CN103414482B - 模数结合的闭环旁瓣对消方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自适应阵列信号处理技术，具体的说是涉及一种采用模拟端与数字端联合处理的方法，在模拟信号射频端或中频端直接实现对干扰信号的抑制。本发明所述的方法，通过在数字端计算旁瓣对消的权值的增量，以不断地迭代更新旁瓣对消权值的方法，使得此输出到模拟端的权值最终接近旁瓣对消的最优权值或在此最优权值左右波动。本发明的有益效果为，可以直接在模拟射频或中频进行干扰抑制，并连续不断地输出干扰抑制之后的信号，可以及时地更新旁瓣对消权值，还能够自动地修正系统中一些不理想因素带来的影响，使系统的旁瓣对消权值接近最优权值。本发明尤其适用于闭环旁瓣对消方法及系统。

Description

模数结合的闭环旁瓣对消方法及系统

技术领域

本发明涉及自适应阵列信号处理技术，具体的说是涉及一种采用模拟端与数字端联合处理的方法，在模拟信号射频端或中频端直接实现对干扰信号的抑制。

背景技术

电子对抗中为了降低截获概率，提高信号威力，雷达的接收天线的主瓣宽度一般都比较窄，副瓣所占的空间远远大于主瓣。所以，大量的有源干扰都会通过天线的旁瓣进入接收机，降低了接收机中有用信号的信噪比，增加了检测目标的难度。为了抑制这种从旁瓣进入的干扰，要求天线的旁瓣电平极低。一般压低旁瓣电平可以通过加窗加权实现，但不论采用何种加权，都是以增加主瓣宽度即牺牲角分辨率为代价。自适应天线旁瓣对消技术避免了这种情况，它可以自适应的在所需要抑制的方向将电平压的很低，因此在抑制强干扰时，旁瓣对消是常用的方法。

最早出现的旁瓣对消系统是模拟对消系统，一般是闭环形式。模拟闭环对消结构简单易行，并且具有自修正的特性，不需要元件具有很大的动态范围和线性特性，当系统稳定时的对消比可以达到比较好的效果，但是它收敛速度慢，系统工作稳定性差，实现起来硬件量大，且不易保持在工作最佳的状态(见文献：相控阵雷达系统，张光义，北京:国防工业出版社)。

数字式旁瓣对消问世于20世纪50年代，随着自适应天线的出现以及最陡下降法、最小均方算法(LMS算法)的问世，数字式闭环的旁瓣对消系统得到了很大的发展。数字式闭环的旁瓣对消系统解决了模拟旁瓣对消系统中系统稳定性差和硬件量大的问题，但闭环权值的收敛速度慢的局限性依然没有得到很好的解决。1974年，Reed等人引入了直接矩阵求逆(DMI)算法，数字式开环旁瓣对消系统开始出现。开环系统具有快速响应时间，解决了闭环的收敛速度慢的问题，并且工作性能依然很稳定，但其算法复杂，计算量很大，并且存在着病态矩阵的问题，实现起来难度比较大。

数字旁瓣对消一般放在接收系统的后端，当干扰信号很大时，在接收前端的AGC控制下会导致有用信号被干扰淹没。虽然旁瓣对消系统很好地降低了干噪比，但信干比和信噪比的提高不理想，没有很好的达到旁瓣对消的效果，因此旁瓣对消系统放置在接收机前端最能发挥其作用。但接收机前端的信号频率一般比较高，在高速率的情况下实现数字式对消是很困难的，因此可以采用模数结合的对消方法，即干扰对消采用模拟端处理，最优权值计算采用数字端实现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术存在的问题，提出一种直接在模拟射频或中频进行干扰抑制，并连续不断地输出干扰抑制之后的信号，以用于后续处理的模数结合的闭环旁瓣对消方法及系统。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.将模拟端辅助通道信号分为两路，一路转换后输出到数字端，数字端接收到输入的信号后，根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量，并与原来的旁瓣对消的权值进行迭加，根据迭加后的权值反馈调节幅相加权模块，另一路信号输入到幅相加权模块进行处理后输出到模拟端主通道；

b.模拟端主通道中信号与幅相加权模块输出的模拟端辅助通道信号进行合成，合成后的信号经耦合器分为两路，一路转换后输出到数字端，数字端接收到主通道输入的信号后，将该信号作为下一次计算旁瓣对消权值的期望信号替换步骤a中的期望信号，另一路信号作为模拟端的输出信号，重复步骤a。

