脉冲噪声环境下的波束形成方法、存储设备及波束形成器技术

本发明专利技术公开了脉冲噪声环境下的波束形成方法、存储设备及波束形成器，方法包括：获取基站预设的天线阵列中采集到的采样数据，对采样数据进行离群值检测并剔除异常数据；利用矩阵填充技术对采样数据中缺失的数据进行恢复，并利用恢复后的采样数据求解加权矢量；根据求解出的加权矢量对采样数据进行加权求和，得到波束形成的输出。本发明专利技术所提供的波束形成方法，可以有效抑制脉冲噪声的影响，能够在脉冲噪声的干扰下实现对数据信号的高精度测量，提高波束形成的鲁棒性，有利于实现更高的输出信干噪比。

【技术实现步骤摘要】
脉冲噪声环境下的波束形成方法、存储设备及波束形成器
本专利技术涉及自适应波束形成
，具体涉及脉冲噪声环境下的波束形成方法、存储设备及波束形成器。
技术介绍
自适应波束形成技术被广泛应用于许多领域，例如相控阵雷达系统、主动声纳、地震学、医疗成像等。自适应波束形成技术理论从知识走向工程应用仍面临许多实际问题。其中，大部分理论工作主要讨论的前提是假设环境噪声是符合高斯分布的，而现实应用中由于存在各种因素，环境噪声往往是脉冲噪声。现有技术中，为提高脉冲噪声环境下波束形成的鲁棒性，可采用基于分数低阶统计量(FLOS)理论的波束形成器求解加权矢量。虽然该方法在脉冲噪声环境下能实现一定的鲁棒性，但是这需要获取脉冲噪声的概率分布等先验信息，这在实际应用中通常是很难得到。或可采用基于最小化归一化方差的线性约束(LCMNV)波束形成器进行波束形成：先对采样数据进行自适应无穷范数归一化，然后计算数据协方差矩阵，并求解权矢量。此方法能有效提升波束形成的输出性能，但是无法在较强脉冲噪声干扰下实现足够的鲁棒性，降低了阵列信号处理系统的测量精度。因此，现有技术还有待于改进和发展。专利技术内容本专利技术要解决本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种脉冲噪声环境下的波束形成方法，其特征在于，所述方法包括：获取基站预设的天线阵列中采集到的采样数据，对采样数据进行离群值检测并剔除异常数据；利用矩阵填充技术对采样数据中缺失的数据进行恢复，并利用恢复后的采样数据求解加权矢量；根据求解出的加权矢量对采样数据进行加权求和，得到波束形成的输出。

【技术特征摘要】
1.一种脉冲噪声环境下的波束形成方法，其特征在于，所述方法包括：获取基站预设的天线阵列中采集到的采样数据，对采样数据进行离群值检测并剔除异常数据；利用矩阵填充技术对采样数据中缺失的数据进行恢复，并利用恢复后的采样数据求解加权矢量；根据求解出的加权矢量对采样数据进行加权求和，得到波束形成的输出。2.根据权利要求1中所述的脉冲噪声环境下的波束形成方法，其特征在于，所述获取基站预设的天线阵列中收集到的采样数据，对采样数据进行离群值检测并剔除异常数据具体包括：预先在基站建立用于采集信号的天线阵列；波束形成器获取所述天线阵列中每个阵元采集到的信号，并将采集到的信号作为采样数据；利用Hampel算法对所有的采样数据进行离群值检测，确定出异常数据；所述异常数据代表被脉冲噪声污染的数据；将异常数据进行剔除。3.根据权利要求2中所述的脉冲噪声环境下的波束形成方法，其特征在于，所述天线阵列中的各阵元上的脉冲噪声均是独立不相关的。4.根据权利要求2中所述的脉冲噪声环境下的波束形成方法，其特征在于，所述利用Hampel算法对所有的采样数据进行离群值检测，确定出异常数据具体包括：首先求解阵元采集到的采样数据的模值；根据Hampel算法分别计算采样数据模值的中值与中位数绝对偏差；调用预设的函数对求出的中值与中位数绝对偏差进行处理，确定出被脉冲噪声污染的数据以及位置。5.根据权利要求2中所述的脉冲噪声环境下的波束形...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖斌，文珺，周翔，黄辉平，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44