互耦条件下稳健自适应波束形成方法技术

本发明专利技术针对现有稳健波束形成方法中，因互耦条件下的导向矢量失配而直接或间接地导致波束形成算法性能下降的技术问题，公开了一种互耦条件下稳健自适应波束形成方法。本发明专利技术不用已知互耦信息，只是基于阵列互耦结构的特殊性就可以重构干扰加噪声协方差矩阵和期望信号协方差矩阵，并且通过对重构的协方差矩阵采用最大化信噪比准则来求得最终权向量而不需要对期望信号导向矢量进行估计。在期望信号功率较强或较弱时都保持非常好的性能，且可以快速的收敛。

Robust adaptive beamforming method under mutual coupling conditions

The present invention robust beamforming method, because the steering vector mismatch under the condition of mutual coupling and directly or indirectly lead to beamforming algorithm performance, discloses a mutual coupling under the condition of robust adaptive beamforming method. The invention is not known mutual information, only the particular array mutual coupling can be reconstructed based on the structure of the interference plus noise covariance matrix and the covariance matrix of the desired signal, and the covariance matrix of the reconstruction by maximizing the SNR to get the final weight vector without the need for the desired signal steering vector estimation. When the desired signal power is strong or weak, it maintains very good performance and converges quickly.

【技术实现步骤摘要】
互耦条件下稳健自适应波束形成方法
本专利技术涉及自适应阵列信号处理领域的波束形成技术，具体是涉及在未知互耦信息时的一种均匀线阵存在互耦时的稳健波束形成方法。
技术介绍
现有的绝大部分稳健波束形成方法基本针对的是期望信号入射角失配这种情况，而不是导向矢量失配这种问题。这些常规的波束形成方法在对阵列导向矢量建模时，通常假设各阵元相对于其他阵元独立工作，即在阵元间无互耦的前提下进行的。然而实际应用中，当阵元间距离较近时，阵元间的互耦效应就不可忽略。阵元互耦存在时，由于各阵元入射开路电压的二次反射，阵元的输出电压变为各阵元开路电压以相应互耦系数为权系数的线性叠加，会带来导向矢量的误差，从而导致大多数稳健自适应波束形成算法性能恶化。考虑一个N维远场窄带信号，假设期望信号入射角度为θ0,K个来自不同方向的独立干扰信号，其入射角度分别为θk,k＝1,2,…,K。理想情况下n时刻的接收信号x(n)为：x(n)＝A(θ)s(n)+e(n),n＝1,2,…,N，其中A(θ)＝[a(θ0),a(θ1),…,a(θK)]为大小为M×(K+1)的阵列导向矢量矩阵，s(n)＝[s0(n),s1(n),…,sK(n)]T,n＝1,2,…,N为n时刻信号的复包络；e(n),n＝0,1,2,…,N是零均值，方差为的噪声向量。并且期望信号的导向矢量为a(θ0)，期望信号的复包络为s0(n)。且假设期望信号、干扰与噪声之间均相互独立。为了求得用于波束形成的权矢量，一种解决思路是最小化如下的代价函数J(w)。J(w)的具体定义为：J(w)＝E{|wHx(n)-s0(n)|2}，E{·}表示求取期望值操作。而J(w)可进一步计算为：其中Rx＝E{x(n)xH(n)}是接收信号的协方差矩阵，为期望信号的功率。为了最小化J(w),令J(w)对w求梯度，并令梯度▽J(w)＝0，可求得最终解为：由于相关矩阵Rx总是是非负定的，因此大于等于0。为了最小化J(w)，只有当为零，才能得到最小值。因此可以求得期望信号功率的估计为：代入可得：在实际应用中，由于真实的协方差矩阵Rx很难得到，因此常用样本协方差矩阵代替：对应的权矢量表示为：上式求解的权向量即通常采用的采样协方差矩阵求逆(SMI,StimulateCovarianceMatrixInversing)算法的解(具体见文献:ConvergenceRateinAdaptiveRader,LEBrennan,JDMallett,ISReed；IEEETransononAES,1973,Page(s):14-19)。其中有限快拍数的影响使得对的解并不是最优的。理想情况下求解最优权矢量的思想是最大化输出信干噪比SINR(SignaltoInterferenceplusNoiseRatio)。根据定义，输出SINR为：其中Ri+n表示真实干扰噪声协方差矩阵、Rs表示真实期望信号协方差矩阵。