具体的，所述幅相加权模块由移相器和衰减器组成，用于对信号幅度和相位进行调整，其可处于信号处理的射频段或中频段，输出信号可以是主通道信号干扰对消后的射频信号，也可以是降频处理后的中频信号。

具体的，所述根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量的方法为：

假设辅助通道输出到数字端的信号向量为x(n)，期望信号为d_i(n)，权值增量为Δw_i，主通道输入数字端的剩余信号为e_i(t)，作为下一次权值计算的期望信号d_i(n)，则采用旁瓣对消方法：

令：R＝E{x(n)x(n)^H}；

p_i＝E{x(n)d_i(n)^*}；

则旁瓣对消方法计算权值增量Δw_i就是求解维纳-霍夫方程：

R·Δw_i＝p_i；

在数字端可用直接矩阵求逆算法、LMS迭代算法和RLS算法中的一种或多种实现Δw_i的计算。

具体的，所述与原来的旁瓣对消的权值进行迭加的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0，

$d_1\left(n\right)=e_1\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_0^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_1\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_1,$

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

$d_i\left(n\right)=e_i\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_{i-1}^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_i\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_i;$

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

具体的，所述根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量的方法为：

假设辅助通道输入信号x₀(t)分为x(t)和x₁(t)两路信号，其中x(t)输入幅相加权模块，x₁(t)输入数字端进行处理，x(t)和x₁(t)两路信号值之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数矩阵为

对角矩阵Λ是可逆的，则x(t)与x₁(t)的关系可表示为：x₁(t)＝Λ·x(t)，表示为数字信号的形式为：x₁(n)＝Λ·x(n)，

假设主通道模拟端旁瓣对消后的信号为d₀(t)-y_i(t)，输入数字端的信号为d_i(t)，d₀(t)-y_i(t)和d_i(t)之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数为：则有：d_i(t)＝α·(d₀(t)-y_i(t))，表示为数字信号的形式为：d_i(n)＝α·(d₀(n)-y_i(n))，定义自相关矩阵R和互相关向量p分别为：

R＝E{x(n)x(n)^H}，

p＝E{x(n)d₀(n)^*}，

则旁瓣对消的最优权值应为：w_opt＝R^-1·p，计算该旁瓣对消权值的公式为：

r(I-α·Λ^-1)＜1，其中r(I-α·Λ^-1)表示矩阵I-α·Λ^-1的谱半径。

具体的，所述与原来的旁瓣对消的权值进行迭加的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0

d₁(n)＝α·(d₀(n)-w₀ ^H·x(n))＝α·d₀(n),

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H},p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*},

Δw₁＝R₁ ^-1·p₁,

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n)),

R_i＝R₁,p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*},

Δw_i＝R_i ^-1·p_i,

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

模数结合的闭环旁瓣对消系统，包括模拟端辅助通道、模拟端主通道、数字端和幅相加权模块，其特征在于，

所述模拟端辅助通道信号经功分器分为两路，一路输入数字端进行旁瓣对消权值的计算，另一路输入幅相加权模块，进行信号幅度和相位的调整后与模拟端主通道信号进行合成，

所述模拟端主通道与幅相加权模块输出的信号进行合成，以对消干扰信号，对消干扰后的信号经耦合器分为两路，一路输入数字端作为旁瓣对消权值计算的期望值，另一路作为模拟端的输出信号；

所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值，并控制模拟端的幅相加权模块的工作，具体为采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值，

所述幅相加权模块用于进行信号幅度和相位的调整。

具体的，所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值的方法为：

假设辅助通道输出到数字端的信号向量为x(n)，期望信号为d_i(n)，权值增量为Δw_i，主通道输入数字端的剩余信号为e_i(t)，作为下一次权值计算的期望信号d_i(n)，则采用旁瓣对消方法：

令：R＝E{x(n)x(n)^H}；

p_i＝E{x(n)d_i(n)^*}；

则旁瓣对消方法计算权值增量Δw_i就是求解维纳-霍夫方程：

R·Δw_i＝p_i；

在数字端可用直接矩阵求逆算法、LMS迭代算法和RLS算法中的一种或多种实现Δw_i的计算。

具体的，所述采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0，

$d_1\left(n\right)=e_1\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_0^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_1\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_1,$

