復雜環(huán)境下的魯棒自適應波束形成算法的研究.pdf

1、自適應波束形成技術是自適應陣列信號處理的最核心技術，是空間信號處理中抑制干擾信號，增強期望信號的有效方法，在雷達、聲納、通信、地質勘探和醫(yī)學等領域有著廣泛的應用。由于存在方向向量偏差、陣元幅相誤差、傳感器陣列的校正誤差等因素的影響，傳統(tǒng)自適應波束形成算法的性能會急劇下降，尤其在高信噪比時，期望信號會被當作干擾而受到抑制。因此提高自適應波束形成算法的魯棒性一直是學者研究的熱點。
　　 本文分析了在實際應用中影響自適應波束形成算法魯

2、棒性的因素，深入研究了魯棒自適應波束形成算法。著眼于魯棒波束形成算法在陣列信號處理中的應用，提出了有效的、易于工程實現(xiàn)的魯棒自適應波束形成算法。這些算法能夠有效控制波束主瓣區(qū)域內信號的畸變，抑制偏差所帶來的不良影響，提高系統(tǒng)的魯棒性。
　　 對于信號波達方向不確定的情況，提出了一種基于Bayesian方法的魯棒約束恒模(CMA)算法，并對其性能進行了分析。在期望信號方向向量具有先驗信息的前提下，利用接收到的采樣信號對實際信號方向

3、向量進行估計，降低了信號波達方向的不確定性，對信號方向向量偏差具有魯棒性。再者，通過附加一個信號波達方向不確定的約束條件，推導出與此不確定范圍對應的權重向量公式。即使在信號波達方向不確定的情況下，該算法也具有較強的魯棒性。此外該算法采用遞推方法來計算逆矩陣，大大地降低了計算復雜度，能夠滿足實時處理的要求。
　　 當信號的方向向量出現(xiàn)偏差以及采樣樣本比較少時，約束最小均方(LMS)算法會出現(xiàn)收斂速度慢、輸出性能下降、不穩(wěn)定等問題。

4、為了提高約束LMS算法的魯棒性能，提出了基于Bayesian方法的魯棒約束LMS算法。該算法利用接收到的采樣信號和信號的先驗信息對實際信號方向向量進行估計，有效地抑制了方向向量偏差對輸出性能的影響，提高了系統(tǒng)的魯棒性，改善了陣列輸出的信干噪比，使其更接近最優(yōu)值。仿真實驗結果表明，與傳統(tǒng)約束LMS算法相比，基于Bayesian方法的魯棒波束形成算法具有更好的性能。
　　 在信號方向向量存在偏差的情況下，傳統(tǒng)波束形成算法的性能將急劇

5、下降。針對這一問題，利用最差性能優(yōu)化方法，把信號方向向量的值域作為某個不確定的集合，魯棒波束形成可表述成二階凸規(guī)劃問題，進而采用一些優(yōu)化理論的方法來推導出最優(yōu)權重向量。在線性約束恒模算法的基礎上，提出了一種基于最差性能的魯棒約束恒模算法，并對其性能進行了分析。通過構造一個帶有非線性約束條件的代價函數(shù)，推導得到權重向量的閉式解表達式。所提算法有效地解決了恒模算法中存在的干擾捕獲問題，對信號方向向量偏差有很強的魯棒性，陣列輸出的信干噪比優(yōu)于

6、線性約束CMA算法。
　　 考慮到實際系統(tǒng)中存在著各種各樣的偏差（如有限采樣數(shù)引起的信號協(xié)方差矩陣的估計不準和一些系統(tǒng)誤差等等）對輸出性能的影響，構造出具有實際意義的代價函數(shù)。由于權重向量的解是一個二次非線性函數(shù)，需要對接收信號的協(xié)方差矩陣進行特征值分解，運算量比較大，不易工程實現(xiàn)，因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法來求解。另外從自適應迭代算法的思路出發(fā)，提出一種魯棒約束LMS自適應波束形成算法，并對其收斂性及步長參數(shù)的選取進行了分析。該算法

7、基于最差性能的優(yōu)化理論，利用迭代算法得到最優(yōu)權重向量，不僅所需運算量小，而且對指向誤差、陣元位置誤差和陣元相位誤差具有很好的魯棒性，因而(?)在了陣列輸出的信干噪比接近最優(yōu)值。
　　 對角載入方法是一種簡單有效的魯棒波束形成算法，但是對于對角載入值僅能確定它的范圍，其具體值只能通過經(jīng)驗來確定，至今沒有很好的解決方法。本文采用非線性約束條件下的最優(yōu)化陣列輸出功率對信號方向向量進行優(yōu)化求解，且優(yōu)化解中的對角載入值能夠準確求出。為了減

8、少計算量，采用遞推算法求逆矩陣并利用泰勒級數(shù)展開，推導出基于可變對角載入的權重向量公式。在實際環(huán)境中，信號的特性信息很難完全獲得，環(huán)境也是實時變化的，因此采用最陡下降法對信號方向向量進行優(yōu)化求解，進而求出最優(yōu)權重向量。通過建立步長與輸入信號的關系得到可變的步長因子，從而克服了收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間的矛盾。所提算法可有效地抑制偏差對算法性能的影響，降低計算量，易于實時實現(xiàn)，提高系統(tǒng)的魯棒性，從而獲得更高的輸出信干噪比。
　　 針對

9、陣列指向性偏差會導致自適應波束形成算法的性能急劇下降這一問題，提出了一種基于二次型約束的魯棒自適應波束形成算法。通過對期望信號波達方向附近小區(qū)域內的方向向量的誤差模值進行約束來提高算法的魯棒性，并在此約束條件下推導出最優(yōu)權重向量。將迭代算法運用到二次約束下的自適應波束形成中，降低了計算量，并在每次迭代中更新對角載入值，得到最優(yōu)權重向量的遞推公式。該算法可有效地控制波束主瓣區(qū)域內信號的畸變，提高對方向向量偏差的魯棒性，并使約束區(qū)域外的輸出