eigenvalue decomposition is provided which brings an interesting trade-off between complexity and performance. Finally, simulation results considering the probability of misdetection under very low signal-to-noise ratio (SNR) are presented.     

基于半定规划和秩-1分解的稳健波束形成

针对标准Capon波束形成器在存在导向矢量失配时性能急剧下降问题, 提出了一种基于半定规划和秩-1分解的稳健波束形成算法. 该方法通过对实际导向矢量的估计提高自适应波束形成算法稳健性. 首先分别从干扰抑制和噪声抑制两个方面推导了新导向矢量应满足的约束条件, 并证明了利用矩阵滤波器构造约束条件的合理性; 构造了估计最优导向矢量的优化问题并将其转化为易于求解的松弛半定规划问题, 同时引入秩-1分解理论用于优化问题的求解. 仿真分析表明, 与目前较为常见的算法相比, 本文算法只需利用期望信号可能入射区间这一先验信息, 能获得更高输出信干噪比和功率估计精度. 关键词： 稳健自适应波束形成 半定规划 秩-1分解 导向矢量估计     

可变不确定集约束的鲁棒自适应波束形成方法

自适应波束形成方法在存在协方差矩阵误差和导向向量误差的失配条件中性能严重下降。最差情况性能最优。(Worst-Case Performance Optimization,WCPO)方法可以显著增强失配条件下自适应波束形成的鲁棒性,但该方法存在系统性的信号功率过估计问题,并且限定协方差矩阵不确定集与导向向量不确定集的两个关键参数需要人为指定,缺乏具备明确物理意义的求解方法和数据自适应性.本文以WCPO方法为基础,给出了信号功率过估计的理论分析以及相应的改进方法,提出了基于矩阵重构的协方差矩阵不确定集参数的自适应估计方法,最终得到一种可变不确定集约束的鲁棒自适应波束形成方法(WCPO-PCVC).相比WCPO方法,该方法消除了信号功率估计的系统性偏差,且关键参数无需人为指定。数值仿真和海试数据处理结果表明,该方法在失配条件下具有良好的干扰与旁瓣抑制能力,与常规波束形成方法相比具有更好的信号到达角分辨能力,与自适应波束形成方法相比估计的信号功率更为精准。     

稳健的子带子阵级导向最小方差波束形成算法

导向最小方差(STMV)波束形成是一种利用导向协方差矩阵获得自适应权值的方法,具有快速收敛特性.常规的稳健导向最小方差(RSTMV)波束形成算法在处理宽频带信号时,性能下降明显.为了改善算法的性能,结合频域子带划分和空域子阵划分技术,提出一种多子带不确定集独立约束的稳健子阵级STMV波束形成算法。通过频域子带划分可对不同子带的导向向量误差范数边界进行约束,计算出各子带对应的对角加载量,得到稳健的子带级最小方差波束形成算法权向量;同时采用子阵技术进行降维处理,可进一步增加划分子带的数目,从而提高算法的性能并有效降低计算复杂度,最终得到一种稳健的子带子阵级STMV波束形成算法。理论分析和仿真结果表明,在阵列导向向量存在误差的情况下,该算法在干扰方向形成的零陷最深,且零陷波束宽度最窄,输出信噪比接近理论值,因此性能最佳.实际海试数据处理表明,在强干扰目标存在时,弱目标输出信干噪比较RSTMV算法可提高4 dB,较常规波束形成可提高10 dB,在角度分辨力和算法复杂度方面得到有效改善,同时可以保证目标功率无失真输出。     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

一种提高静态傅里叶干涉仪光谱分辨率的方法

为了在不改变静态傅里叶变换干涉具尺寸的前提下提高光谱分辨率,设计了正交斜楔型静态傅里叶变换干涉具,采用两个正交的等效斜楔形成连续的光程差变化.通过推导传统干涉具与正交斜楔型干涉具的光程差函数,设计了采用正交斜楔型干涉具增加有效探测长度,从而提高光谱分辨率的方法.经仿真计算,正交斜楔型干涉具的最大光程差为0.323 4 mm,比传统干涉具的0.080 8 mm大4倍左右,即光谱分辨率提高了4倍.实验证明,由于正交斜楔的探测原理使干涉具边缘的干涉条纹产生畸变,故要对干涉条纹进行边缘切除及滤波,给出了切除大小的计算公式.采用WQF520型光谱仪进行对比实验,检测800 nm的激光,该干涉具误差小于1 nm.该方法可有效地提高静态傅里叶变换干涉具的光谱分辨率.     

有源声呐中的改进加权自适应高分辨距离估计方法

为提高有源声呐对目标回波亮点的距离分辨能力,提出了一种改进加权自适应高分辨距离估计方法,所提方法功率谱中的权值矩阵可采用3种形式:第1个元素为残差平方和其余为0的对角阵、单位阵、残差平方和构成对角阵,采用不同参考子带高阶线性预测的调和平均构造功率谱表达式,避免了距离维自适应方法功率谱中的低阶线性预测。通过数值仿真和水池试验对所提方法与距离维自适应方法进行了比较研究,结果表明所提方法在接近的计算量下获得较优的距离分辨能力。