[发明专利]基于极大似然重采样的自适应波束形成方法

说明书

基于极大似然重采样的自适应波束形成方法。现有的抑制干扰信号的影响过程中，无法去除期望信号的信息对于抑制干扰效果的影响。本发明是计算接收信号的M个快拍采样数据的协方差矩阵；利用粒子滤波器及波束空间处理方法处理估计的协方差矩阵，得到估计的噪声加干扰协方差矩阵并计算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对应的噪声加干扰协方差矩阵；将h个估计进行归一化，得到噪声加干扰协方差矩阵权值；将获得的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并带入到波束形成权矢量的计算公式中，得到波束形成权矢量。本发明方法相比于常用的标准Capon波束形成，可以减小期望信号信息对于抑制干扰效果的影响。

技术领域

本发明涉及一种基于极大似然重采样的自适应波束形成方法。

背景技术

自适应波束形成技术能够在期望信号方向上形成窄波束并在干扰方向上形成零陷，已经广泛应用在雷达、声纳、无线通信以及其它领域。在对信号的来波方向进行估计的时候，经常会存在干扰信号，标准的Capon波束形成算法是一种常用的抑制干扰信号的方法。理想情况下标准的Capon波束形成算法的最优权矢量为其中，R_p+ξ是干扰加噪声协方差矩阵，但在实际运用中，R_p+ξ无法直接得到，所以一般使用接收信号的N个快拍采样数据作为样本，使用接收信号样本协方差矩阵代替R_p+ξ来计算权矢量，即标准的Capon波束形成算法的权矢量为：由于中包含有期望信号信息，所以实际运用中期望信号的信息会影响到Capon波束形成算法对干扰的抑制效果。而目前抑制干扰信号的影响过程中，期望信号会对这个处理过程存在影响，但处理过程无法去除期望信号的信息对于抑制干扰效果的影响。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的抑制干扰信号的影响过程中，中期望信号会对这个处理过程存在影响，但处理过程无法去除期望信号的信息对于抑制干扰效果的影响，而提出一种基于极大似然重采样的自适应波束形成方法。

一种基于极大似然重采样的自适应波束形成方法，

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；

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；

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。

本发明的有益效果为：

在使用常用的波束形成算法对干扰进行抑制的时候，利用接收信号样本协方差矩阵代替干扰加噪声协方差矩阵，使得期望信号会影响到算法对干扰的抑制效果。本发明通过减少中的期望信息，而减少期望信号的信息对干扰抑制效果的影响。所以本发明能够达到抑制干扰信号影响的问题的同时，还不会受到到期望信号的影响。

本发明的基于极大似然重采样的自适应波束形成方法相比于常用的标准Capon波束形成，对角加载的波束形成等算法，具有更高的信干噪比，可以减小期望信号信息对于抑制干扰效果的影响。将期望信号的信息对干扰抑制效果提升40-60％。

附图说明

图1为本发明涉及的压缩阵列天线示意图；

图2为几种常用波束形成方法与极大似然重采样波束形成算法在不同输入信噪比下的输出信干噪比对比的示意图；