[发明专利]基于极大似然重采样的自适应波束形成方法

权利要求书

1.一种基于极大似然重采样的自适应波束形成方法，其特征在于：所述方法通过以下步骤实现：

步骤一、将接收信号的M个快拍采样数据作为样本，计算样本的协方差矩阵，获得M个协方差矩阵的过程为：使用天线接收信号的M个快拍采样数据作为样本进行计算，得到接收信号样本协方差矩阵为：

其中，x(ε)表示第ε拍数据接收到的信号，ε表示快拍采样数据的个数；

并用代替矩阵R_p+ξ重新求解得到最优权矢量：

其中，R_p+ξ是估计的实际协方差矩阵，A_k是期望信号的导向矢量矩阵；

步骤二、利用粒子滤波器及波束空间处理方法对这M个协方差矩阵进行处理，得到M个估计的噪声加干扰协方差矩阵；

步骤三、计算M个估计的噪声加干扰协方差矩阵对应的极大似然估计，选出h个较大的极大似然估计及其对应的噪声加干扰协方差矩阵；

所述h个较大的极大似然估计：将M个估计的噪声加干扰协方差矩阵对应的极大似然估计中按从大至小排序，然后从最大极大似然估计值开始取h个值即为h个较大的极大似然估计；

步骤四、将步骤三得到的h个较大的极大似然估计进行归一化，得到相应的噪声加干扰协方差矩阵权值；

步骤五、将获得的h个估计的噪声加干扰协方差矩阵乘以噪声加干扰协方差矩阵权值进行加和，得到最终估计的结果；

步骤六、将估计的结果带入到波束形成权矢量的计算公式中，得到基于极大似然重采样的自适应波束形成方法的波束形成权矢量的过程为：

根据公式(11)，重新求解得到最优权矢量：

式中，是极大似然估计重采样估计结果。

2.根据权利要求1所述的基于极大似然重采样的自适应波束形成方法，其特征在于：所述步骤二中利用粒子滤波器对这M个协方差矩阵进行处理的过程是指通过估计构造的干扰协方差矩阵R_c的方法逼近于估计的实际协方差矩阵R_p+ξ，p表示噪声，ξ表示干扰，具体为：

第1，将实际的干扰加噪声协方差矩阵R_p+ξ的估计过程看作时间序列的估计过程，则建立时间序列估计的状态模型和量测模型，分别为：

R_p+ζ(τ)＝f_τ(R_p+ζ(τ-1),u_τ)和R_c(τ)＝g_τ(R_p+ζ(τ),v_τ)

其中，f_τ(·)表示状态转移函数，g_τ(·)表示观测函数，R_p+ξ(τ)是τ时刻真实的干扰加噪声协方差矩阵，R_c(τ)是τ时刻干扰协方差矩阵，等效于一种量测数据矩阵；u_τ为状态转移过程的噪声矩阵，v_τ为观测过程的噪声矩阵；

第2，设各噪声是相互独立的，采用近似的方法获得0到τ时刻实际干扰加噪声协方差矩阵R_p+ξ(0),R_p+ξ(1),...,R_p+ξ(τ)的联合后验概率分布p(R_p+ξ(0:τ)|R_c(0:τ))，且

其中，是1到τ之间的时刻；

之后，在粒子滤波中，设分布概率为p(R_p+ξ(τ))，设由式(17)的离散随机变量近似表示的分布概率，通过由分配粒子和权重定义的离散随机测量来近似表示分布概率p(R_p+ξ(τ))，

其中，R_p+ξ(τ)^(m)是第m个快拍采样数据的协方差矩阵，w^(m)是粒子相对应的权值，使用χ近似表示分布概率p(R_p+ξ(τ))为：

其中，δ(·)是狄拉克采样函数，R_p+ξ(τ,u,v)是R_p+ξ(τ)的第u行第v列的元素，R_p+ξ(τ,u,v)^(m)是第m个快拍采样数据的协方差矩阵中第u行第v列的元素；

通过近似表示，期望的计算简化为求和，即：

E(g_τ(R_p+ξ(τ,u,v)))＝∫g_τ(R_p+ξ(τ,u,v))p(R_p+ξ(τ,u,v))dR_p+ξ(τ,u,v) (19)

近似为：

第3，使用离散随机变量来近似概率为p(R_p+ξ(τ,u,v))的分布，通过重要性函数π(R_p+ξ(τ,u,v))来获得R_p+ξ(τ,u,v)^(m)，并根据式(21)获得权值：

式(21)经过归一化得：

利用粒子滤波器中重要性重采样原理构造干扰协方差矩阵，将公式(20)改写得到协方差矩阵：

其中，是参考粒子矩阵R_c(τ)^(m)计算出的权值。