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

$d_i\left(n\right)=e_i\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_{i-1}^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_i\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_i;$

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

具体的，所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值的方法为：

假设辅助通道输入信号x₀(t)分为x(t)和x₁(t)两路信号，其中x(t)输入幅相加权模块，x₁(t)输入数字端进行处理，x(t)和x₁(t)两路信号值之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数矩阵为

对角矩阵Λ是可逆的，则x(t)与x₁(t)的关系可表示为：x₁(t)＝Λ·x(t)，表示为数字信号的形式为：x₁(n)＝Λ·x(n)，

假设主通道模拟端旁瓣对消后的信号为d₀(t)-y_i(t)，输入数字端的信号为d_i(t)，d₀(t)-y_i(t)和d_i(t)之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数为：则有：d_i(t)＝α·(d₀(t)-y_i(t))，表示为数字信号的形式为：d_i(n)＝α·(d₀(n)-y_i(n))，定义自相关矩阵R和互相关向量p分别为：

R＝E{x(n)x(n)^H}，

p＝E{x(n)d₀(n)^*}，

则旁瓣对消的最优权值应为：w_opt＝R^-1·p，计算该旁瓣对消权值的公式为：

r(I-α·Λ^-1)＜1，其中r(I-α·Λ^-1)表示矩阵I-α·Λ^-1的谱半径。

具体的，所述采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0

d₁(n)＝α·(d₀(n)-w₀ ^H·x(n))＝α·d₀(n),

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H},p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*},

Δw₁＝R₁ ^-1·p₁,

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n)),

R_i＝R₁,p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*},

Δw_i＝R_i ^-1·p_i,

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

本发明的有益效果为，可以直接在模拟射频或中频进行干扰抑制，并连续不断地输出干扰抑制之后的信号，可以及时地更新旁瓣对消权值，还能够自动地修正系统中一些不理想因素带来的影响，使系统的旁瓣对消权值接近最优权值。

附图说明

图1为本发明所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统的逻辑框图；

图2为本发明所述的理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法的信号处理模型图；

图3为本发明所述的非理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法的信号处理模型图。

具体实施方式

下面根据附图，对本发明做进一步的详细描述：

本发明主要是通过在数字端计算旁瓣对消的权值的增量，以不断地迭代更新旁瓣对消权值的方法，使得此输出到模拟端的权值最终接近旁瓣对消的最优权值或在此最优权值左右波动。当权值稳定时，每次的迭代更新仅仅是对权值做细微的调整，并不需要重新计算权值，也不需要使得旁瓣对消系统在计算权值时进入休止状态(旁瓣对消系统停止工作)，保证了主通道输出干扰抑制之后的信号的连续性。并且，当通道中信号发生了变化时，通过此方法可以及时地更新旁瓣对消权值，而不用等到系统下一次重新计算权值时才更新，保证了对干扰信号抑制的实时性。当满足一定条件时，此方法还会自动地修正系统中一些不理想因素带来的影响，使系统的旁瓣对消权值接近最优权值。

如图1所示，模拟端辅助通道信号经功分器分为两路，一路经后续处理后输入数字端进行旁瓣对消权值的计算；另一路输入幅相加权模块，进行信号幅度和相位的调整，再与主通道信号合成，以对消干扰信号。主通道做干扰对消后的信号经耦合器分为两路，一路经后续处理后输入数字端进行旁瓣对消权值的计算；另一路作为模拟端的输出信号。

数字端的主要作用是利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值，并控制模拟端的幅相加权模块的工作。

模拟端的主要作用是利用幅相加权模块对主通道中的干扰信号进行对消。模拟端的幅相加权可以通过移相器和衰减器的联合作用实现，可处于信号处理的射频段或中频段。输出信号可以是主通道信号干扰对消后的射频信号，也可以是降频处理后的中频信号。

如图2所示，为理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法，其工作过程可描述为：

数字端采集辅助通道信号向量x(n)与期望信号d_i(n)，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量Δw_i+1，再与当前输出权值w_i迭加得到下一次的输出权值w_i+1。模拟端则利用输出的权值w_i进行模拟域的干扰对消，并且让对消后的主通道剩余信号e_i(t)输入数字端，作为下一次权值计算的期望信号d_i(n)。重复上面的过程，不断地迭代更新权值，可使其最终接近旁瓣对消的最优权值或在此最优权值处左右波动。

