一种稳健波束形成方法技术

本发明专利技术公开了一种稳健波束形成方法，包括：S1：获取接收阵列的输出信号X，网格化观测空间，获得稀疏表示后的接收信号模型；S2：建立稀疏贝叶斯概率模型；S3：采用期望最大化算法及修正的逆迭代算法，估计干扰信号来向、信号功率以及噪声协方差矩阵；S4：根据估计得到的干扰信号来向、信号功率以及噪声协方差矩阵进行INCM重构；S5：利用重构的INCM和估计得到的期望信号角度信息计算波束形成加权矢量w，形成稳健波束。解决了传统的RAB算法在非均匀噪声条件下应用受限的问题，有效提升了波束形成器性能。器性能。器性能。

【技术实现步骤摘要】
一种稳健波束形成方法


[0001]本专利技术涉及阵列信号处理
，特别涉及一种稳健波束形成方法。

技术介绍

[0002]MVDR波束形成器是理想最优波束形成器，但其最优输出性能依赖于期望信号(Signal of Interest，SOI)、导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵(Interference
‑
plus
‑
Noise Covariance Matrix，INCM)的精确已知，但在实际情况中，理想条件难以满足。
[0003]目前许多稳健波束形成(Robust Adaptive Beamforming，RAB)算法已经较为成熟。对角加载法通过对采样协方差矩阵引入一个对角加载项，降低噪声特征值分散度，以进一步削弱其对权值向量的影响；最坏情况性能最优化法将失配导向矢量约束在一个不确定集中，并对所有可能的SOI导向矢量作无失真响应约束；基于INCM重构的RAB算法通过构造较为精准的INCM以消除协方差矩阵的期望信号成分，从而进行稳健波束形成，上述算法虽然能获得相较于其他RAB算法更优的性能，但由于基于I本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种稳健波束形成方法，其特征在于，包括：S1：获取接收阵列的输出信号X，网格化观测空间，获得稀疏表示后的接收信号模型；S2：建立稀疏贝叶斯概率模型；S3：采用期望最大化算法及修正的逆迭代算法，估计干扰信号来向、信号功率以及噪声协方差矩阵；S4：根据估计得到的干扰信号来向、信号功率以及噪声协方差矩阵进行INCM重构；S5：利用重构的INCM和估计得到的期望信号角度信息计算波束形成加权矢量w，形成稳健波束。2.根据权利要求1所述的稳健波束形成方法，其特征在于，所述接收阵列为M个阵元，且阵元间距为半波长的均匀线阵。3.根据权利要求2所述的稳健波束形成方法，其特征在于，当有J个窄带远场信号入射到所述接收阵列上，记第一个信号为期望信号，其余J
‑
1个均为干扰信号，J个信号之间互不相关，且信号与噪声之间互不相关，所述输出信号X＝AS+N；A＝[a(θ1),
…
,a(θ
J
)]为信号的阵列流型矩阵，S＝[s(1),s(2),
…
,s(L)]为信号矩阵，N＝[n(1),n(2),
…
,n(L)]表示阵列接收到的非均匀噪声；其中，θ
j
表示信号的来波方向，
‑
90
°
<θ
j
<90
°
，L为快拍数，a(θ
j
)表示来波方向θ
j
的导向矢量，j＝1,2,
…
,J；s(l)表示所有信号第l快拍构成的矢量；n(l)表示各通道噪声第l快拍构成的矢量，l＝1,2,
…
,L。4.根据权利要求1所述的稳健波束形成方法，其特征在于，步骤S1中，将观测角度空间均匀划分为G等份，稀疏后的接收信号模型为均匀划分为G等份，稀疏后的接收信号模型为为过完备阵列流型，为稀疏后的信号矩阵；其中，θ
g
表示观测空间第g个格点对应的角度；a(θ
g
)表示θ
g
的导向矢量，g＝1,2,
…<...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪跃先，代甜甜，张兆林，王伶，韩闯，宫延云，刘向阳，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：