[发明专利]一种协方差矩阵重构自适应波束形成方法及系统

权利要求书

1.一种协方差矩阵重构自适应波束形成方法，其特征在于，具体过程如下：

获取均匀线列阵接收时域数据，分别计算前向拟合系数和后向拟合系数，并采用递推的方式依次对虚拟阵元所接收到的数据进行拟合，从而预测出各个虚拟阵元的快拍数据；具体包括以下步骤：

M个换能器组成的均匀线列阵接收来自空间的信号和噪声的时域快拍数据x(k)＝[x₁(k),x₂(k),…,x_M(k)]^T，其中信号与噪声不相关，x_m(k)表示第m个阵元接收到的时域数据，计算第2至M个阵元数据x_F(k)＝[x₂(k),…,x_M(k)]^T所对应的前向样本协方差矩阵

计算前向拟合的拟合向量d_F：

最后得到前向拟合系数α：

计算第1至M-1个阵元数据X_B(k)＝[x₁(k),…,x_M-1(k)]^T所对应的前向样本协方差矩阵，

再计算前向拟合的拟合向量d_B：

最后得到后向拟合系数β：

取第1至M-1个阵元数据x_temp(k)＝[x₁(k),…,x_M-1(k)]^T，计算0号阵元的前向拟合数据，

按照此规律，依次分别计算到第n个前向拟合数据：

取第2至M个阵元数据x'_temp(k)＝[x₂(k),…,x_M(k)]^T，计算后向M+1号阵元的数据，

按照此规律，依次分别计算到第n个后向拟合数据：

将前向拟合数据、原始阵元接收数据以及后向拟合数据组合在一起，得到虚拟线列阵的接收数据矩阵，

x_LP(k)＝[x_1-N(k),…,x₁(k),…,x_M(k),…,x_M+N(k)]^T，

接着，计算采样协方差矩阵，

利用包含实际阵元和虚拟阵元的快拍数据计算更高维度的干扰加噪声协方差矩阵，并采用特征分解和提取较大特征值的方式剔除重构误差，最终引入理想的噪声协方差矩阵，得到虚拟阵列对应的改善干扰加噪声协方差矩阵；具体如下：

根据虚拟线列阵的阵元编号，得到对应的θ角度的导向矢量a_LP(θ)，计算各个角度对应的对角加载Capon空间谱p(θ)，

其中I是单位对角矩阵，

根据Capon空间谱，划分期望信号扇区其中B为设置的区域宽度，然后划定除期望扇区以外的干扰加噪声扇区为Θ的补集，在干扰加噪声扇区内初步计算干扰加噪声协方差矩阵

其中θ_l是内的第l个离散角度，接着进行特征分解

其中：λ_m(m＝1,…,M)为按照从大到小顺序排列的特征值，v_m是对应的特征向量；D_int表示包含所有较大特征值的对角阵，V_int包含了较大特征值对应的特征向量，R_e表示由较小特征值和特征向量组成的误差协方差矩阵，所述较大特征值是根据估计干扰信号个数为Q，加上1个信号数为Q+1，Q+1是使得上式成立的最小正整数；由大至小排列的Q个干扰信号个数加上1个信号数Q+1组成较大特征值；此时，干扰加噪声协方差矩阵修正为：

其中是估计的噪声功率，为最小特征值，

在期望信号扇区内，重构期望信号协方差矩阵

其中θ_l是Θ内的第l个离散角度，估计期望信号的导向矢量为，

其中，为矩阵的最大特征值对应的特征向量；

计算虚拟阵列对应的波束形成器加权向量w_LP：

根据该加权向量和虚拟线列阵的接收数据矩阵计算波束输出y(k)：

采用与计算改善干扰加噪声协方差矩阵的同样的方式，重构虚拟阵列对应的期望信号协方差矩阵，并提取出期望信号协方差矩阵最大特征值对应的特征向量，作为期望信号的导向矢量，根据所述导向矢量计算虚拟阵列对应的波束形成器加权向量，进而根据所述加权向量和虚拟线列阵的接收数据矩阵得到波束输出。