[发明专利]基于1范数约束的自适应波束形成方法有效
申请号: | 201410690971.3 | 申请日: | 2014-11-26 |
公开(公告)号: | CN104360337A | 公开(公告)日: | 2015-02-18 |
发明(设计)人: | 冯大政;蒋雨;解虎;侯瑞利 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41 |
代理公司: | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人: | 惠文轩 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 范数 约束 自适应 波束 形成 方法 | ||
技术领域
本发明属于雷达自适应波束形成技术领域,特别涉及基于1范数约束的自适应波束形成方法。
背景技术
波束形成(Beam forming,BF)作为阵列信号处理领域的一项关键技术。近几十年来,一直是阵列信号处理的热点问题之一,在雷达、声纳、语音麦克风、卫星通信、地震探测等军事和国民经济领域有着广泛地应用。波束形成的基本思想是:通过将各阵元输出进行加权求和,将天线阵列波束“导向”到一个方向上,对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向(Direction of arrival,DOA)估计。传统的波束形成是指在期望信号方向矢量精确已知和相应的协方差矩阵没有偏差的条件下,进行的波束形成。然而实际问题中,导向矢量不匹配、协方差矩阵不准确、接收数据包含较强的期望信号等都会影响波束形成的性能。
针对传统的波束形成方法中所存在的不足,学者们提出了基于对角加载技术(Diagonal loading,DL)的稳健自适应波束形成方法,该方法对阵列流形不匹配、小样本环境下都具有很好的稳健效果,但是当接受信号中存在期望信号时,会产生信号相消现象,导致算法性能严重下降。Worst-case BF算法是一种基于最差环境下的稳健BF方法,该方法假设阵列误差属于一个球形不确定集,并对目标导向矢量进行约束,但是当存在信号相消现象时,该算法性能下降。子空间方法是另一种稳健自适应波束形成方法,该方法首先估计干扰加信号子空间,再对目标信号导向矢量进行投影得到自适应权,对多种不匹配情况均具有稳健作用,但是需要已知干扰数目,且在低信噪比下效果较差。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足,提出一种基于1范数约束的稳健自适应波束形成方法。本发明在不需要精确已知期望信号方向矢量和相应的协方差矩阵的情况下,可以提高自适应波束形成算法的稳健性和有效性。
为实现上述技术目的,本发明采用如下技术方案予以实现。
基于1范数约束的自适应波束形成方法包括以下步骤:
步骤1,利用雷达的接收阵列接收信号,雷达的接收阵列接收的信号包括干扰信号和目标回波信号;雷达的接收阵列为均匀线阵,雷达的接收阵列的阵元数为N,雷达的接收阵列的阵元间距为d,雷达的接收阵列接收的信号的样本个数为L;
步骤2,将设定的目标导向矢量表示为s,将目标导向矢量的估计表示为用e表示设定的目标导向矢量s与目标导向矢量的估计之间的误差向量;构建关于向量e的优化模型,求解上述关于向量e的优化模型,得出设定的目标导向矢量s与目标导向矢量的估计之间的误差向量e;得出目标导向矢量的估计根据雷达的接收阵列接收的信号,得出雷达的接收阵列接收信号的协方差矩阵的估计
步骤3,对雷达的接收阵列接收信号的协方差矩阵的估计进行特征值分解,将的所有特征值对应的特征向量组成的矩阵表示U;将矩阵U的前K列作为目标加干扰子空间E,K为设定的自然数,得出修正后的目标加干扰子空间
步骤4,构建如下基于1范数约束的代价函数:
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