基于SINR可得最优权矢量为：wSINR_opt＝v{Ri+n-1Rs}，其中v{·}代表矩阵的最大特征值对应的特征向量。然而当期望信号存在于接收数据中时，很难得到真实的协方差矩阵Ri+n和Rs。现有一种稳健方法(见文献：ArobustadaptivebeamformingmethodbasedonthematrixreconstructionagainstalargeDOAmismatch，JulanXie,HuiyongLi,ZishuHe；EURASIPJournalonAdvancesinSignalProcessing,2014)采用Capon谱估计重构干扰噪声协方差矩阵以及期望信号协方差矩阵其中Θ为期望信号可能存在的角扇区，为Θ在整个扫描区间的补。利用重构的协方差矩阵可得到新的输出SINR表达式：对进行特征值分解，得到主特征值(即前P个大特征值)对应的特征向量组成的信号子空间为Us。由于Us包含期望信号导向矢量张成的空间，可以利用期望信号与干扰信号的互不相关性，得到Us⊥a(θi)，其中a(θi)为干扰信号导向矢量。利用Us关于干扰子空间和期望信号子空间的特性允许这样构造最优权矢量：w＝Usr，其中r是旋转矢量。经计算，当权矢量满足w＝Usr时，可以得到最小值。则最大化SINRRec的问题可以转化为：令则可得到的最优解rRec＝M{RU}，其中M{·}代表矩阵最大特征值对应的特征向量。得到旋转矢量后，将其代入w＝Usr，就可求得最优的权矢量wRec：wRec＝UsrRec。当阵列存在互耦时，角度θ方向阵列的导向矢量应为相应的阵列导向矢量矩阵则为：其中，Z为反映阵元互耦效应的互耦矩阵。通常情况下，互耦效应与阵元间距成反比，并且很容易根据互易原理得到，互耦矩阵Z为一对称矩阵。考虑均匀线阵，互耦矩阵表示为：其中ci(i＝2,…,M-1)为互耦系数。因此互耦存在时的接收信号表示为：由SMI算法的上述重构算法的和可知，其均在存在互耦时导向矢量a(θ)会出现失配的问题。对于SMI算法，由于期望信号的导向矢量失配使得算法性能急剧下降，特别是在期望信号功率较强时，期望信号还会被当成干扰抑制掉；对于上述重构算法，在重构时利用的是失配的导向矢量，这样会使得重构后的矩阵将不再精确的包含干扰和期望信号的信息，从而导致干扰不再被抑制。现有的绝大部分稳健波束形成方法，比如对角加载(DL，DiagonalLoading)波束形成算法以及基于特征子空间的波束形成算法(ESB,Eigen-SubspaceBeamforming)，都是由导向矢量直接参与得到权矢量，因此势必会由于导向矢量失配出现性能下降。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于，针对现有稳健波束形成方法中，因互耦条件下的导向矢量失配而直接或间接地导致波束形成算法性能下降的技术问题。本专利技术提出了一种在未知互耦信息情况下的稳健波束形成方法。本专利技术不用已知互耦信息，只是基于阵列互耦结构的特殊性就可以重构干扰加噪声协方差矩阵和期望信号协方差矩阵，并且通过对重构的协方差矩阵采用最大化信噪比准则来求得最终权向量而不需要对期望信号导向矢量进行估计。在期望信号功率较强或较弱时都保持非常好的性能，且可以快速的收敛。在波束形成处理中，存在互耦时，角度θ的导向矢量可表示为：Q表示互耦系数非零个数，则非零互耦系数向量c＝[1,c1,c2,…cQ-1]T，M×Q维矩阵T[θ]的构造为：T[θ]＝T1[θ]+T2[θ]，M表示阵元数。其中符号{·}m,n表示矩阵的第m行第n列对应的元素，[·]m+n-1和[·]m-n+1分别表示向量的第m+n-1个元素和第m-n+1个元素，a(θ)表示关于角度θ的导向矢量。则存在互耦时接收数据可以表示为：其中，包含互耦信息的接收信号复包络当期望信号和干扰信号及噪声互不相关时，包含互耦信息的接收样本协方差矩阵为：其中表示入射信号i的功率，σ2表示噪声的功率，I表示单位矩阵。当互耦信息未知时，类似于SMI的求解方式来求解未知向量然后基于上述接收样本协方差矩阵求解时，可按照下式求得：其中W∈CM×Q是复权矩阵，CM×Q表示矩阵大小为M×Q，||·||表示向量的2-范数。区别于现有的SMI算法中求解的w和s0(n)分别是一个向量和数，基于求解的W和分别是一个矩阵和向量，展开可得：因此的本文档来自技高网...

【技术保护点】
互耦条件下稳健自适应波束形成方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：将整个空域角范围等间隔分为L点，第l个点处的角度记为θ

【技术特征摘要】
1.互耦条件下稳健自适应波束形成方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：将整个空域角范围等间隔分为L点，第l个点处的角度记为θl。根据求解得到复权矩阵W、复包络其中表示包含互耦信息的接收信号，符号E{·}表示求取期望值操作符；步骤2：根据公式T[θi]＝T1[θi]+T2[θi]计算M×Q维矩阵T[θi]，i＝1,2…L。其中Q为互耦系数非零个数。T1[θi]、T2[θi]分别为：步骤3：结合步骤1和步骤2，可得到其中表示存在互耦时的接收信号协方差矩阵，为步骤4：重构干扰噪声协方差矩阵和期望信号协方差矩阵

【专利技术属性】
技术研发人员：谢菊兰，杨雪，干鹏，罗紫惠，李会勇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51