鲁棒自适应波束形成算法比较与实验研究

传统的自适应波束形成算法对基阵的轻微误差非常敏感,为提高自适应波束形成技术对阵列误差的鲁棒性,在分析线性约束最小方差波束形成的基础上,研究并比较了对角加载算法和支持向量机算法对自适应波束形成器鲁棒性能的改善,和对对角加载算法和支持向量机算法进行了鲁棒性能分析与比较。水池实验结果表明,传统的对角加载算法能够提高波束形成器对信号导向向量失配与样本协方差矩阵误差的鲁棒性。而基于支持向量机算法的波束形成器在波达方向失配的较高信噪比或存在大量干扰信号时表现出更好的鲁棒性,为提高波束形成器的鲁棒性提供了一种新的有效途径。     

改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法

针对低复杂度的最小方差方法虽降低计算复杂度但成像质量不高的问题,提出了一种改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法.通过抽取协方差矩阵的有效行来计算自适应加权值,其中,有效行数的选取由更加准确的高斯相位相干系数确定,然后再用高斯相位相干因子对加权矢量做进一步修正,从而达到降低复杂度的同时保证成像质量的目的.通过实验验证,将改进算法与原算法和另一种降低复杂度的波束域方法进行对比分析,充分证明了改进算法在降低复杂度和提升成像质量方面的优越性.     

基于非线性约束的可变对角加载自适应波束形成算法

提出了一种鲁棒波束形成算法。给出了一种基于可变角加载形式的方向图权向量形式，然后利用非线性约束条件对此权向量进行优化。新的算法可以在期望信号导引向量存在误差的情况下提供较好的输出SINR。仿真证明了新算法的有效性。     

一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

基于非线性约束的可变对角加载自适应波束形成算法

提出了一种鲁棒波束形成算法。给出了一种基于可变角加载形式的方向图权向量形式,然后利用非线性约束条件对此权向量进行优化。新的算法可以在期望信号导引向量存在误差的情况下提供较好的输出SINR。仿真证明了新算法的有效性。     

一种基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法

当信号方向向量精确已知时,传统最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成算法具有较好的分辨率和抗干扰能力.在实际通信环境中,由于外部环境、天线阵列以及采样协方差矩阵的估计误差等因素的影响,导致传统MVDR波束形成算法的性能急剧下降.针对这一问题,本文提出了一种新的基于对角载入的鲁棒MVDR波束形成算法.该算法考虑信号方向向量的偏差对MVDR算法性能的影响,并在最大允许偏差范围内导出最优的权重向量,有效地抑制了偏差对输出性能的影响,具有很强的鲁棒性,从而能够适应复杂的通信环境;同时该算法采用递推算法避免矩阵求逆,降低了计算复杂度,便于工程实现.仿真实验表明,与传统MVDR算法相比,所提算法具有更好的输出性能。     

4阶量算法在盲波束形成上的应用

对波束形成算法性能进行了比较,考虑盲波束形成算法具有不需要阵列流形、到来方向、训练序列以及干扰和噪声的自相关矩阵等先验知识的特点,设计了基于4阶累积量盲波束形成器·由于直接利用入射信号的高阶量统计信息,不仅可以有效地消除高斯噪声的影响,而且可以消除加性非高斯噪声的影响·仿真实验结果证明,与最小方差无畸变响应的波束形成器(MVDR)相比,作者所提出算法适用于多径传播环境,具有收敛速度快,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等特点·     

一种双重约束的稳健自适应波束形成算法

针对最差情况下最优性能波束形成算法(WCB)仅具备对导向矢量误差稳健性的问题,提出了一种双重约束稳健自适应波束形成算法(DCRAB),在WCB的基础上增加了一个协方差矩阵误差约束条件,因而在理论上同时具备对导向矢量误差和协方差矩阵误差的稳健性.经过多次严格条件的释放,将非凸的DCRAB问题转化为凸的二阶锥规划问题(SOCP),最后可采用与WCB相似的方法求解.数值仿真结果表明DCRAB在输出SINR,DOA误差、有限采样点和方向图增益等方面都优于WCB和其他一些经典算法.     

结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法

在医学超声成像中,幅度相位估计(APES)波束形成算法能够更稳健地估算期望信号幅度,但其以牺牲较少量分辨率为代价.针对此问题,提出基于幅度相位估计并融合子空间投影技术的自适应波束形成算法.首先通过幅度相位估计算法初步计算加权向量,然后将加权向量向回波信号的期望信号子空间投影,以此来抑制噪声和干扰,改善成像的分辨率和对比度.经仿真分析,所提出的子空间投影与幅度相位相融合的算法在成像的分辨率、对比度和稳健性方面均优于原始的幅度相位估计算法.     

