一种分布式自适应降秩波束形成方法技术

本发明专利技术属于分布式自适应技术领域，主要涉及分布式自适应策略和空域降秩波束形成方法，具体为一种分布式自适应降秩波束形成方法；旨在解决阵元数较大时，分布式阵列抗干扰自适应算法复杂度变大、收敛速度变慢问题。本发明专利技术将分布式自适应策略、降秩技术以及波束形成方法有效地结合起来，并采用ATC的思想，使得节点在自适应以及结合的过程中，都能够有效地和其他节点进行交流，并且能够在阵元数较多的情况下，利用降秩联合迭代优化的思想来降低算法的复杂度，避免不必要的计算成本。

A distributed adaptive reduced rank beamforming method

【技术实现步骤摘要】
一种分布式自适应降秩波束形成方法
本专利技术属于分布式自适应
，主要涉及分布式自适应策略和空域降秩波束形成方法，具体为一种分布式自适应降秩波束形成方法。
技术介绍
基于网络的分布式或协同处理作为一种高效的网络应用处理技术，在环境监测、救灾管理、源定位等领域得到了广泛的应用，与传统的集中式处理技术相比而言，分布式处理技术利用每个节点的本地计算和相邻节点之间的通信来解决整个网络的问题，并且这种协同方式能够使得每个节点都能够利用节点的地理分布所获得的空间多样性和时间多样性，扩展了网络的可伸缩性和灵活性，鉴于上述分布式处理技术的优点，因而越来越多的专家学者开始致力于对基于网络的分布式处理的研究。自从2006以来，AliH.Sayed等人对分布式自适应算法进行了大量的深入研究。在2009年，AliH.Sayed等人在文献《DiffusionLMSstrategiesfordistributedestimation》中将LMS自适应算法应用于分布式网络，并且提出了用自适应和结合(ATC)思想以及结合和自适应(CTA)思想进行参数估计，并且使得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分布式自适应降秩波束形成方法，包括以下步骤：/n步骤1.获取节点k的阵列接收信号/n设定一个期望的远场复窄带信号

【技术特征摘要】
1.一种分布式自适应降秩波束形成方法，包括以下步骤：
步骤1.获取节点k的阵列接收信号
设定一个期望的远场复窄带信号入射到均匀线阵网络上，同时受到P-1个复窄带信号的干扰，则第k个节点阵列的离散复基带接收信号向量表示为：



其中，i表示第i时刻，sp(i)是窄带信号的离散基带形式；nk(i)为零均值加性高斯白噪声向量；a(θp)为导向矢量，a(θ1)为期望信号的导向矢量，θp为第p个入射信号的到达角；
步骤2.降秩权向量、降秩矩阵及相关参数的初始化
对于所有节点阵列，初始化降秩权向量初始值与降秩矩阵的初始值{Sk(0)}满足条件约束：



并按照计算规则得到交换矩阵C和结合矩阵F、G：



其中，cl,k为交换矩阵C的第(l,k)个元素，fl,k为组合矩阵F的第(l,k)个元素，gl,k为组合矩阵G的第(l,k)个元素；表示第k个节点阵列包括自身在内的邻域节点集合，rk为所包含的节点总个数；
步骤3.扩散各节点阵列接收信号，节点阵列接收信号通过降秩波束形成器；
1)对阵列接收信号xl(i)和期望信号导向矢量a(θ1)进行降秩处理，得到降秩后的阵列接收信号和降秩后的期望信号导向矢量






其中，Sk(i-1)为第k个节点阵列在第i-1时刻的降秩矩阵；
2)将降秩处理后得到的通过降秩滤波器，得到阵列输出信号：



其中，为第k个节点阵列在第i-1时刻的降秩权向量；
步骤4.扩散各节点阵列输出信号与降秩后的阵列接收信号，迭代更新第k个节点阵列的降秩矩阵Qk(i)和降秩权向量的中间估计






其中，和均为投影矩阵；和分别是降秩矩阵和降秩权向量的中间估计的迭代步长；
步骤5.扩散各节点阵列的降秩权向量的中间估计，将第k个节点阵列包括自身在内的邻域节点的降秩权向量的中间估计进行随机排列，得到：



并计算第k个节点阵列的降秩矩阵估计的组合矩阵：



步骤6.扩散各节点阵列的降秩矩阵和降秩矩阵估计的组合矩阵，更新得到第k个节点阵列的降秩矩阵的估计：



步骤7.计算第k个节点阵列的降秩权向量估计的组合矩阵：






其中，unvecm,n{·}为矩阵化函数；
步骤8.计算第k个节点阵列的降秩权向量估计：



得到第k个节点阵列的最优权值，计算波束函数：






其中，wk为第k个节点阵列的满秩权向量，Ek(θ)为波束函数，θ∈(-90°,90°)。


2.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏威，李菁华，方惠，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51