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存在相干信号时的最优波束形成 总被引:8,自引:0,他引:8
本文提出一种新的存在相干信号时的最优波束形成方法。该方法首先利用估计得到的期望信号和相干信号 的方向形成变换矩阵,去掉数据中的期望信号和相干信号成分,求得不相关干扰信号的子空间以及其正交子空间,然后得到期望信号和相干信号的合成导向矢量在该正交子空间中的投影矢量,并把该投影矢量作为自适应权矢量。经理论分析表明,这种方法基本上和理论上的最优方法相同。另外,该方法可以适用于任意的阵列结构,并且对期望信号和相干信号方向估计误差具有很强的稳健性。计算机仿真结果证实了本文方法的有效性。 相似文献
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针对运动目标入射及存在信号波达方向(DOA)估计误差时传统波束形成器性能下降的问题,提出一种稳健的宽带恒定束宽波束形成算法。该算法首先在目标入射角可能存在的范围内选取离散点,设定相应的期望及零陷响应,再结合空间响应变化(SRV)约束,将算法在信号带宽内不同频点的阵列响应约束简化为对某一参考频点的约束,并约束权矢量模值以抑制随机噪声,最后分别利用内点法和拉格朗日乘子法求解最优权矢量,实现稳健的宽带恒定束宽波束形成。实验结果表明该算法可以有效实现对运动目标的空域滤波,具有良好的恒定束宽特性及较高的阵列输出性能。 相似文献
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为有效提高阵列对来波方向误差和极化参数误差的鲁棒性,提出一种空域-极化域联合稳健自适应波束形成算法,首先在每个干扰信号来波方向-极化角区间上重构干扰噪声协方差矩阵,然后在期望信号来波方向-极化角区间上估计其导向矢量,设计空域-极化域联合稳健波束加权。通过仿真实验可发现,所提算法对由来波方向角度误差和极化参数误差所引起的导向矢量失配具有很好的鲁棒性。 相似文献
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为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计(APES)波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。 相似文献
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为了得到稳定的波束方向图、进一步提高极化敏感阵列的滤波性能,文中提出了一种极化域 空域联合的四元数幅度相位估计(Q-APES, Quaternion-Amplitude and Phase EStimation)自适应波束形成算法。首先,利用四元数信号模型很好的保持了两分量阵列各阵元输出信号分量之间固有的正交特性,使得该模型较传统的长矢量模型更适合于极化敏感阵列信号处理。然后,将纯空域的APES算法拓展到极化域-空域联合处理中,给出了Q-APES算法的理论推导和分析,得出了四元数最优滤波权向量,并通过仿真实验验证了文中算法的有效性。计算机仿真结果表明,在强期望信号、低采样快拍数或是入射干扰信号与期望信号相干的情况下,文中算法都可以很好的实现极化域-空域联合自适应滤波。 相似文献
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阵列信号在实际应用中,常常会面临噪声的干扰,低信噪比(signal noise ratio, SNR)时波束形成器性能会急剧下降. 针对该问题,提出一种基于改进互耦系数估计的抗互耦算法的自适应波束形成,即研究信号在不同输入SNR以及不同干扰波达方向(direction of arrival,DOA)估计误差下的互耦系数估计误差;并通过误差分析修正原算法不同SNR下参与估计信号的数目. 改进算法改进了导向矢量和期望信号,提高了低SNR下互耦系数估计的准确度,对比分析验证了其在低SNR情况下有更强的抗干扰能力,对互耦现象有着更好的稳健性. 相似文献
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为使均匀圆阵能进行相关信号的全方位DOA估计及提高系统性能,论文利用基于自适应天线 理论方向图综合技术的子圆阵构成复合式测向均匀圆阵,再运用混合DOA估计方法进行DOA估计。仿 真结果证明复合式测向均匀圆阵在一定程度上使分布区域较广的相关信号的DOA估计成为可能;增加了 可检测的信源数目;提高了系统抗干扰能力及分辨率、使系统判模糊能力增强,稳健性能增加。 相似文献
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针对UUV舷侧阵存在观测信号方向有误差的情况,提出了基于均匀先验分布的Bayesian自适应波束形成方法(UB)。该方法假设期望信号的到达方向是区间内服从均匀先验分布的一个变量,利用含有均匀先验分布信息的阵列接收数据和Bayesian后验分布来估计期望信号的到达方向,最后计算权矢量。仿真结果表明,该方法对观测信号方向误差具有较好的稳健性,其阵列方向图的主波束不受观测方向误差的影响,始终对准信号的到达方向,其输出信干噪比随着输入信噪比、快拍数的增加而稳定增加,随着观测方向误差的增大而保持稳定的恒定值。 相似文献
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In the field of array signal processing, direction of arrival (DOA) estimation is a prime area of research. DOA estimation and adaptive beamforming (ABF) are the main issues in smart antennas, which dynamically find the direction of desired and interfering users and finds the optimum weights for beamforming. There are numerous spectral and eigen structure algorithms for estimating the direction of narrow band sources. However, in a complex multipath channel environment, received signals from different directions are fully or partially correlated, which prevents the applications of high resolution techniques to estimate the direction of incoming signals. Maximum likelihood (ML) is an efficient technique for DOA estimation in a low signal to noise ratio (SNR) and coherent channel environment. In this paper, we use particle swarm optimization (PSO) for estimating ML solution by optimizing complex non linear multimodal function over a high dimensional space in linear arrays. PSO-ML estimator has been compared with conventional DOA estimation techniques in uncorrelated, partially correlated and coherent channel environment. The performance of PSO-ML estimator and conventional algorithms are analyzed in varying partially correlated channel environment. The simulation results demonstrate that PSO based estimator gives superior statistical performance. 相似文献
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The generalized sidelobe canceller (GSC) is an efficient implementation of the direction constrained adaptive array. Conventional GSC is designed according to a quiescent weight vector and a blocking matrix. The quiescent weight vector provides the array with specified array response at some direction. The blocking matrix is designed based on a priori knowledge of the direction of arrival (DOA) of the desired signal. In this paper, we propose a new GSC-based adaptive array without a priori knowledge of the DOA of the desired signal. This paper utilizes eigensubspace decomposition and statistically cyclostationary properties of the signals to design the adaptive array. A method for constructing the most efficient blocking matrix for the GSC is developed. Simulation examples illustrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献
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针对传统自适应波束形成算法中目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计不准确引起的波束形成性能下降问题,提出了一种采用投影对消矩阵的稳健自适应波束形成算法.首先,寻找与估计波达方向有最大相关性的特征矢量作为目标信号特征矢量,然后构建对消矩阵消除协方差矩阵中的信号分量,最后通过增加零点约束实现干扰抑制.与传统对角加载类稳健波束形成算法相比,所提算法不受对角加载因子的影响,且在信干噪比较大时仍然具有良好的抗干扰性能.仿真对比实验验证了所提算法的有效性. 相似文献