理想情况下，此算法可以描述为以下迭代过程：

(1)初次迭代，w₀＝0

$d_1\left(n\right)=e_1\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_0^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_1\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_1,$

w₁＝w₀+Δw₁；

(2)第2次迭代：

$d_2\left(n\right)=e_2\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_1^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_2\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_2,$

w₂＝w₁+Δw₂＝w₀+Δw₁+Δw₂；

(i)第i次迭代：

$d_i\left(n\right)=e_i\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_{i-1}^H\·x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_i\left(n\right)\⇒\mathrm{\Δ}{w}_i;$

w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i；

数字端旁瓣对消权值的计算方法为：

数字端由辅助通道输入信号x(n)和主通道输入信号d_i(n)计算权值增量Δw_i，采用了旁瓣对消方法，有公式(1)和公式(2)如下：

R＝E{x(n)x(n)^H}   (1)

p_i＝E{x(n)d_i(n)^*}   (2)

则旁瓣对消方法计算权值增量Δw_i就是求解维纳-霍夫方程，如公式(3)所示：

R·Δw_i＝p_i   (3)

在数字端可用直接矩阵求逆算法(DMI)、LMS迭代算法和RLS算法等实现Δw_i的计算。

非理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法：

在实际中，辅助通道中由功分器产生的两路信号的幅度和相位不可能完全一样，并且信号在通道中的传输也会引起信号的幅度和相位的变化。所以，辅助通道输入数字端的信号和在模拟端进行幅相加权的信号间存在幅相差异。

主通道中由于耦合器的作用和后续通道中信号处理的影响，也会使模拟端旁瓣对消后的信号和输入数字端的信号存在幅相差异。

非理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法的信号处理模型如图3所示：

辅助通道输入信号x₀(t)分为x(t)和x₁(t)两路信号，分别输入模拟端和数字端进行处理。

辅助通道输入模拟端幅相加权模块的信号x(t)和输入数字端的信号x₁(t)间存在幅相差异，可令此幅相差异系数矩阵如公式(4)所示，

通常情况下对角矩阵Λ是可逆的。

x(t)与x₁(t)的关系可表示为公式(5)：

x₁(t)＝Λ·x(t)   (5)

表示为数字信号的形式为公式(6)：

x₁(n)＝Λ·x(n)   (6)

主通道模拟端旁瓣对消后的信号d₀(t)-y_i(t)和输入数字端的信号d_i(t)间存在幅相差异，可令此幅相差异系数如公式(7)：

则有公式(8)：

d_i(t)＝α·(d₀(t)-y_i(t))   (8)

表示为数字信号的形式为公式(9)：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-y_i(n))   (9)

非理想情况下的闭环迭代旁瓣对消方法的计算过程为：

非理想情况下，信号处理模型中引入了辅助通道幅相差异系数矩阵Λ和主通道幅相差异系数α，闭环旁瓣对消方法计算权值可表述为以下迭代过程：

(1)初次迭代，w₀＝0

d₁(n)＝α·(d₀(n)-w₀ ^H·x(n))＝α·d₀(n),

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H},p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*},

Δw₁＝R₁ ^-1·p₁,

w₁＝w₀+Δw₁；

(2)第2次迭代：

d₂(n)＝α·(d₀(n)-w₁ ^H·x(n)),

R₂＝R₁,p₂＝E{x₁(n)·d₂(n)^*},

Δw₂＝R₂ ^-1·p₂,

w₂＝w₁+Δw₂＝w₀+Δw₁+Δw₂；

(i)第i次迭代：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n)),

R_i＝R₁,p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*},

Δw_i＝R_i ^-1·p_i,

w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i；

闭环迭代旁瓣对消方法的使用条件为：

在非理想情况下，使用以上的迭代算法求系统的旁瓣对消权值，是有一定条件限制的。否则就会引起迭代的权值不收敛或者不能收敛到系统的最优权值等问题，从而影响系统的稳定性和干扰抑制的性能。

根据图3所示的信号处理模型，定义自相关矩阵R和互相关向量p分别为公式(10)和公式(11)：

R＝E{x(n)x(n)^H}   (10)

p＝E{x(n)d₀(n)^*}   (11)

则旁瓣对消的最优权值应为公式(12)：

w_opt＝R^-1·p   (12)

