一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法。使用本发明专利技术能够在较低采样快拍的情况下，有效地抑制干扰，并能使自适应方向图的主瓣保形和旁瓣降低，且能获得较高的输出SINR和较快的收敛速度。本发明专利技术首先建立了包含期望信号的信号模型，并对该信号模型的协方差矩阵进行重构，得到只含干扰和噪声的协方差矩阵，从而避免了期望信号参与自适应权矢量的计算；然后依据正交投影算法获得的自适应权矢量在干扰方向自适应地形成零陷，有效地抑制干扰，并且不会在主瓣方向进行相消，从而使得主瓣保形和旁瓣降低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及阵列信号处理
，具体涉及一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法。 
技术介绍
阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，它在雷达、通信、声纳、导航、语音信号处理、地震监测以及生物医学工程等众多军事及国民经济领域得到了广泛的应用。自适应波束形成是阵列信号处理中的一项重要研究内容，其实质就是通过对各阵元自适应加权，进行空域滤波，从而达到增强期望信号，抑制干扰信号和减弱噪声信号的目的。最小方差无失真响应(MVDR)是一种比较常用的算法，它通过在期望信号方向约束阵列增益为1，且使阵列输出功率最小，从而达到抑制干扰的目的。协方差矩阵求逆(SMI)算法是实现MVDR算法的一种常用的方法，但在较低快拍时，此算法的输出SINR和自适应方向图的收敛速度较慢。  在实际应用中，综合考虑硬件条件和环境因素，计算自适应权值采用的采样快拍数较少。为了在低快拍情况下，解决SMI算法带来的问题，正交投影(OP)算法得到了广泛的应用，其实质是将静态权矢量投影到干扰子空间的正交补空间(即噪声子空间)上，进而得到自适应权矢量。此算法中，小特征值对应的特征向量并没有参与自适应权矢量的计算，所以在低快拍条件下，此算法可使输出SINR和自适应方向图快速收敛到最优值。但是当采样快拍中含有期望信号时，OP算法的性能将会急剧下降，输出SINR和自适应方向图的收敛速度大大降低。因为OP算法将期望信号当作干扰进行抑制，导致期望信号相消、自适应方向图主瓣变形、旁瓣升高。所以，当采样快拍中含有期望信号时，OP算法将不能够有效地抑制干扰及增强期望信号。 
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法，能够在较低采样快拍的情况下，有效地抑制干扰，并能使自适应方向图的主瓣保形和旁瓣降低，且能获得较高的输出SINR和较快的收敛速度。  本专利技术的基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法包括如下步骤：  步骤一，采用Capon空间谱对包含期望信号的采样快拍信号在期望信号的角度范围以外的角度范围进行积分，得到重构的不含期望信号的干扰加噪声协方差矩阵；  步骤二，根据步骤一获得的协方差矩阵估计干扰子空间，并根据正交投影自适应波束形成方法获得自适应权矢量，进而对接收到的回波进行自适应波束形成。  其中，步骤一中所述包含期望信号的采样快拍信号模型XX(t)为  XX(t)＝a(θd)Sd(t)+AS(t)+N(t)  其中，a(θd)为期望信号的导向矢量；θd为期望信号的入射角度；Sd(t)为期望信号的复包络；A＝[a(θ1),a(θ2),…a(θp)]为阵列流型矩阵；a(θi),i＝1,2,…p,为干扰信号的导向矢量；θi,i＝1,2,…p,为干扰信号的入射角度；S(t)＝[S1(t)，S2(t),…Sp(t)]T，Si(t),i＝1,2,…p,为第i个干扰信号的复包络；N(t)＝[n1(t),n2(t),…,nN(t)]为背景白噪声；  重构的不含期望信号的干扰加噪声协方差矩阵Rin为  R in = ∫ Θ ‾ P ( θ ) a ( θ ) a h ( θ ) dθ ]]> 其中，Θ为期望信号的角度范围，为Θ的补集；a(θ)为方向入射角度为θ的导向矢量；(·)H表示复共轭转置；P(θ)为采样快拍数据的Capon空间谱估计；其中，  P ( θ ) = 1 a H ( θ ) R X - 1 a ( θ ) ]]> R X = 1 K Σ i = 1 K X X ( t i ) X X H ( t i ) ]]> 其中，XX(ti)为i时刻阵列的采样值，i1,…,K；K为采样快拍数。  