基于廣義線性組合的穩(wěn)健波束形成算法研究.pdf

1、陣列信號(hào)處理的基本目的是在時(shí)間和空間上對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和處理，更加充分的開(kāi)發(fā)信號(hào)中蘊(yùn)含的信息，從而有效的抑制干擾，提高系統(tǒng)的效率。自適應(yīng)波束形成技術(shù)是陣列信號(hào)處理的一個(gè)重要研究方向，由于在實(shí)際應(yīng)用中，常常存在著各種誤差和非理想因素，其中包括信號(hào)和環(huán)境因素，系統(tǒng)因素以及算法本身的不足，這些都將嚴(yán)重影響系統(tǒng)的性能。因此，提高自適應(yīng)波束形成算法的穩(wěn)健性一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。
　　眾所周知，對(duì)角載入算法是一種簡(jiǎn)單有效的自適應(yīng)波束形成算法，

2、但是其對(duì)角載入值僅能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，至今沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的求解方法。本文基于廣義線性組合(GLC，General Linear Combination)技術(shù)，提出了一種根據(jù)陣列接收數(shù)據(jù)計(jì)算對(duì)角載入值的算法。該算法采用陣列先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)修正樣本協(xié)方差矩陣得到對(duì)角載入值的閉式解，并利用最陡下降法迭代求解加權(quán)矢量，避免了協(xié)方差矩陣的求逆運(yùn)算。仿真結(jié)果表明，所提算法可以有效抑制信號(hào)方向矢量偏差對(duì)系統(tǒng)性能的影響，計(jì)算量低，系統(tǒng)輸出信干噪比接近最優(yōu)值。

3、
　　在信號(hào)方向矢量存在偏差以及訓(xùn)練樣本數(shù)目較少時(shí)，約束最小方差(CLMS)算法會(huì)出現(xiàn)收斂速度變慢以及輸出性能下降的問(wèn)題。為了改善算法性能，學(xué)者們提出了最差性能優(yōu)化的CLMS算法。雖然該算法對(duì)方向矢量偏差有較好的魯棒性，但是其Lagrange乘子的計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜，導(dǎo)致算法的計(jì)算復(fù)雜度增大;同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中，由于訓(xùn)練樣本數(shù)的不足，容易導(dǎo)致協(xié)方差矩陣出現(xiàn)失配，嚴(yán)重影響了算法性能。于是，本文提出了基于廣義線性組合的最差性能優(yōu)化CLMS

4、算法。采用GLC技術(shù)修正樣本協(xié)方差矩陣，降低噪聲特征值的擴(kuò)散度，從而獲得算法的最優(yōu)對(duì)角載入值。通過(guò)建立Lagrange乘子與對(duì)角載入因子的關(guān)系，獲得Lagrange乘子的最優(yōu)估計(jì)值。針對(duì)樣本協(xié)方差矩陣失配的情況，基于GLC的修正協(xié)方差矩陣法得到加權(quán)矢量的具體表達(dá)式，給出Lagrange乘子的取值范圍，并證明了解的唯一性。通過(guò)仿真分析，所提算法收斂速度快，性能穩(wěn)定;在有效降低最差性能優(yōu)化CLMS算法計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)，保證了算法對(duì)信號(hào)方向矢