对此闭环迭代旁瓣对消算法，有公式(13)成立：

$\underset{i\&RightArrow;+\&infin;}{\lim }{w}_i=w_{\mathrm{opt}},r(I-\mathrm{\&alpha;}\&CenterDot;{\mathrm{\&Lambda;}}^{-1})<1---\left(13\right)$

其中r(I-α·Λ^-1)表示矩阵I-α·Λ^-1的谱半径。

公式(13)说明了，本发明中的闭环迭代旁瓣对消方法的使用条件是：r(I-α·Λ^-1)＜1。当满足此条件时，该方法会自动地修正系统中幅相差异带来的影响，使旁瓣对消权值不断接近最优权值。

在实际应用中，可通过调整辅助通道幅相差异系数矩阵Λ和主通道幅相差异系数α，使得满足约束条件，就可以使用此模拟端和数字端联合处理的闭环迭代旁瓣对消方法。调整Λ和α可通过在模拟端改变信号传输通道中的一些可控元件的参数实现，如通道中的放大器的增益等；还可以通过在数字端对通道的输入信号进行幅度和相位调整实现。

本发明的工作原理是：

根据图3所示的信号处理模型，闭环迭代旁瓣对消方法权值计算的第1次计算中：

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H}＝E{Λ·x(n)·x(n)^H·Λ^H}＝Λ·R·Λ^H

p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*}＝E{Λ·x(n)·[α·d₁(n)]^*}＝α^*·Λ·p

所以有公式(14)：

w₁＝Δw₁＝R₁ ^-1·p₁＝(Λ·R·Λ^H)^-1·α^*·Λ·p＝α^*·(Λ^-1)^H·w_opt   (14)

计算权值迭代过程中的通项w_i：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n))

R_i＝R₁

p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*}

＝E{x₁(n)·[α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n))]^*}

＝p₁-α^*·E{x₁(n)·x(n)^H·w_i-1}

＝p₁-α^*·R₁·(Λ^-1)^H·w_i-1

Δw_i＝R_i ^-1·p_i

＝w₁-α^*·(Λ^-1)^H·w_i-1

因此，可得到权值递推的公式(15)：

w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₁+(I-α^*·(Λ^-1)^H)·w_i-1   (15)

由公式(15)可以得到公式(16):

$\begin{array}{c}{w}_i=w_1+(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)\&CenterDot;w_{i-1}\\ =w_1+(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)\&CenterDot;(w_1+(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)\&CenterDot;w_{i-2})\\ =[I+(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)]\&CenterDot;w_1+{(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)}^2\&CenterDot;w_{i-2}\\ .\\ .\\ .\\ =[I+(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)+...+{(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)}^{i-1}]\&CenterDot;w_1\\ =\underset{k=0}{\overset{i-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)}^k\&CenterDot;w_1\end{array}---\left(16\right)$

当矩阵(I-α^*·(Λ^-1)^H)的谱半径r(I-α^*·(Λ^-1)^H)＜1时，有公式(17):

$\begin{array}{c}\underset{i\&RightArrow;+\&infin;}{\lim }{w}_i=\underset{i\&RightArrow;+\&infin;}{\lim }\underset{k=0}{\overset{i-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)}^k\&CenterDot;w_1\\ ={[I-(I-{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H)]}^{-1}\&CenterDot;w_1\\ ={[{\mathrm{\&alpha;}}^{*}\&CenterDot;{\left({\mathrm{\&Lambda;}}^{-1}\right)}^H]}^{-1}\&CenterDot;w_1\end{array}---\left(17\right)$

将公式(14)代入公式(17)可得到公式(18)：

$\underset{i\&RightArrow;+\&infin;}{\lim }{w}_i=w_{\mathrm{opt}}---\left(18\right)$

使得上式收敛的条件r(I-α^*·(Λ^-1)^H)＜1等效于r(I-α·Λ^-1)＜1，所以针对此闭环迭代旁瓣对消方法有公式(19)：

$\underset{i\&RightArrow;+\&infin;}{\lim }{w}_i=w_{\mathrm{opt}},r(I-\mathrm{\&alpha;}\&CenterDot;{\mathrm{\&Lambda;}}^{-1})<1---\left(19\right)$

本发明所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统，应用上述的闭环迭代算法，可以在模拟端进行干扰信号的对消，并从射频或中频端直接输出此干扰对消后的信号。其具体实施方式可表述为以下几步：

