CN106680784A - 一种自适应波束形成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种自适应波束形成方法，包括如下步骤：(10)信号采样：对雷达阵列的接收信号以一定的快拍数进行采样：(20)求取导向矢量：根据采样数据，求取导向矢量和协方差矩阵；(30)求取权重矢量：根据协方差矩阵和导向矢量，以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到模型权重矢量；(40)获取自适应权系数：由模型权重矢量得到的方向图判断副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤，如是，则将模型权重矢量确定为自适应权系数；(50)形成波束：将接收信号与所述自适应权系数进行乘积运算，得到自适应波束。本发明的自适应波束形成方法，副瓣低、干扰抑制好。

Description

一种自适应波束形成方法
技术领域
本发明属于数字阵列雷达天线数字波束形成技术领域，特别是一种低副瓣的自适应波束形成方法。
背景技术
阵列天线由于在波束形成、波束控制和高增益等方面的优异性而成为最常用的天线之一。早期的天线方向图综合的目的主要是控制主瓣宽度和副瓣电平。但随着电磁环境污染的日益严重，仅靠降低副瓣电平不能有效抑制大干扰。自适应数字波束形成(ADBF)是空间信号处理中抑制强干扰信号，增强有用信号的有效方法。
为控制副瓣电平以及抑制干扰，有多种方法。一是在波束形成中常采用Dolph-Chebyshev加权法以降低副瓣电平，但是该方法仅适用于非自适应波束形成。当应用于相控扫描自适应波束形成时则达不到预期结果。二是采用对角加载方法通过处理采样数据协方差矩阵，使之更接近于理想的干扰加噪声矩阵，也即在最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成器的目标函数中添加一个正则项，可以降低副瓣电平，但这种方法的加载因子如何确定是一个难题。三是利用惩罚函数的方法降低副瓣电平。惩罚函数测量的是自适应权重和静态方向图权重之间的差距，但是实际应用中惩罚函数的罚因子难以确定，太小起不到惩罚作用，达不到要的优化效果，太大会由于误差影响产生错误，因此该方法在理论上比较可行，在实际中有待考量。四是采用特征子空间方法降低副瓣，但是当信噪比较低时容易发生子空间缠绕，从而影响副瓣抑制性能。五是以广义旁瓣相消器(GSC)降低副瓣，但是在高信噪比时，阻塞矩阵不能全部阻塞期望信号，导致部分期望信号泄漏到辅助支路中，容易发生期望信号相消现象。
总之，现有技术存在的问题是：不能利用较为简单的技术手段同时实现低副瓣和较深干扰抑制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自适应波束形成方法，副瓣低、且干扰抑制好。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种自适应波束形成方法，包括如下步骤：
(10)信号采样：对雷达阵列的接收信号以一定的快拍数进行采样：
(20)求取导向矢量：根据采样数据，求取导向矢量和协方差矩阵；
(30)求取权重矢量：根据协方差矩阵和导向矢量，以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到模型权重矢量；
(40)获取自适应权系数：由模型权重矢量得到的方向图判断副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤，如是，则将模型权重矢量确定为自适应权系数；
(50)形成波束：将接收信号与所述自适应权系数进行乘积运算，得到自适应波束。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
1、副瓣低：由于在现有自适应波束形成模型的基础上添加副瓣约束，求解得出权矢量，最终形成波束，因此所形成的的波束具有副瓣低的优点。
2、干扰抑制好：通过用凸优化方法对添加副瓣约束的模型求解权矢量，使得干扰抑制度比常规工具所求加深。
3、工程实现简单：只需要对现有的自适应波束形成技术进行模型处理，利用凸优化方法解决，最终形成低副瓣波束。下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明自适应波束形成方法的主流程图。
图2为采用本发明方法的N阵元线阵自适应波束形成原理示意图。
图3为采用现有技术，不添加副瓣约束的MVDR模型得到的波束方向图。
图4为采用本发明方法，副瓣电平约束为-30dB时，得到的波束方向图。
具体实施方式
如图1所示，本发明自适应波束形成方法，包括如下步骤：
(10)信号采样：对雷达阵列的接收信号以一定的快拍数进行采样：
(20)求取导向矢量：根据采样数据，求取导向矢量和协方差矩阵；
根据采样数据，求取导向矢量和协方差矩阵为现有技术，在此不详细说明，可采用现有的任何方法获取；
(30)求取权重矢量：根据协方差矩阵和导向矢量，以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到模型权重矢量；
所述(30)求取权重矢量步骤具体为：
以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到权重矢量w，
所述添加副瓣的MVDR模型为：
minimize wHRXw
subject to wHas(θ)＝1θ为期望信号角度
|wHa(θj)|2≤ε θj∈Θ(j＝1，...,J)
Θ＝[-90°,θs1]∪[θs2,90°]
其中，wHRXw为输出功率，即目标函数；w为权重矢量；RX为接收数据协方差矩阵，是正的半正定矩阵；as(θ)为指向期望信号角度θ的导向矢量；a(θj)为副瓣约束区域的导向矢量；RX[-90°,θs1]∪[θs2,90°]为副瓣约束区域；θj为在副瓣约束区域取的J个离散值；ε为副瓣衰减电平，用dB表示。
(40)获取自适应权系数：由模型权重矢量得到的方向图判断副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤，如是，则将模型权重矢量确定为自适应权系数；
所述(40)获取自适应权系数步骤包括：
(41)画方向图：根据权重矢量w，画出方向图；
(42)判断副瓣质量：根据方向图判断方向图副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤；
(43)获取自适应权系数：方向图副瓣是否达到预期要求时，将权重矢量确定为自适应权系数。
(50)形成波束：将接收信号与所述自适应权系数进行乘积运算，得到自适应波束。
图2所示为采用本发明方法的N阵元线阵自适应波束形成原理示意图。
阵列是由N个阵元组成的理想均匀线阵，每个阵元均为各向同性天线，阵元间距为d；载波波长为λ，接收来波方向为θ的窄带信号x(t)，关于接收信号的导向矢量为a(θ)＝[1,e-j2πdsinθ/λ,…,e-j2π(N-1)dsinθ/λ]T，阵列加权矢量为w＝[w1,w2,...wN]T，则自适应波束形成器的输出为：y＝wHx；阵列的方向图函数为F(θ)＝wHa(θ)。
考虑接收传感器阵列对远场空间中的信号接收，期望信号与干扰之间、干扰与干扰之间互不相关。噪声为零均值高斯白噪声且互相独立，并且噪声与信号和干扰互不相关。
使用w作为优化变量，则MVDR自适应波束形成器设计问题可以用如下的最优化模型表示：
minimize wHRi+nw
subject to wHas(θ)＝1θ为期望信号角度
其中w为阵列加权矢量；wHRi+nw为干扰加噪声功率；Ri+n为干扰加噪声协方差矩阵，但在实际应用中，很难获得真实的干扰加噪声协方差矩阵，因此接下来用接收数据协方差矩阵RX代替Ri+n；as(θ)为指向期望信号角度θ的导向矢量。
而低副瓣MVDR自适应波束形成器设计问题通过在基础的MVDR模型上添加一个副瓣约束条件，来达到约束副瓣的目的。
本发明通过使用阵列加权矢量作为自适应波束设计的优化变量，使得当阵元数确定，优化得出的方向图主瓣对准期望信号、副瓣电平满足给定要求以及具有良好的干扰抑制性能，且算法复杂度相对较低，易于工程实现，在原有的MVDR自适应波束形成模型上添加副瓣约束条件，以此实现低副瓣的性能要求。
此模型为凸优化模型，运用MATLAB的CVX工具箱对优化模型进行求解，得到最优权重矢量。本发明与已有的经典算法相比，优点体现在：(1)副瓣电平较小；(2)抗干扰性能提高；(3)算法复杂度较低，易于实现。
图3为采用现有技术，不添加副瓣约束的MVDR模型得到的波束方向图。
图4为采用本发明方法，副瓣电平约束为-30dB时，得到的波束方向图。
将图4与图3对比可知，当来波方向已知时，本发明的自适应数字波束形成方法，在准确接收期望信号的情况下，还能很好地控制副瓣，且干扰抑制程度加深。

