[发明专利]共轭梯度的阵列抗干扰方法

权利要求书

1.一种共轭梯度的阵列抗干扰方法，其特征在于：方法步骤如下：

步骤1、对卫星导航定位、雷达探测以及无线通信应用场景构建自适应阵列抗干扰的由信号模型构建的优化问题模型；

步骤2、基于共轭梯度理论，利用低复杂度的共轭迭代算法，求解自适应阵列中每个天线或传感器的权重；

步骤3、利用现场可编程器件实现权重的实时求解；

所述步骤3中，其求解结构包括数字下变频模块、抗干扰算法模块、合路输出模块和数字上变频模块；

所述步骤1中阵列抗干扰的由信号模型构建的优化问题模型为：

X(i)＝As(i)+n(i)＝[x₁,x₂,x₃,…,x_M]；

其中i表示离散时间的值，s(i)为期望信号和干扰信号组成的向量，噪声为n(i)，导向矢量为A＝[a(θ₁),a(θ₂),…,a(θ_n)]，a(θ_k)＝[1,e^{2πj(d/λ)sin(θk)},…,e^{2πj(M-1)(d/λ)sin(θk)}]；

第一个阵元接收到的信号作为参考信号d＝x₁,调节剩余阵元加权矢量使参考信号与输出加权的均方误差最小，令可调部分的第2-M个阵元上的接收信号和加权矢量为：X_a＝[x₂,x₃,…,x_M],W_a＝[w₂,w₃,…,w_M]阵列输出信号即为误差信号Y＝x₁-W_a^HX_a，输出均方误差为f(W_a)＝E{|e(n)|²}＝E{|Y|²}＝E{x₁²}-2W_a^Hr_d+W_a^HR_aW_a；

其中，M为阵元数，(·)H表示共轭转置，E(·)表示求期望，约束优化问题表示f函数对参量Wa求最小值；

所述步骤2中具体方法步骤包括：

步骤21、输入信号:X(i)；

步骤22、计算协方差矩阵R_a＝E(X_aX_a^H)，互相关矢量r_d＝E(x₁X_a^H)；

步骤23、初始化残差r₁与优化方向p：p₁＝r₁＝r_d-R_aW₁与阵列权重W₁＝[0,…0]；

步骤24、计算优化步长更新权重W_k+1＝W_k+α_kp_k；

步骤25、更新残差r_k+1＝r_d-R_aW_k+1；

步骤26、判断残差r的2-范数的值||r||₂，若小于阈值，是就跳出循环进入步骤29，否就进入下一步；

步骤27、更新优化p_k+1＝r_k+1-β_kp_k，参数并判断在循环阵元个数是否小于M，是就进入步骤28，否进入步骤29；

其中，下标k表示参量在第k次迭代中计算得到的值；

步骤28、返回步骤24；

步骤29、输出信号:阵列权重，并结束步骤2。

2.根据权利要求1所述的共轭梯度的阵列抗干扰方法，其特征在于：所述下变频模块是把中频信号与正余弦信号相乘，得到I/Q两路正交信号，并进行滤波处理，其中I代表同相，Q代表正交。