用于GPS接收机的快速自适应干扰抑制方法

提出了一种基于Householder变换的快速自适应干扰抑制方法.利用Householder变换构建的广义旁瓣相消器下支路阻塞矩阵,可将期望信号完全阻塞,提高了最小均方误差算法的收敛性,获得了较高的输出信干噪比,并提高了GPS接收机的快速抗干扰性能.理论分析和性能仿真验证了该方法的优越性.     

四元数矩阵重构鲁棒波束形成算法

极化敏感阵列的四元数信号模型保持了偶极子阵元分量之间固有的正交性,因而四元数MVDR（Q-MVDR）算法具有比传统复数域MVDR算法更优的性能,但在强期望信号和导向矢量失配的情况下,Q-MVDR算法性能严重下降,甚至会出现期望信号相消现象.针对此问题,提出一种基于四元数矩阵重构的鲁棒波束形成算法.首先建立极化敏感阵列的四元数模型,将协方差矩阵重构方法扩展到四元数域,利用子空间方法得到干扰信号的导向矢量估计,并采用Capon谱估计方法获得干扰信号的功率,重构出干扰噪声协方差矩阵;然后根据信号子空间与噪声子空间的正交性,以及期望信号导向矢量与信号子空间属于同一子空间的特性,将权矢量投影到四元数信号子空间,对期望信号导向矢量失配误差进行修正;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.仿真结果表明,在强期望信号和期望信号导向矢量失配时,与传统算法相比,本文算法有效避免期望信号相消引起的性能下降,增强了算法的鲁棒性,可以达到接近最优值的输出信干噪比(SINR).     

基于特征投影矩阵和线性约束的水声阵列信号抗主瓣干扰方法

提出了基于特征投影矩阵和线性约束的水声阵列信号抗主瓣干扰方法。该方法首先改进重构了干扰噪声的协方差矩阵,消除预处理时期望信号对主瓣干扰特征矢量选择的影响;其次,添加线性约束,保证期望信号方向增益,约束旁瓣干扰子空间置零,同时使得自适应权矢量的模最小,消除噪声抖动;最后求取自适应权矢量进行波束形成。仿真实验结果表明,本工作算法不仅在旁瓣有更深零陷,还能使主波束保形,提高了系统的输出信干噪比。     

主瓣干扰下宽带圆阵自适应波束形成方法

在宽带自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起主瓣畸变且副瓣电平增高,波束性能严重恶化。随着圆型阵列的广泛应用,该文针对均匀圆阵的宽带波束形成,合理地构造出阻塞矩阵,对主瓣干扰进行干扰相消预处理,再进行自适应波束形成,解决了主瓣畸变问题,提高了自适应波束的性能。结合均匀分布圆阵所作的计算机仿真验证了该方法的有效性。     

声矢量阵自适应抵消稳健波束形成算法

常规自适应波束形成算法在期望信号导向矢量存在误差时,性能严重下降。为了改善被动声呐的探测能力,结合声矢量自适应抵消技术,提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。通过组合声压和振速分量在波束方向上形成零点,并以之作为自适应抵消的参考输入,去除接收数据中的期望信号成分;然后对协方差矩阵进行特征分解,平滑噪声子空间的特征值;最后利用重构的协方差矩阵求解自适应波束形成的权向量。理论分析和仿真结果表明,新算法重构出的协方差矩阵仅包含干扰和噪声,显著改善了声矢量阵自适应波束形成的稳健性,在期望信号存在大的阵列流形误差和高信噪比情况下,都能给出令人满意的输出信干噪比。     

基于干扰矩阵重构的稳健自适应波束形成算法

针对较高信噪比下自适应波束形成性能退化问题,提出了一种基于干扰噪声协方差矩阵重构的新型稳健自适应波束形成算法。利用空间谱估计方法重构出不含期望信号的干扰噪声协方差矩阵,保证了高信噪比时波束形成器的输出增益;并基于信号子空间与干扰子空间的正交性建立了期望信号导向矢量估计的约束条件,以求解出近似最优的权值矢量。理论分析和仿真结果表明,当存在随机指向误差和局部散射时,该算法在较大输入信噪比范围内的性能仍接近最优,较现有算法稳健性更强。     

联合协方差矩阵重构和ADMM的鲁棒波束形成

为解决传统波束形成器在干扰位置发生扰动和导向矢量失配时,造成自适应权重的不匹配,从而导致算法性能急剧下降,甚至期望信号相消的问题,提出一种联合协方差矩阵重构和交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers, ADMM)的鲁棒波束形成方法。对此,首先基于波束形成器最大输出功率准则,设计了求解最优导向矢量的优化模型。接着,根据Capon算法空间功率谱函数,利用定义的干扰范围对协方差矩阵进行重构,以展宽零陷并增强系统抗运动干扰能力。最后,关于导向矢量的二次不等式约束问题,本质为估计导向矢量和期望导向矢量间的差异,该方法利用ADMM对该二次规划问题进行迭代求解,并在每次迭代中获得导向矢量的具体解。另外,也分析了算法的复杂度。实验结果表明：对比现有的波束形成算法,在干扰处加宽了零陷,提高了波束的抗干扰性;结合复杂度也证明了其计算速度优于现有的算法,并且能够很好地校正失配导向矢量。本方法也为求解二次不等式约束问题和提高波束形成算法性能提供了一种思路和途径。     

