本发明专利技术公开了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量误差补偿的自适应波束形成方法。使用本发明专利技术能够在采样快拍中含有期望信号且信号导向矢量存在不匹配的情况下，有效抑制干扰，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对采样协方差矩阵进行特征值分解，利用MDL准则估计出噪声子空间，接着采用Root-MUSIC方法估计出信号源的入射角度，并判断出期望信号的入射角度，进而重构出新的干扰加噪声协方差矩阵；然后通过求解二次约束二次规划问题补偿期望信号导向矢量的不匹配；最后利用重构出的新的干扰加噪声协方差矩阵和修正的导向矢量求解出自适应权矢量，能在干扰方向自适应的形成零陷，有效抑制干扰。
【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于协方差矩阵重构和导向矢量误差补偿的自适应波束形成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，重构窄带均匀线阵的干扰加噪声协方差矩阵步骤1.1，建立信号模型窄带均匀线阵接收到的信号模型为X(t)＝a(θ0)S0(t)+AS(t)+N(t) (1)其中，a()为导向矢量，θ0为期望信号的入射角度，a(θ0)为期望信号的导向矢量，a(θ0)=[1,ej2πλdsinθ0,ej2πλ2dsinθ0,...ej2πλ(N-1)dsinθ0]T,]]>d为相邻阵元之间的间距，N为窄带均匀线阵阵元总个数，λ为波长，[·]T为矩阵转置；S0(t)为期望信号的复包络，t为时间；A＝[a(θ1)，a(θ2)，…a(θP)]为阵列流型矩阵，θi为第i个干扰信号的入射角度，i＝1，2，…P，P为干扰信号总个数，a(θi)为第i个干扰信号的导向矢量，a(θi)=[1,ej2πλdsinθi,ej2πλ2dsinθi,...ej2πλ(N-1)dsinθi]T;]]>S(t)＝[S1(t)，S2(t)，…SP(t)]T，Si(t)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；其采样协方差矩阵为R=1KΣk=1KX(tk)XH(tk)]]>其中，X(tk)为k(k＝1，2，…，K)时刻阵列的采样值，K为采样快拍数，(·)H表示复共轭转置；步骤1.2，对采样协方差矩阵R进行特征值分解，获得R的N个特征值j＝1，2，…，N，和对应的正交特征向量其中，特征值按从大到小的顺序排列则根据最小描述长度MDL准则，期望信号加干扰子空间Us=[u^1,u^2,...,u^p,u^p+1],]]>噪声子空间Uq=[u^p+2,u^p+3,...,u^N];]]>步骤1.3，采用Root‑MUSIC方法估计出信号源的入射角度为θ^i=arcsin(λ2πdarg{z^i}),i=0,1,2,...,P]]>其中，zi为zi＝exp(jωi)的根；通过计算信号源各入射角度与假定的期望信号方向之间的间隔判断出期望信号：其中，Beam_Width为主波束宽度；则重构的干扰加噪声协方差矩阵为Rin=Σi=1Pλ^1a(θ^i)aH(θ^i)+λ^NIN×N]]>步骤2，将期望信号导向矢量修正为a~=a‾+e⊥]]>其中，为假定的期望信号导向矢量，e⊥为真实的期望信号导向矢量与假定的期望信号导向矢量之间的不匹配量e垂直于的分量；步骤3，根据步骤1获得的重构的干扰加噪声协方差矩阵Rin和步骤2获得的修正后的期望信号导向矢量计算出自适应权矢量为W=Rin-1a~a~HRin-1a~]]>步骤4，利用步骤3获得的自适应权矢量，对回波数据进行加权处理，进行自适应波束形成。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨小鹏，闫路，曾涛，胡晓娜，张宗傲，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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