Claims (3)

1.一种自适应波束形成方法，其特征在于，包括如下步骤：
(10)信号采样：对雷达阵列的接收信号以一定的快拍数进行采样：
(20)求取导向矢量：根据采样数据，求取导向矢量和协方差矩阵；
(30)求取权重矢量：根据协方差矩阵和导向矢量，以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到模型权重矢量；
(40)获取自适应权系数：由模型权重矢量得到的方向图判断副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤，如是，则将模型权重矢量确定为自适应权系数；
(50)形成波束：将接收信号与所述自适应权系数进行乘积运算，得到自适应波束。
2.根据权利要求1所述的自适应波束形成方法，其特征在于，所述(30)求取权重矢量步骤具体为：
以凸优化方法求解添加副瓣的MVDR模型，得到权重矢量w，
所述添加副瓣的MVDR模型为：
minimize wHRXw
subject to wHas(θ)＝1θ为期望信号角度
|wHa(θj)|2≤εθj∈Θ(j＝1，...,J)
Θ＝[-90°,θs1]∪[θs2,90°]
其中，wHRXw为输出功率，即目标函数；w为权重矢量；RX为接收数据协方差矩阵，是正的半正定矩阵；as(θ)为指向期望信号角度θ的导向矢量；a(θj)为副瓣约束区域的导向矢量；RX[-90°,θs1]∪[θs2,90°]为副瓣约束区域；θj为在副瓣约束区域取的J个离散值；ε为副瓣衰减电平，用dB表示。
3.根据权利要求2所述的自适应波束形成方法，其特征在于，所述(40)获取自适应权系数步骤包括：
(41)画方向图：根据权重矢量w，画出方向图；
(42)判断副瓣质量：根据方向图判断方向图副瓣是否达到预期要求，如否，则增大快拍数，转向(10)信号采样步骤；
(43)获取自适应权系数：方向图副瓣是否达到预期要求时，将权重矢量确定为自适应权系数。
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