CN107037406A - 一种稳健自适应波束形成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种稳健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)导向矢量修正:根据采样数据,求取导向矢量之后修正导向矢量;(30)权重矢量求取:根据协方差矩阵和修正后的导向矢量,以凸优化方法求解添加副瓣约束的MVDR模型,得到模型权重矢量;(40)自适应权系数获取: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,不但稳健性好,而且副瓣低。
Description
技术领域
本发明属于数字阵列雷达波束形成技术领域,特别是一种低副瓣的稳健自适应波束形成方法。
背景技术
自适应波束形成技术在无线通信、雷达、声呐、医学成像、射电天文学等领域获得了广泛应用。常规自适应波束形成假设已知期望信号导向矢量的确切知识,但是实际中波束形成的性能被各种误差影响,为修正偏差,稳健自适应波束形成技术应运而生。
对于设计性能优良的自适应波束形成器,要考虑到稳健性、副瓣电平控制以及干扰抑制三方面因素,因此会采用一些技术措施达到此目的。传统的稳健波束形成算法中,对角加载算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,能增强稳健性,但这种方法缺乏严格的理论基础来准确的选择最优加载电平。基于特征空间的算法是在信号处理前先将假设的导向矢量投影到信号加干扰子空间中而不是直接使用失配的期望信号的导向矢量,虽然此种方法能提高稳健性,但是在低信噪比时发生子空间缠绕从而大大降低了波束形成器的性能。传统的基于最坏情况性能最优稳健自适应波束形成算法需要对期望信号导向矢量的误差进行约束并选择一个不确定集常数作为其上界,理论上此种方法归类于对角加载算法,难以确定不确定集常数,而且现实中这种约束过于保守。
以上这些算法存在的共同问题是:自适应波束形成不能在增强稳健性的同时满足低副瓣的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种稳健自适应波束形成方法,不但稳健性好,而且副瓣低。
实现本发明目的的技术解决方案为:
一种稳健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)导向矢量修正:根据采样数据,求取导向矢量之后修正导向矢量;
(30)权重矢量求取:根据协方差矩阵和修正后的导向矢量,以凸优化方法求解添加副瓣约束的MVDR模型,得到模型权重矢量;
(40)自适应权系数获取: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、稳健性好:本发明添加副瓣约束的MVDR自适应波束形成器模型,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。与已有的经典算法相比,不但稳健性较好,而且干扰抑制加深;
2、副瓣低: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,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。
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为本发明稳健自适应波束形成方法的主流程图。
图2为图1中修正导向矢量步骤的流程图。
图3为图1中获取自适应权系数步骤的流程图。
图4为副瓣约束为-30dB时,采用本发明方法得到的波束方向图。
图5为副瓣约束为-30dB时,采用本发明方法时输出SINR随着DOA误差的变化图。
具体实施方式
本发明的总体思想为:在MVDR波束形成器的基础上,先利用迭代方法对期望信号导向矢量误差进行修正,得到修正后较为准确的导向矢量,之后将其带入到增加副瓣电平约束条件的MVDR波束形成器中,采用凸优化方法求解满足副瓣电平约束的全局最优解,优化出的输出功率最大作为性能判断依据,满足约束条件下,得到最优自适应权系数。
如图1所示,本发明稳健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)导向矢量修正:根据采样数据,求取导向矢量之后修正导向矢量;
根据采样数据,求取导向矢量和修正导向矢量。求取导向矢量为现有技术,在此不详细说明,现结合图2具体说明修正导向矢量,其中为现有方法求取的导向矢量;e为修正的导向矢量误差,e⊥为其正交分量;其中Θ=[θ1,θ2]为期望信号到达范围,且假设干扰信号不在此空间区域,d(θ)表示从假设方向θ来的期望信号的导向矢量;U为C特征分解后的子空间,包含真实导向矢量,为其补子空间。
图2给出了修正导向矢量的过程,具体操作步骤如下:
(21)求解优化问题的解e⊥,优化问题如下:
(22)更新导向矢量
(23)将模缩放为
(24)若更新导向矢量后的输出功率大于更新前的输出功率,则回到(21)继续搜索;否则结束搜索跳到(25);
(25)取倒数第二次更新的导向矢量为最终估计导向矢量。
(30)权重矢量求取:根据协方差矩阵和修正后的导向矢量,以凸优化方法求解添加副瓣约束的MVDR模型,得到模型权重矢量;
所述(30)权重矢量求取步骤具体为:
考虑阵列天线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,并且噪声与信号和干扰互不相关。
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)。
以凸优化方法求解如下添加副瓣约束的MVDR模型,得到权重矢量w,
minimize wHRXw
subject to wHas(θ)=1θ为期望信号角度
|wHa(θj)|2≤εθj∈ΘSL(j=1,...,J)
ΘSL=[-90°,θs1]∪[θs2,90°]
其中,wHRXw为输出功率,即目标函数;RX为接收数据协方差矩阵,是正的半正定矩阵;as(θ)为修正后的指向期望信号角度θ的导向矢量;a(θj)为副瓣约束区域的导向矢量;[-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。
实施例中,θs1=-11°,θs2=11°,J=160,ε=-30dB。
(40)自适应权系数获取: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;
如图3所示,所述(40)自适应权系数获取步骤包括:
(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)确定自适应权系数:方向图副瓣达到预期要求时,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4为副瓣约束为-30dB时,设计出的波束方向图,真实DOA为0°,角度偏差为3°,干扰角度为-20°和40°,由图可知,本发明设计出的低副瓣稳健自适应数字波束形成方法,在导向矢量有角度偏差时,方向图指向更接近于真实角度0°,且能很好地控制副瓣,干扰抑制明显。
图5为输出SINR随DOA误差的变化图,由图可知,当DOA有偏差时,输出SINR基本不变,因此稳健性较好。
Claims (3)
1.一种稳健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)导向矢量修正:根据采样数据,求取导向矢量之后修正导向矢量;
(30)权重矢量求取:根据协方差矩阵和修正后的导向矢量,以凸优化方法求解添加副瓣约束的MVDR模型,得到模型权重矢量;
(40)自适应权系数获取: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所述的波束形成方法,其特征在于,所述(30)权重矢量求取步骤具体为:
以凸优化方法求解如下添加副瓣约束的MVDR模型,得到权重矢量w,
minimize wHRXw
subject to wHas(θ)=1θ为期望信号角度
|wHa(θj)|2≤εθj∈ΘSL(j=1,...,J)
ΘSL=[-90°,θs1]∪[θs2,90°]
其中,wHRXw为输出功率,即目标函数;RX为接收数据协方差矩阵,是正的半正定矩阵;as(θ)为修正后的指向期望信号角度θ的导向矢量;a(θj)为副瓣约束区域的导向矢量;[-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所述的波束形成方法,其特征在于,所述(40)自适应权系数获取步骤包括:
(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)确定自适应权系数:方向图副瓣达到预期要求时,将权重矢量确定为自适应权系数。
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