一种抗干扰自适应处理阵列重构方法技术

本发明专利技术提供一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，属于阵列重构技术领域，解决了现有方法限制抗干扰性能提升，无法应用于空时自适应处理阵列重构的问题；包括：计算卫星信号与干扰信号的导向矢量、空时相关系数和空间相关矢量，计算空时自适应处理阵列的空时相关系数的平方下界，计算空时自适应处理阵列的最优输出上界；绘制性能

【技术实现步骤摘要】
一种抗干扰自适应处理阵列重构方法


[0001]本专利技术属于阵列重构
，应用于卫星导航系统中，具体为一种抗干扰自适应处理阵列重构方法。

技术介绍

[0002]卫星导航系统能够为用户提供实时的定位、导航和授时服务，已广泛应用于军用和民用领域，但是经过远距离传输后，到达地面用户端的卫星信号十分微弱，实际功率约
‑
160dBW，远小于噪声功率。因此，卫星信号极易受到同频段高功率压制干扰的攻击，从而导致地面用户端无法正常接收卫星信号，丧失导航定位解算功能。研究抗干扰技术，增强卫星导航信号的抗干扰能力，是当前卫星导航系统发展的重要目标。
[0003]空时自适应处理技术利用卫星信号与干扰在空时域的差异进行空时域联合滤波，是目前常用的抗干扰技术。空时自适应处理阵列由多个阵元组成，对应每个阵元通道，存在多级延时抽头，从而形成空时二维处理结构。空时自适应处理阵列的抗干扰性能和计算成本与天线和延时抽头的数量相关，使用更多的天线和延时抽头，能够提升阵列输出的信干噪比(SINR)，但是也会大大增加自适应处理的维度，进而增加计算成本。如何降低计算成本的同时保持高抗干扰性能是目前空时自适应处理技术研究的一个重要问题。鉴于阵列重构技术能够有效地降低自适应处理的数据维度，研究空时自适应处理阵列重构技术，成为了解决上述问题的关键。
[0004]现有的阵列重构技术为基于天线选择的阵列重构技术，通常以最大化输出SINR为目标，利用射频开关，仅选择一部分阵元与射频通道相连接，构成重构后的阵列。与原始阵列相比，重构后的阵列使用更少的阵元和射频通道，从而降低了自适应处理的维度与计算量。然而，基于天线选择的阵列重构技术，主要适用于空域自适应处理阵列重构，仅考虑了天线数目的优化，并没有优化延时抽头的数量，采用该技术重构后的空时自适应处理阵列自由度会大大降低，降低运算成本的同时也限制了抗干扰性能的提升。因此，在实际应用中，该技术无法有效应用于空时自适应处理阵列的重构。