所述期望信号的角度范围为3dB波束宽度。  步骤二中，首先对不含期望信号的干扰加噪声协方差矩阵Rin进行特征值分解，利用MDL准则估计出干扰信号的个数为P，选取Rin的特征向量的前P个列向量组成干扰子空间的估计Us，即然后根据估计出的干扰子空间，采用正交投影自适应波束形成方法，求解出自适应权矢量W；最后利用自适应权矢量W对接收到的回波进行自适应波束形成。  有益效果：  为了减小采样快拍中的期望信号对求解自适应权矢量的影响，首先建立了包含期望信号的信号模型，并对该信号模型的协方差矩阵进行重构，本专利技术采用Capon空间谱在期望信号以外的空间进行积分，得到只含干扰和噪声的协方差矩阵，从而避免了期望信号参与自适应权矢量的计算，因此，本专利技术能够在低采样快拍且采样快拍中含有期望信号的情况下，有效地完成自适应波束形成，并依据正交投影算法获得的自适应权矢量在干扰方向自适应地形成零陷，有效地抑制干扰；同时，由于自适应权矢量中不包含期望信号，因此，不会在主瓣方向进行相消，从而使得主瓣保形和旁瓣降低。本专利技术能够在自适应波束形成处理之后有较高的输出信干噪比，且自适应方向图和输出信干噪比有较快的收敛速度。  附图说明 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，采用Capon空间谱对包含期望信号的采样快拍信号在期望信号的角度范围以外的角度范围进行积分，得到重构的不含期望信号的干扰加噪声协方差矩阵；步骤二，根据步骤一获得的协方差矩阵估计干扰子空间，并根据正交投影自适应波束形成方法获得自适应权矢量，进而对接收到的回波进行自适应波束形成。

【技术特征摘要】
1.一种基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方法，其特征在于，
包括如下步骤：
步骤一，采用Capon空间谱对包含期望信号的采样快拍信号在期望信号的
角度范围以外的角度范围进行积分，得到重构的不含期望信号的干扰加噪声协
方差矩阵；
步骤二，根据步骤一获得的协方差矩阵估计干扰子空间，并根据正交投影
自适应波束形成方法获得自适应权矢量，进而对接收到的回波进行自适应波束
形成。
2.如权利要求1所述的基于协方差矩阵重构的正交投影自适应波束形成方
法，其特征在于，步骤一中所述包含期望信号的采样快拍信号模型XX(t)为
XX(t)＝a(θd)Sd(t)+AS(t)+N(t)
其中，a(θd)为期望信号的导向矢量；θd为期望信号的入射角度；Sd(t)为期
望信号的复包络；A＝[a(θ1),a(θ2),…a(θp)]为阵列流型矩阵；a(θi),i＝1,2,…p,为
干扰信号的导向矢量；θi,i＝1,2,…p,为干扰信号的入射角度；
S(t)＝[S1(t),S2(t),…Sp(t)]T，Si(t),i＝1,2,…p,为第i个干扰信号的复包络；
N(t)＝[n1(t),n2(t),…,nN(t)]为背景白噪声；
重构的不含期望信号的干扰加噪声协方差矩阵Rin为
R in = ∫ Θ ‾ P ( θ ) a ( θ ) a h ( θ ) dθ ]]>其中，Θ为期望信号的角度范围，为Θ的补集；a(θ)为方向入射角度为
θ的导向矢量；(·)H表示复共轭转置；P(θ)为采样快拍数据的Capon空间谱估计；
其中，
P...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小鹏，曾涛，闫路，张宗傲，龙腾，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11