第一步，调整系统参数使设计的瓣对消系统满足条件r(I-α·Λ^-1)＜1；

第二步，在数字端实现旁瓣对消算法的权值迭代计算和对模拟端幅相加权模块的控制；

第三步，在模拟端利用数字端输出的对消权值进行干扰信号的对消，并输出此对消后的信号。

Claims (10)

1.模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.将模拟端辅助通道信号分为两路，一路转换后输出到数字端，数字端接收到输入的信号后，根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量，并与原来的旁瓣对消的权值进行迭加，根据迭加后的权值反馈调节幅相加权模块，另一路信号输入到幅相加权模块进行处理后输出到模拟端主通道；

b.模拟端主通道中信号与幅相加权模块输出的模拟端辅助通道信号进行合成，合成后的信号经耦合器分为两路，一路转换后输出到数字端，数字端接收到主通道输入的信号后，将该信号作为下一次计算旁瓣对消权值的期望信号替换步骤a中的期望信号，另一路信号作为模拟端的输出信号，重复步骤a。

2.根据权利要求1所述的模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，所述根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量的方法为：

假设辅助通道输出到数字端的信号向量为x(n)，期望信号为d_i(n)，权值增量为Δw_i，主通道输入数字端的剩余信号为e_i(t)，作为下一次权值计算的期望信号d_i(n)，则采用旁瓣对消方法：

令：R＝E{x(n)x(n)^H}；

p_i＝E{x(n)d_i(n)^*}；

则旁瓣对消方法计算权值增量Δw_i就是求解维纳-霍夫方程：

R·Δw_i＝p_i；

在数字端可用直接矩阵求逆算法、LMS迭代算法和RLS算法中的一种或多种实现Δw_i的计算。

3.根据权利要求2所述的模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，所述与原来的旁瓣对消的权值进行迭加的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0，

$d_1\left(n\right)=e_1\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_0^H\&CenterDot;x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_1\left(n\right)\&DoubleRightArrow;\mathrm{\&Delta;}{w}_1,$

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

$d_i\left(n\right)=e_i\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_{i-1}^H\&CenterDot;x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_i\left(n\right)\&DoubleRightArrow;\mathrm{\&Delta;}{w}_i;$

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

4.根据权利要求1所述的模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，所述根据接收到的信号值与期望信号计算旁瓣对消的权值的增量的方法为：

假设辅助通道输入信号x₀(t)分为x(t)和x₁(t)两路信号，其中x(t)输入幅相加权模块，x₁(t)输入数字端进行处理，x(t)和x₁(t)两路信号值之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数矩阵为

对角矩阵Λ是可逆的，则x(t)与x₁(t)的关系可表示为：x₁(t)＝Λ·x(t)，表示为数字信号的形式为：x₁(n)＝Λ·x(n)，

假设主通道模拟端旁瓣对消后的信号为d₀(t)-y_i(t)，输入数字端的信号为d_i(t)，d₀(t)-y_i(t)和d_i(t)之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数为：则有：d_i(t)＝α·(d₀(t)-y_i(t))，表示为数字信号的形式为：d_i(n)＝α·(d₀(n)-y_i(n))，定义自相关矩阵R和互相关向量p分别为：

R＝E{x(n)x(n)^H}，

p＝E{x(n)d₀(n)^*}，

则旁瓣对消的最优权值应为：w_opt＝R^-1·p，计算该旁瓣对消权值的公式为：

r(I-α·Λ^-1)<1，其中r(I-α·Λ^-1)表示矩阵I-α·Λ^-1的谱半径。

5.根据权利要求4所述的模数结合的闭环旁瓣对消方法，其特征在于，所述与原来的旁瓣对消的权值进行迭加的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0

$d_1\left(n\right)=\mathrm{\&alpha;}\&CenterDot;(d_0\left(n\right)-{w_0}^H\&CenterDot;x\left(n\right))=\mathrm{\&alpha;}\&CenterDot;d_0\left(n\right),$

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H},p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*},

△w₁＝R₁ ^-1·p₁,

得：w₁＝w₀+△w₁；

则有第i次计算权值为：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n)),

R_i＝R₁,p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*},

△w_i＝R_i ^-1·p_i,

得：w_i＝w_i-1+△w_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

6.模数结合的闭环旁瓣对消系统，包括模拟端辅助通道、模拟端主通道、数字端和幅相加权模块，其特征在于，

所述模拟端辅助通道信号经功分器分为两路，一路输入数字端进行旁瓣对消权值的计算，另一路输入幅相加权模块，进行信号幅度和相位的调整后与模拟端主通道信号进行合成，

所述模拟端主通道与幅相加权模块输出的信号进行合成，以对消干扰信号，对消干扰后的信号经耦合器分为两路，一路输入数字端作为旁瓣对消权值计算的期望值，另一路作为模拟端的输出信号；