技术实现思路

[0005]为了解决或至少部分解决
技术介绍
中提及的问题，以降低计算成本的同时最大化重构阵列抗干扰性能，本专利技术提出了一种抗干扰自适应处理阵列重构方法；该方法利用射频开关和数字开关联合选择使用最少的天线
‑
延时抽头对，从而高效地实现空时自适应处理阵列的重构过程。
[0006]本专利技术采用了以下技术方案来实现目的：
[0007]一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，包括如下步骤：
[0008]S1、计算卫星信号与干扰信号的导向矢量；
[0009]S2、计算卫星信号与干扰信号的空时相关系数和空间相关矢量；
[0010]S3、计算空时自适应处理阵列的空时相关系数的平方|β|2的下界；
[0011]S4、计算空时自适应处理阵列的最优输出SINR的上界；
[0012]S5、绘制性能
‑
成本权衡曲线；
[0013]S6、依据所述性能
‑
成本权衡曲线，选择重构空时自适应处理阵列所使用的最优的天线
‑
延时抽头对数目；
[0014]S7、确定重构空时自适应处理阵列的天线
‑
延时抽头对的位置；
[0015]S8、完成空时自适应处理阵列的重构过程，并使重构后的空时自适应处理阵列的自适应波束形成。
[0016]进一步的，步骤S1中，所述导向矢量包括空域导向矢量s
s
和s
i
、时域导向矢量v
s
和v
i
，空时域联合导向矢量y
s
和y
i
；计算卫星信号与干扰信号的导向矢量的具体步骤包括：
[0017]S11、获取空时自适应处理阵列所有天线的位置坐标，得出天线的位置坐标矩阵；
[0018]S12、获取卫星信号与干扰信号先验信息，包括俯仰角和方位角，得出卫星信号和干扰信号的DOA矢量α
s
和α
i
；
[0019]S13、依据所述天线的位置坐标矩阵、所述先验信息和所述DOA矢量，计算得到卫星信号与干扰信号的所有导向矢量。
[0020]进一步的，根据步骤S1中得到的导向矢量，在步骤S2中，定义卫星信号和干扰信号的空时相关系数STCC：
[0021][0022]式中，‖...‖2表示L2范数，
[0023]表示出选择使用M个天线
‑
延时抽头对的空时自适应处理阵列的STCC，即|β|后，STCC的平方值表示为：
[0024][0025]式中，W
si
为计算的空间相关矢量，Real表示取实部，Trace表示矩阵的迹。
[0026]进一步的，步骤S3中，以SDP方法求解空时自适应处理阵列的空时相关系数STCC的平方|β|2的下界，将选用M个天线
‑
延时抽头对的空时自适应处理阵列的最大输出SINR改写为半定规划问题，改写后如下式：
[0027][0028][0029]diag(Y)＝y
[0030]Trace(Y)＝M
[0031]采用凸优化方法内点法进行求解，解得(y,Y)对应的最优解(y
opt
,Y
opt
)以及目标函数值则STCC的平方的下界为：
[0032][0033]进一步的，依据步骤S3求得的STCC的平方的下界，步骤S4中计算得到在不同天线
‑
延时抽头对数量M下经过自适应处理后阵列最优输出SINR的上界SINR
opt
(M)，SINR
opt
(M)的表示如下：
[0034][0035]进一步的，依据步骤S1至S4的计算过程，在步骤S5中，依次计算不同的天线
‑
延时抽头对数量M下的SINR损失函数SINR
loss
(M)，其中M＝5,6,
……
,27，如下：
[0036][0037]紧接着计算不同的M值下的归一化计算复杂度G(M)，如下：
[0038][0039]以G(M)作为x轴坐标值，以SINR
loss
(M)作为y轴坐标值，完成在不同天线
‑
延时抽头对数量M下的所述性能
‑
成本权衡曲线的绘制。
[0040]进一步的，步骤S6中，依据绘制得到的性能
‑
成本权衡曲线，选择满足|SINR
loss
(M)|≤η且最小的天线
‑
延时抽头对数目M
min
，作为空时自适应处理阵列重构所使用的天线
‑
延时抽头对数目，其中η为设定的关于SINR
loss
(M)的门限值。
[0041]进一步的，步骤S6中确定了空时自适应处理阵列重构所使用的天线
‑
延时抽头对数目后，在步骤S7中，依据天线
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、计算卫星信号与干扰信号的导向矢量；S2、计算卫星信号与干扰信号的空时相关系数和空间相关矢量；S3、计算空时自适应处理阵列的空时相关系数的平方|β|2的下界；S4、计算空时自适应处理阵列的最优输出SINR的上界；S5、绘制性能
‑
成本权衡曲线；S6、依据所述性能
‑
成本权衡曲线，选择重构空时自适应处理阵列所使用的最优的天线
‑
延时抽头对数目；S7、确定重构空时自适应处理阵列的天线
‑
延时抽头对的位置；S8、完成空时自适应处理阵列的重构过程，并使重构后的空时自适应处理阵列的自适应波束形成。2.根据权利要求1所述的一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，其特征在于：步骤S1中，所述导向矢量包括空域导向矢量s
s
和s
i
、时域导向矢量v
s
和v
i
，空时域联合导向矢量u
s
和u
i
；计算卫星信号与干扰信号的导向矢量的具体步骤包括：S11、获取空时自适应处理阵列所有天线的位置坐标，得出天线的位置坐标矩阵；S12、获取卫星信号与干扰信号先验信息，包括俯仰角和方位角，得出卫星信号和干扰信号的DOA矢量α
s
和α
i
；S13、依据所述天线的位置坐标矩阵、所述先验信息和所述DOA矢量，计算得到卫星信号与干扰信号的所有导向矢量。3.根据权利要求2所述的一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，其特征在于：根据步骤S1中得到的导向矢量，在步骤S2中，定义卫星信号和干扰信号的空时相关系数STCC：式中，式中，‖...‖2表示L2范数，表示出选择使用M个天线
‑
延时抽头对的空时自适应处理阵列的STCC，即|β|后，STCC的平方值表示为：式中，W
si
为计算的空间相关矢量，Real表示取实部，Trace表示矩阵的迹。4.根据权利要求3所述的一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，其特征在于：步骤S3中，以SDP方法求解空时自适应处理阵列的空时相关系数STCC的平方|β|2的下界，将选用M个天线
‑
延时抽头对的空时自适应处理阵列的最大输出SINR改写为半定规划问题，改写后如下式：
diag(Y)＝yTrace(Y)＝M采用凸优化方法内点法进行求解，解得(y,Y)对应的最优解(y
opt
,Y
opt
)以及目标函数值则STCC的平方的下界为：5.根据权利要求4所述的一种抗干扰自适应处理阵列重构方法，其特征在于：依据步骤S3求得的STCC的平方的下界，步骤S4中计算得到在不同天线
‑
延时抽头对数量M下经过自适应处理后阵列最优输出SINR的上界SINR
opt
(M)，SINR
opt
(M)的...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫延云，孙延栋，谢坚，王伶，张兆林，韩闯，陶明亮，粟嘉，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：