基于导数约束的互谱降秩自适应波束形成

在导数约束基础上,提出了一种对阵列导向矢量失配稳健的互谱降秩自适应波束形成算法.通过在期望方向上设置多个线性导数约束,对阵列接收数据进行利用互谱能量的降秩处理,然后进行自适应波束形成.该算法不仅能够在导向矢量失配情况下获得较好的性能,并且弥补了传统稳健自适应波束形成算法运算量大的缺点.仿真分析表明,所提出的算法具有较好的稳健性能.     

鲁棒RLS波束形成算法

分析了多径传播环境下,信号方向向量的偏差和采样样本数目的变化对自适应波束形成算法性能的影响,提出了一种鲁棒RLS波束形成算法·该算法具有收敛速度快,抗扰动性强,误差小的特点·采用鲁棒RLS波束形成算法不但降低了波束形成器对于信号方向向量的偏差的敏感程度,而且可以保证阵列输出的信干噪比(SINR)接近最优值,仿真实验验证了所提算法的有效性·实验结果表明即使在强扰动或偏差存在的情况下,采用鲁棒RLS算法可使系统具有良好的SINR,而且可以改善加权向量的归一化偏差·     

非线性约束条件下的二次优化R-CAB算法

为了解决R—CAB算法的方向图零陷不深或无法对准干扰信号方向的问题,在非线性约束条件下,通过二次优化鲁棒周期自适应波束形成算法的的权向量,调整了方向图零陷的位置和深度,改善了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感特性,具有很好的的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真试验都证明了算法的有效性。     

一种基于GSC框架波束域快速稳健自适应波束形成算法

GSC框架是自适应波束形成降秩算法的统一模型,一般通过构造降秩矩阵来降低算法的运算量,但是降秩矩阵大多通过特征分解来获得,给算法带来了大量额外的运算量。针对此问题,提出了一种波束域的快速稳健自适应波束形成算法,通过转换矩阵将输入信号从高维度的阵元域转换到低维度的波束域,然后在波束域运用子空间类算法,用信号子空间来构造阻塞矩阵、降秩矩阵和映射矩阵,既降低了计算量,又解决了基于GSC框架的自适应算法在信噪比较高时由于期望信号相消导致性能严重下降的问题。仿真结果证明了提出的算法有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。     

冲击噪声背景下一种稳健自适应波束形成算法

 针对冲击噪声背景下,常规波束形成算法性能下降的问题,本文提出了一种适用于任意未知统计特性的代数拖尾冲击噪声环境下的基于归一化的线性约束正交投影(NLCOP)算法。该算法通过对输入信号进行无穷范数归一化,使变换信号的协方差矩阵在代数拖尾的冲击噪声环境下存在且有界,将自适应权矢量约束于噪声子空间,提高了波束形成器在冲击噪声背景下的性能。NLCOP算法无需噪声特征指数的先验信息,具有更低的副瓣电平且干扰抑制能力强。仿真结果验证了该算法的有效性。     

四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成

针对常规四元数域波束形成器在模型误差条件下的性能退化问题,提出基于拉伸三极子双平行阵列的四元数域主特征空间投影鲁棒自适应波束形成方法.相比现有四元数域最劣态最优化鲁棒波束形成器,该方法无需求解具有高计算复杂度的凸优化问题,且不涉及用户参数的优化设置,更易于实现.仿真结果表明,所提出的波束形成器可有效克服信号相消问题,能够以较低的计算成本获取优于四元数域最劣态最优化鲁棒自适应波束形成器的性能,且其优势在高信噪比和短快拍条件下尤为显著.      

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状，智能天线能够自适应地跟踪用户信号，抑制干扰，增加通信容量，提高频谱复用率，在第三代移动通信系统中占有重要地位.作为智能天线的核心技术之一，波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法，根据算法对信号处理方式的不同，把它分为三大类,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后，对波束形成算法中的一类比较重要的盲波束形成算法进行了分类介绍。     

一种新的自适应波束形成优化算法

结合信号处理技术引入了哈密顿优化算法,将哈密顿算法(HA)作为解决电控寄生天线(ESPAR)的自适应波束形成技术非线性问题的工具.将描述粒子运动的哈密顿方程用来解决优化问题,势能作为波束形成的代价函数,动能由动量代替,研究结果表明,该算法为寻求代价函数的全局最小值提供了一个更大的可能性.仿真结果也说明了采用哈密顿算法的ESPAR天线能够灵活地驾驭其主波束和零陷.     

适用于任意阵列的鲁棒波束形成算法

针对期望信号来波角度误差和干扰快速变化导致的导向矢量失配问题,本文提出了一种新型的零陷展宽鲁棒自适应波束形成算法.该算法重构接收信号的协方差矩阵,根据大致的期望信号角度约束平顶主瓣波束,提出了迭代算法来解决经过上述处理步骤后得到的非凸的优化问题.仿真显示,本文提出的算法相比于传统算法对来波角度误差及干扰快速变化拥有更好的鲁棒性,且该算法适用于任意阵列.