[发明专利]一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法

摘要

一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法，其技术方案是在经典粒子群方法的基础上，将解空间分成多个子相位空间，然后在每一个子相位空间运用粒子群方法来搜索相应相位空间中的最优值。最后从所有子相位空间最优值中挑选出整个相位空间的最优值。这种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法，可以避免现有波束成型算法容易陷入局部最优值得不足，且能使收敛速度更快。

主权项

一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法,其特征在于，包括以下步骤：第一步，构建一个具有N个阵元的均匀分布线阵列的自适应波束成型模型；为表述方便，设时刻n天线阵接收原始输入信号XN(n)＝[X0(n),…,XN‑1(n)]T,N为天线阵元数量，S(n)是参考信号，E(n)是误差信号，WN(n)＝[W0(n),…,WN‑1(n)]T为权向量，Y(n)为输出信号，以上各参数均为复数；第二步，将解空间分成多个子相位空间；第(1)步，将解空间映射到相位空间，转换成幅角公式，表示如下：其中，|wi|,分别表示Wi的幅值和相位，i＝0,1,…N‑1；简化上述公式，表示如下：WN=W0[1,|h1|ejφ1,...|hN-1|ejφN-1]T=W0W~N]]>其中,|hi|=|wi||w0|,i=1,...N-1]]>W~N=[1,|h1|ejφ1,...,|hN-1|ejφN-1]T]]>这样，[φ1,…,φN‑1]为解向量；记φi∈Ri,则R1×R2×…×RN‑1构成了N‑1维相位搜索空间；此时，自适应波束成型的输出信号则为如下形式：Y=WNTX=W0*W~NHX]]>W0*表示W0的共轭，表示的共轭转置；定义归一化输出如下：Y~=W~NHX]]>定义归一化期望信号如下：D~=D/W0*]]>第(2)步，将相位搜索空间分割成子相位搜索空间；将Ri分成M等分{Ri1,…,RiM},1＝1,…N‑1，M是2的倍数，则相位搜索空间被分割成MN‑1个N‑1维的子相位搜索空间：ψd＝R1l×…×RN‑1，m,l,m＝1,…M,d＝1,…MN‑1第三步，采用分区间粒子群优化算法对每个子相位搜索空间求最优解：第(1)步：初始化子相位搜索空间ψd的基本粒子：为简化起见，ψd记为设置粒子个数为m；第i个粒子在第k次迭代时的位置向量：第i个粒子在第k次迭代时的速度向量：第i个粒子历史最优位置：Ppbest＝(pbest1,pbest2,...pbestN‑1)；粒子群全局历史最优位置：Pgbest＝(pgest1,pgest2,...pgestN‑1)；随机初始化基本粒子及初始速度，k＝1；第(2)步：更新粒子的速度和位置：粒子的速度和位置更新公式设置如下：Vik+1=ωkVik+c1r1(Ppbestk-Sik)+c2r2(Pgbestk-Sik)]]>Sik+1=Sik+Vik+1]]>ifSik<-π+2πM×(d-1),thenSik=-π+2πM×(d-1);]]>ifSik>-π+2πM×d,thenSik=-π+2πM×d]]>其中，c1,c2是两个常数，通常为2；r1,r2是两个范围为[0,1]的随机数；ωk是惯性权重，主要用来平衡算法的局部和全局搜索能力；ωk=ωmax-k×ωmax-ωminK]]>其中，1>ωmax>ωmin>0,ωmax,ωmin分别为ω的最小值和最大值，k为迭代次数，K为迭代次数的上限；根据以上公式更新粒子群，得到新的粒子群；第(3)步，计算适应度函数：J=|D~-SikHX|2]]>优化的目标是最小化适应度函数；第(4)步，在满足收敛条件时，得到该子相位搜索空间ψd的最优解否则，返回第三步第(2)步继续执行；第四步，对上面得到的各个子相位搜索空间最优值求全局最优值：Sopt=maxd=1,...MN{J(Sdopt)}]]>根据以上公式求得全局最优值。