所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值，并控制模拟端的幅相加权模块的工作，具体为采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值，

所述幅相加权模块用于进行信号幅度和相位的调整。

7.根据权利要求6所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统，其特征在于，所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值的方法为：

假设辅助通道输出到数字端的信号向量为x(n)，期望信号为d_i(n)，权值增量为Δw_i，主通道输入数字端的剩余信号为e_i(t)，作为下一次权值计算的期望信号d_i(n)，则采用旁瓣对消方法：

令：R＝E{x(n)x(n)^H}；

p_i＝E{x(n)d_i(n)^*}；

则旁瓣对消方法计算权值增量Δw_i就是求解维纳-霍夫方程：

R·Δw_i＝p_i；

在数字端可用直接矩阵求逆算法、LMS迭代算法和RLS算法中的一种或多种实现Δw_i的计算。

8.根据权利要求7所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统，其特征在于，所述采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0，

$d_1\left(n\right)=e_1\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_0^H\&CenterDot;x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_1\left(n\right)\&DoubleRightArrow;\mathrm{\&Delta;}{w}_1,$

得：w₁＝w₀+Δw₁；

则有第i次计算权值为：

$d_i\left(n\right)=e_i\left(n\right)=d_0\left(n\right)-w_{i-1}^H\&CenterDot;x\left(n\right),$

$x\left(n\right),d_i\left(n\right)\&DoubleRightArrow;\mathrm{\&Delta;}{w}_i;$

得：w_i＝w_i-1+Δw_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。

9.根据权利要求6所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统，其特征在于，所述数字端主要用于利用输入信号数据计算旁瓣对消的权值的方法为：

假设辅助通道输入信号x₀(t)分为x(t)和x₁(t)两路信号，其中x(t)输入幅相加权模块，x₁(t)输入数字端进行处理，x(t)和x₁(t)两路信号值之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数矩阵为

对角矩阵Λ是可逆的，则x(t)与x₁(t)的关系可表示为：x₁(t)＝Λ·x(t)，表示为数字信号的形式为：x₁(n)＝Λ·x(n)，

假设主通道模拟端旁瓣对消后的信号为d₀(t)-y_i(t)，输入数字端的信号为d_i(t)，d₀(t)-y_i(t)和d_i(t)之间存在幅相差异，可令此幅相差异系数为：则有：d_i(t)＝α·(d₀(t)-y_i(t))，表示为数字信号的形式为：d_i(n)＝α·(d₀(n)-y_i(n))，定义自相关矩阵R和互相关向量p分别为：

R＝E{x(n)x(n)^H}，

p＝E{x(n)d₀(n)^*}，

则旁瓣对消的最优权值应为：w_opt＝R^-1·p，计算该旁瓣对消权值的公式为：

r(I-α·Λ^-1)<1，其中r(I-α·Λ^-1)表示矩阵I-α·Λ^-1的谱半径。

10.根据权利要求9所述的模数结合的闭环旁瓣对消系统，其特征在于，所述采集模拟端辅助通道信号的向量与模拟端主通道的期望信号，利用旁瓣对消算法计算每一次的权值增量，再与当前输出权值迭加得到下一次的输出权值的方法为：

假设当前输出权值为w_i，与原来的权值迭加后得到下一次的输出权值w_i+1，则有：

第一次计算权值时：初始w₀＝0

d₁(n)＝α·(d₀(n)-w₀ ^H·x(n))＝α·d₀(n),

R₁＝E{x₁(n)·x₁(n)^H},p₁＝E{x₁(n)·d₁(n)^*},

△w₁＝R₁ ^-1·p₁,

得：w₁＝w₀+△w₁；

则有第i次计算权值为：

d_i(n)＝α·(d₀(n)-w_i-1 ^H·x(n)),

R_i＝R₁,p_i＝E{x₁(n)·d_i(n)^*},

△w_i＝R_i ^-1·p_i,

得：w_i＝w_i-1+△w_i＝w₀+Δw₁+…+Δw_i。