【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法
本专利技术涉及声纳阵列信号处理领域，具体涉及一种基于贝叶斯压缩感知算法(BCS)的自适应波束形成器设计方法。
技术介绍
近年来，相控阵三维成像声纳技术由于其在水下物理、生物、地质等方面的应用而得到了迅速发展。传统的相控阵三维声纳具有固定的波束方向，不能在抵消干扰的同时自动跟踪期望信号的来向，无法适应复杂水声环境下工作的需要，如申请公布号为CN109116334A的专利申请公开了一种基于超波束加权的声纳波束形成方法及系统。自适应波束形成算法作为一个新的技术手段，在保证期望信号大增益接收的前提下，自适应地使波束方向图零陷对准干扰的方向，实现对阵列的波束方向图进行自适应的控制，从而抑制掉干扰或者降低干扰信号的强度。因此，研究自适应波束形成算法具有重要意义。如申请公布号为CN110736976A的专利申请公开了一种任意阵形的声纳波束形成器性能估计方法。申请公布号为CN110196421A的专利申请公开了一种密布式MIMO声纳自适应波束形成探测方法。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)平面阵列阵元接收声波入射信号，所述声波入射信号包含目标信号和干扰信号，基于声波入射信号构建自适应波束形成器，采用贝叶斯压缩感知算法对声波入射信号进行波达方向估计；/n(2)根据干扰信号的波达方向和入声波入射信号的Capon空间谱重构得到干扰加噪声协方差矩阵；/n(3)定义最大旁瓣水平约束值，并根据最大旁瓣水平约束值对目标波束图的旁瓣进行约束，同时根据干扰加噪声协方差矩阵通过凸优化方法计算自适应波束形成器的阵元权重系数。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)平面阵列阵元接收声波入射信号，所述声波入射信号包含目标信号和干扰信号，基于声波入射信号构建自适应波束形成器，采用贝叶斯压缩感知算法对声波入射信号进行波达方向估计；
(2)根据干扰信号的波达方向和入声波入射信号的Capon空间谱重构得到干扰加噪声协方差矩阵；
(3)定义最大旁瓣水平约束值，并根据最大旁瓣水平约束值对目标波束图的旁瓣进行约束，同时根据干扰加噪声协方差矩阵通过凸优化方法计算自适应波束形成器的阵元权重系数。
2.如权利要求1所述的基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法，其特征在于，步骤(1)中，接收的声波入射信号表示为：
其中，k表示采样快拍数，X(k)表示采样快拍数为k时接收的声波入射信号，n(k)表示高斯噪声向量，s(k)＝[sl(k)，l＝1，2，...，L]T表示L+1个方向的入射信号源，l表示入射方向的索引，当l＝0时，(αl，βl)表示目标信号的入射方向，当l＝1，2，...，L时，(αl，βl)表示干扰信号的入射方向，a(αl，βl)表示入射方向为(αl，βl)的阵列流形矢量，Φ＝[a(αl，βl)，l＝1，2，...，L]表示阵列流形矩阵，具体表示如下：
其中，λ为波长，xn，yn表示第n个阵元的位置，n＝1，2，...，N，N为自然数，ul＝sinαl，vl＝sinβl，ul，ul∈[-1，1]，l＝1，2，...，L，L为自然数；
基于声波入射信号构建自适应波束形成器表示为：
Y(k)＝wHX(k)(3)
其中，Y(k)表示自适应波束形成器的输出，wH∈CN表示阵元权重系数，上标H表示赫尔米特转置。
3.如权利要求2所述的基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法，其特征在于，自适应波束形成器的输出信干燥比(SINR)可计算如下：
其中，E[·]表示期望，|·|2表示平方，Xs(k)，Xi(k)和Xn(k)分别表示目标信号分量，干扰信号分量和噪声分量，σs2表示信号的能量，as表示目标信号的阵列流形矢量，Ri+n＝E[(Xi(k)+Xn(k)(Xi(k)+Xn(k)H]∈CN×N表示干扰加噪声协方差矩阵，则自适应波束形成器的设计转化为如下问题：
minwwHRi+nw，subjecttowHas＝1.(5)。
4.如权利要求1所述的基于贝叶斯压缩感知算法的自适应波束形成器设计方法，其特征在于，步骤(1)中，采用贝叶斯压缩感知算法对声波入射信号进行波达方向估计时，令候选的信...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈耀武，林振伟，刘雪松，蒋荣欣，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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