一种联合修正的稳健制造技术

本发明专利技术公开了一种联合修正的稳健

【技术实现步骤摘要】
一种联合修正的稳健Capon波束形成方法


[0001]本专利技术涉及阵列信号处理自适应波束形成
，具体涉及一种联合修正的稳健
Capon
波束形成方法
。

技术介绍

[0002]自适应波束形成
(Adaptive beamforming)
是阵列信号处理的一个重要分支，它是一种空域滤波技术，可以根据通信环境状况，不断地调整权重矢量，以达到增强期望信号，抑制干扰的目的
。
[0003]上世纪
60
年代，
Capon
提出了具有高分辨率和高干扰抑制能力的自适应波束形成方法，但该方法在导向矢量失配与协方差矩阵中含有期望信号的情况下输出
SINR
会大幅降低
。
为了提高
Capon
波束形成方法的稳健性，近年来提出了对角加载的方法，通过在样本协方差矩阵中加载一个缩放的特征矩阵，提高了稳健性，但是在实际的应用过程中，很难确定加载量的大小
。
[0004]随着时间的推移，又提出了可以提高稳健性的导向矢量优化与协方差矩阵重构的方法
。
但是在低
SNR
的环境下，噪声子空间与信号子空间的特征向量容易发生误判，所以输出性能会急剧恶化
。
不仅如此，大部分方法的求解过程都是需要积分运算，计算复杂度较高且在实现时需耗费大量的逻辑资源
。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提出了一种联合修正的稳健
Capon
波束形成方法，该方法首先构建了一个远场窄带匀直阵列模型，得到了接收天线的接收阵列信号
。
接着由
Capon
波束形成方法的最优权矢，分析需要优化的问题，得到修正后的期望信号导向矢量和干扰噪声协方差矩阵，带入
Capon
波束形成器即可得到优化后的最优权矢
。
[0006]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种联合修正的稳健
Capon
波束形成方法，该方法包括如下步骤：
[0007]步骤1：对接收信号协方差矩阵
R
特征分解，得到特征值
λ
i
，特征向量
e
i
，并由此张成噪声子空间
E
n
；
[0008]步骤2：基于步骤1中求得的噪声子空间
E
n
对期望信号导向矢量进行修正
。
并选定约束参数
ε
，求出拉格朗日乘子
λ
的值
。
将
λ
的值带入即可得到修正后的导向矢量
a0；
[0009]步骤3：对消除残余噪声后的期望信号协方差矩阵特征分解
。
选定参数
J
，得到子空间
B1；
[0010]步骤4：构造投影矩阵
Q
H
消除期望信号，并得到干扰协方差矩阵
[0011]步骤5：对干扰信号所在角度区域再次积分得到修正后的干扰协方差矩阵再与噪声协方差矩阵相加得到修正后的干扰噪声协方差矩阵
[0012]步骤6：将修正后的导向矢量
a0和干扰噪声协方差矩阵带入可得
Capon
最优权
矢为
w
opt
。
[0013]进一步地，本专利技术上述步骤1中，对协方差矩阵
R
特征分解的公式为：
[0014][0015]其中，
λ1≥
λ2≥
…
≥
λ
M+1
≥
λ
M+2
＝
λ
M+3
＝
…
＝
λ
N
，其中，前
M+1
为由大到小排列的信号子空间的特征值，其余为噪声子空间的特征值，且满足
e
i
为特征值对应的特征向量
。E
s
为信号子空间特征矩阵，
Σ
s
为由信号子空间特征值构成的对角矩阵
。E
n
为噪声子空间特征矩阵，
Σ
n
为由噪声子空间特征值构成的对角矩阵
。
[0016]进一步地，本专利技术上述步骤2中，约束参数
ε
求解公式为：
[0017][0018]其中，
λ
为拉格朗日乘子，为拉格朗日乘子，为估计的导向矢量；
[0019]求得拉格朗日乘子
λ
为：
[0020][0021]修正后的导向矢量
a0为：
[0022][0023]其中，
I
为单位矩阵
。
[0024]进一步地，本专利技术上述步骤3中，对消除残余噪声后的期望信号协方差矩阵特征分解为：
[0025][0026]其中，
β
n
(
β1≥
β2≥
…
≥
β
n
)
为特征值，
b
n
为对应的特征向量
。
[0027]子空间
B1构造为：
[0028]B1＝
Span{b1,b2,
…
,b
J
}(6)
[0029]其中，
J
是一个可变参数，能根据偏离程度选择
。
[0030]进一步地，本专利技术上述步骤4中，投影矩阵
Q
H
构造为：
[0031][0032]得到干扰噪声协方差矩阵为：
[0033][0034]其中，为接收信号干扰噪声协方差矩阵，为噪声功率
。
[0035]进一步地，本专利技术上述步骤5中，对干扰信号所在角度区域再次积分得到为：
[0036][0037]其中，
Θ
i
为干扰信号所在角度区域，为估计的导向矢量均值；
[0038]则，修正后的干扰噪声协方差矩阵为：
[0039][0040]进一步地，本专利技术上述步骤6中，
Capon
最优权矢为
w
opt
为：
[0041][0042]有益效果：
[0043]1、
本专利技术的优化求解采用了拉格朗日乘子法，基于约束参数
ε
与拉格朗日乘子
λ
的关系，所以可以动态调节
ε
的取值而获得最大的输出
SINR
，具有较高的灵活性
。
[0044]2、
本专利技术采用矩阵分解法，计算简单且计算时延小，相较于其他方法有较高的输出信干噪比，对于导向矢量失配不敏感，计算复杂度较低且具有较高的稳健性...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种联合修正的稳健
Capon
波束成形方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：对接收信号协方差矩阵
R
特征分解，得到特征值
λ
i
，特征向量
e
i
，并由此张成噪声子空间
E
n
；步骤2：根据上述步骤1中求得的噪声子空间
E
n
对期望信号导向矢量进行修正，并选定约束参数
ε
，求出拉格朗日乘子
λ
的值，将
λ
的值带入即能得到修正后的导向矢量
a0；步骤3：对消除残余噪声后的期望信号协方差矩阵特征分解，选定参数
J
，得到子空间
B1；步骤4：构造投影矩阵
Q
H
消除期望信号，并得到干扰协方差矩阵步骤5：对干扰信号所在角度区域再次积分得到修正后的干扰协方差矩阵再与噪声协方差矩阵相加得到修正后的干扰噪声协方差矩阵步骤6：将修正后的导向矢量
a0和干扰噪声协方差矩阵带入能得
Capon
最优权矢为
w
opt
。2.
根据权利要求1所述一种联合修正的稳健
Capon
波束形成方法，其特征在于，所述步骤1中，对协方差矩阵
R
特征分解的公式为：其中，
λ1≥
λ2≥
…
≥
λ
M+1
≥
λ
M+2
＝
λ
M+3
＝
…
＝
λ
N
，其中，前
M+1
个为由大到小排列的信号子空间的特征值，其余为噪声子空间的特征值，且满足
e
i
为特征值对应的特征向量，
E
s
为信号子空间特征矩阵，
Σ
s
为由信号子空间特征值构成的对角矩阵，
E
n
为噪声子空间特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐佳雨，李大鹏，刘鹏飞，
申请(专利权)人：南京揽星邮通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：