[发明专利]基于收缩估计协方差矩阵重构稳健自适应波束形成方法

权利要求书

1.基于收缩估计协方差矩阵重构稳健自适应波束形成方法，其特征是，包括步骤：

第一步，对采样协方差矩阵进行线性收缩估计，得到新的采样协方差矩阵

第二步，基于采样协方差矩阵重构精确期望信号协方差矩阵，并初步估计期望信号导向矢量；

本步骤进一步包括：

2.1对进行特征分解，得到相互正交的信号子空间U_S和噪声子空间U_N；

2.2利用MUSIC谱计算期望信号角度小区间ψ内的平均噪声功率其中，ψ是定义的期望信号区域，ψ的选取范围包含期望信号即可；

2.3剔除区间ψ内平均噪声功率，利用MUSIC谱重构精确期望信号协方差矩阵

2.4利用初步估计期望信号导向矢量a(θ)，估计值为其中，U_max为的最大特征值对应的特征向量，M为阵元数；

第三步，构建拉普拉斯约束利用拉格朗日因子法最小化函数获得期望信号导向矢量的准确解其中，为期望信号导向矢量a₀与估计期望信号导向矢量的范数约束值；λ为拉格朗日因子，λ≥0，为实数；(·)^H代表共轭转置运算；

第四步，将第一步所得采样协方差矩阵和第三步所得期望信号导向矢量代入MVDR权矢量公式，得最优的权矢量w，并形成稳健自适应波束。

2.如权利要求1所述的基于收缩估计协方差矩阵重构稳健自适应波束形成方法，其特征是：

第一步中，采样协方差矩阵基于阵列信号接收模型构建得到，所构建的采样协方差矩阵为其中，t表示时刻，K是采样快拍数；x(t)是t时刻阵元阵列的接收信号；(·)^H代表共轭转置运算；

x(t)＝x_s(t)+x_i(t)+n(t)，x_s(t)表示期望信号成分，x_s(t)＝s₀(t)a₀，s₀(t)表示t时刻的期望信号，a₀为期望信号导向矢量；x_i(t)表示干扰信号成分，s_l(t)表示t时刻第l个干扰信号，a_l为第l个干扰信号导向矢量；n(t)表示零均值平稳噪声。

3.如权利要求1所述的基于收缩估计协方差矩阵重构稳健自适应波束形成方法，其特征是：

第一步中，线性收缩估计采用模型其中，α和β为收缩因子，且α＞0，β＞0，通过最小化的均分误差来确定α和β的值；

α和β的值的确定具体如下：

(1)构建的均方误差结合得式(1)：

其中，tr(·)表示取矩阵的迹，M为信号接收阵列中阵元数，R为理论协方差矩阵；

(2)基于式(1)求解α和β的最优解α₀、β₀，见式(2)：

其中，γ＝||vI-R||²；

(3)估计参数ρ、v、γ，估计值

(4)根据ρ、v、γ的估计值，估计α₀、β₀的估计值见公式(3)；估计α₀、β₀的另一估计值见公式(4)：

(5)利用收缩因子的估计值以及对进行线性收缩估计。

4.如权利要求1所述的基于收缩估计协方差矩阵重构稳健自适应波束形成方法，其特征是：

子步骤2.2中，平均噪声功率其中，P_MUSIC为MUSIC谱，a(θ)为信号子空间的导向矢量，θ表示信号入射角，U_N表示噪声子空间，(·)^H代表共轭转置运算；

子步骤2.3中，重构的精确期望信号协方差矩阵