[发明专利]基于迭代算法的稳健波束形成方法

说明书

技术领域

本发明涉及稳健自适应波束形成处理技术，特别涉及基于迭代算法的稳健波束形成方法

背景技术

阵列信号处理最主要的研究内容之一就是波束形成技术,以此可分为普通波束形成技术和自适应波束形成技术。利用波束形成技术，可以增强有用信号同时抑制干扰。普通波束形成技术的权系数是固定的，抗干扰性较差。而自适应波束形成等效为一维纳滤波过程，能够随着变化的信号环境自动调节权系数，使得波束主瓣对准期望信号方向以增强有用信号，零陷对准干扰方向以抑制干扰，从而使阵列的输出信号干扰噪声比SINR达到最大，可以有效提高系统的性能，因此得到广泛的应用。

自适应波束形成器可以随着变化的信号环境而自动调整权系数，使波束主瓣对准期望信号到来方向，干扰方向则形成零陷，以达到增强有用信号抑制干扰的目的，使得输出信干噪比达到最大。但是由于不可避免的存在各种误差，如阵元响应误差、通道频率响应误差、阵元位置扰动误差、互耦等，而自适应波束形成技术对这些因素较为敏感，尤其是利用信号加干扰和噪声协方差矩阵的自适应方法，当信噪比较大时，虽然干扰零点位置变化不大，但是期望信号方向上也可能形成零陷，导致输出信干噪比严重下降。因此稳健波束形成技术成为理论和工程界关心的重要问题。

近十几年来，稳健波束形成理论得到了飞速的发展，涌现出一大批性能优良的算法，这些算法有对角加载的稳健波束形成算法，基于特征空间的稳健波束形成算法，而很多学者将凸优化理论和方法引入到稳健波束形成算法中，建立了失配模型下波束形成模型，在各种失配模型下推导了最优的波束形成方法。1969年，J.Capon提出了著名的Capon波束形成，即：在满足信号无失真的情况下，最小化输出功率，通常真实的协方差矩阵未知，常用真实的协方差矩阵的一致估值量样本协方差矩阵代替。当有用信号的阵列导向矢量准确获得时，Capon波束形成具有较好的分辨率和干扰抑制能力，但在有用信号的阵列导向矢量不能准确获得时，Capon波束形成的性能会严重的下降。为了克服阵列导向矢量误差，可以采用多点约束、导数约束或是积分约束，通过附加的约束来展宽自适应波束主瓣，降低对期望信号指向误差的敏感性，从而改善稳健性，但缺点是额外的约束浪费了系统的自由度，降低了系统干扰抑制的能力，且对其他类型的失配不具有良好的稳健性。

但是上述方法都不能解决强期望信号背景下导向矢量失配的问题：当训练序列中含有期望信号的时候，信噪比较大时且期望信号到来方向并不准确已知时，在实际期望信号方向上会形成零陷，使得输出SINR严重下降。因此，强期望信号背景下的稳健自适应波束形成技术，成为一个新的问题。当期望信号的功率提高到一定程度时和期望信号来波方向存在误差时，现有的自适应抗干扰调零算法的性能都会下降，甚至完全失效。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是针对现有技术中，强期望信号背景下阵列导向矢量失配的问题，提出一种基于迭代算法的稳健波束形成方法，通过LMS迭代功率倒置（Power Inversion,以下简称PI）算法，重构干扰噪声协方差矩阵，从而直接避免传统算法中的矩阵求逆运算的方法。

本发明解决所述技术问题，采用的技术方案是，基于迭代算法的稳健波束形成方法，包括以下几个步骤：

步骤1、使用PI谱计算出PI算法的权值；

步骤2、利用PI谱及PI算法的权值在期望信号可能空域范围外重构干扰噪声协方差矩阵；

步骤3、利用重构的干扰噪声协方差矩阵，计算波束形成器的最优权值，再重复循环PI算法，从而更新了波束形成器的最优权向量。

具体的，所述步骤1中，利用LMS算法来迭代计算PI算法的权值，所述PI算法的权值，计为w_PI；

w_PI=[w₁,w₂,…,w_M]^T；

其中，M为阵元数，T为进行转置计算，w_M为第M个阵元的PI算法权值。

具体的，所述步骤2，包括以下几个步骤：

步骤21、根据PI算法计算出期望信号，根据期望信号迭代出PI算法的权向量；

步骤22、根据PI算法的权向量，计算出PI谱估计值；

步骤23、将PI谱估计值在除去期望信号可能的方向以外的空域内进行积分，进而重构干扰噪声协方差矩阵。

进一步的，所述步骤21中，令：信号频率向量，计为a₀：