一种盲波束指向空域滤波处理方法、装置及设备制造方法及图纸

一种盲波束指向空域滤波处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。本申请实施例通过在球形约束下得到最优的期望信号空时导向矢量，实现了无期望信号先验条件下的宽带波束形成，并增强了波束形成的稳健性。

A filtering method, device and equipment for blind beam pointing in airspace

【技术实现步骤摘要】
一种盲波束指向空域滤波处理方法、装置及设备
本文涉及通信领域，尤指一种盲波束指向空域滤波处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
为了在复杂电磁环境中抑制掉强压制式干扰，阵列天线波束形成技术广泛应用于扩频通信系统。自适应波束形成技术往往需要期望信号来向等先验知识，但在阵列应用环境中期望信号和阵列通道误差等先验知识无法得到。CAB(TheperformanceofCyclicAdaptiveBeamforming，循环自适应波束形成)类盲波束形成算法首先利用期望信号的周期平稳特性估计出相应的方向向量，进而利用各种波束形成技术完成CAB类盲波束形成。如结合LCMV(LinearlyConstrainedMinimum-Variance，线性约束最小方差)算法形成技术得到R-CAB，结合传统的对角加载波束形成技术得到R-CAB。相关技术的自适应波束形成算法对期望信号的波达方向及阵列流行矢量非常敏感，当估计的期望信号的方向向量与实际信号的方向向量有少许误差时，波束形成器的性能将严重恶化。
技术实现思路
本申请提供了一种盲波束指向空域滤波处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，以增强波束形成的稳健性。本申请实施例提供了一种盲波束指向空域滤波处理方法，包括：根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；>利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。在一实施例中，所述在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量包括：根据球形约束下的最优化方程：通过拉格朗日乘子法搜索最优解，得到最优的期望信号空时导向矢量其中，Min表示取最小值，为空时二维导向矢量，θ为俯仰角，为方位角，fk为频率，k表示频点，k的范围为1～K的整数，K为频点个数，H表示矩阵的共轭转置，表示所述样本协方差矩阵，s.t.表示约束关系，Re表示取复数的实部，wCAB表示空域导向矢量，St表示时域导向矢量，为可罗奈克积，满足模值约束条件εk为导向矢量误差参数，M为所述空时滤波器的接收阵元的个数，N为空时滤波器中有限冲激响应FIR滤波器的阶数，I为单位矩阵，λk为加载量。在一实施例中，所述导向矢量误差参数εk等于允许的波达方向角度误差。在一实施例中，所述加载量λk根据如下方式确定：根据K个约束方程：对如下单调减函数G(λ)分段求解：其中：当εk≤η，λk＞0，当εk＝η，λk＝0，当εk＞η，λk＜0，λk∈(-1/γ1,0)；其中，γ1,γ2,...γMN为所述样本协方差矩阵特征分解得到的MN个特征值，γ1≥γ2≥...γMN，V为特征矢量矩阵，在一实施例中，所述根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵包括：根据如下公式确定宽带信号带内K个频点的约束矩阵其中，为最优的期望信号空时导向矢量，θ为俯仰角，为方位角，fk为频率，k表示频点，k的范围为1～K的整数，K为频点个数。在一实施例中，所根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数包括：通过如下的盲宽带波束形成空时多约束循环自适应波束形成STMC-CAB优化方程利用拉各朗日乘子法得到STMC-CAB的权向量wSTMC-CAB：将wSTMC-CAB作为空时自适应滤波系数；其中，Min表示取最小值，E表示加权平均，y(n)为输出信号，w为空时自适应滤波系数，s.t.表示约束关系，为约束矩阵，H表示矩阵的共轭转置，T表示矩阵的转置，K为频点个数，表示所述样本协方差矩阵。本申请实施例还提供一种盲波束指向空域滤波处理装置，包括：输入模块，用于根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；搜索模块，用于在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；系数确定模块，用于根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；滤波模块，用于利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。在一实施例中，所述系数确定模块，用于：通过如下的盲宽带波束形成STMC-CAB优化方程利用拉各朗日乘子法得到STMC-CAB权向量wSTMC-CAB：将wSTMC-CAB作为空时自适应滤波系数；其中，Min表示取最小值，E表示加权平均，y(n)为输出信号，w为空时自适应滤波系数，为约束矩阵，H表示矩阵的共轭转置，T表示矩阵的转置，K为频点个数，表示所述样本协方差矩阵，表示约束矩阵。本申请实施例还提供一种盲波束指向空域滤波处理设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述盲波束指向空域滤波处理方法。本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行所述盲波束指向空域滤波处理方法。与相关技术相比，本申请包括：根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。本申请实施例通过在球形约束下得到最优的期望信号空时导向矢量，实现了无期望信号先验条件下的宽带波束形成，并增强了波束形成的稳健性。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。图1为本申请实施例的空时滤波器的示意图；图2为本申请实施例的盲波束指向空域滤波处理方法的流程图；图3为本申请实施例的盲波束指向空域滤波处理装置的示意图。具体实施方式本申请描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种盲波束指向空域滤波处理方法，其特征在于，包括：/n根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；/n在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；/n根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；/n利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种盲波束指向空域滤波处理方法，其特征在于，包括：
根据空时滤波器的输入信号确定样本协方差矩阵；
在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量，根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵；
根据所述样本协方差矩阵和所述约束矩阵确定空时自适应滤波系数；
利用所述空时自适应滤波系数对所述输入信号进行滤波处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在球形约束下搜索最优的期望信号空时导向矢量包括：
根据球形约束下的最优化方程：



通过拉格朗日乘子法搜索最优解，得到最优的期望信号空时导向矢量



其中，Min表示取最小值，为空时二维导向矢量，θ为俯仰角，为方位角，fk为频率，k表示频点，k的范围为1～K的整数，K为频点个数，H表示矩阵的共轭转置，表示所述样本协方差矩阵，s.t.表示约束关系，Re表示取复数的实部，wCAB表示空域导向矢量，St表示时域导向矢量，为可罗奈克积，满足模值约束条件εk为导向矢量误差参数，M为所述空时滤波器的接收阵元的个数，N为空时滤波器中有限冲激响应FIR滤波器的阶数，I为单位矩阵，λk为加载量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述导向矢量误差参数εk等于允许的波达方向角度误差。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述加载量λk根据如下方式确定：
根据K个约束方程：



对如下单调减函数G(λ)分段求解：



其中：
当εk≤η，λk＞0，
当εk＝η，λk＝0，
当εk＞η，λk＜0，λk∈(-1/γ1,0)；
其中，γ1,γ2,...γMN为所述样本协方差矩阵特征分解得到的MN个特征值，γ1≥γ2≥...γMN，V为特征矢量矩阵，


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优的期望信号空时导向矢量确定约束矩阵包括：
根据如下公式确定宽带信号带内K个频点的约束矩阵



其中，为最优的期望信号空时导向矢量，θ为俯仰角，为方位角，fk为频率，k...

【专利技术属性】
技术研发人员：任超，郑永翔，占瞻，
申请(专利权)人：和芯星通科技北京有限公司，和芯星通上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11