一种改进的SMI波束形成算法

协方差矩阵求逆(SMI)波束形成算法利用协方差矩阵求逆的方法求得权值,其收敛速度快,但是当期望信号信噪比增加时,算法性能急剧下降。本文提出一种改进的SMI算法,它增加了一个可以调节这种波束形成器权向量中的增强因子,从而使算法在期望信号信噪比增加的条件下也实现。     

基于径向基函数神经网络的波束形成算法

提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的波束形成算法。针对最小方差无失真响应(MVDR)算法,由接收信号的协方差矩阵计算其权矢量;将协方差矩阵以列向量的形式输入RBF神经网络,对其加以训练,使之逼近MVDR算法的权矢量;将训练好的RBF神经网络用于波束形成中,对不同角度的接收信号,RBF神经网络可自适应地输出相应权矢量。仿真结果表明,基于RBF神经网络的波束形成算法能快速逼近任意波束算法的权矢量,波束赋形效果良好,与已有波束形成算法相比,可降低算法复杂度,减少计算量。     

改进的超低频广义旁瓣噪声抵消算法

为了有效地改善超低频频段的通信质量,在广义旁瓣抵消算法的基础上,提出了一种改进的广义旁瓣噪声抵消算法。首先,该算法将主通道中的延时求和用线性滤波算法代替,有利于进一步提高非相干噪声的抑制能力;其次,鉴于各通道信号强度存在差异,采用优化后的阻塞矩阵代替原来的简单相减阻塞矩阵,有利于减少期望信号的残留,从而提高算法的性能;最后,采用线性滤波代替原来的自适应算法,可以在实现噪声抵消的同时不降低主天线的灵敏度,且提高算法的运算速度。为了验证所提算法的有效性,在实验室环境下搭建了实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明,这种模拟电路可有效地抑制工频及其谐波干扰。改进后的广义旁瓣抵消算法相比于原算法,在信噪比和噪声底限的改善上有较大的成效。     

基于零陷谱减的GSC二元麦克风小阵列语音增强算法

为了提高广义旁瓣抵消器语音增强算法在二元麦克风小阵列中的噪声抑制能力,提出一种基于零陷谱减二元麦克风小阵列广义旁瓣抵消器的改进语音增强算法.在广义旁瓣抵消器固定波束支路上利用谱减法抑制目标语音零陷方向噪声能量以提高其信噪比,在自适应支路使用基于动态收敛步长的快速分块最小均方自适应滤波器进一步抑制剩余噪声,以降低算法复杂度并提升自适应滤波器的收敛性.实验结果表明,相对于其他二元麦克风小阵列波束形成语音增强算法,该算法可以在任意方向获得较高质量的目标语音.     

共形阵广义旁瓣对消辅助通道优选

广义旁瓣对消器GSC在传统的机载相控阵雷达的干扰抑制中有着广泛应用,辅助通道的选择直接影响干扰抑制效果.在共形阵列中,由于各个阵元的摆放方式不同导致每个阵元的单元方向图响应并不相同,选择合适的辅助通道更为重要.该文在共形阵信号模型基础上,提出了一种以最小化广义旁瓣对消输出为目标的优化方法.为了解决非凸的0-1优化问题,...     

Robust adaptive beamforming with the two level nested array

For the beamforming problem in the two level nested array under the condition of signal model mismatch, this paper proposes a robust adaptive beamforming algorithm based on efficient interference-plus-noise covariance matrix reconstruction and semi-definite programming(SDP). Firstly, by using the diagonal growth-curve(DGC) model of the received signal and the search-free ESPRIT method, we reconstruct the interference-plus-noise covariance matrix of the virtual array precisely; then, the interference-plus-noise covariance matrix and a little prior information are applied to construct the optimization problem in robust adaptive beamforming, which can effectively decrease the performance degradation of the traditional MVDR filter in nonideal signal circumstances; finally, the optimization problem can be approximately expressed as an SDP problem by using the SDP relaxation method, and we can resort to the convex optimization software to solve it. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves a higher output SINR under different input SNRs or sampling snapshots circumstances as compared to traditional methods.     

基于小波时间延迟估计的宽带信号波束形成算法研究

在阵列信号接收中,由于信号多径效应,阵列天线接收到不同时间延迟的期望信号,这使得高精度的波束形成技术成为信号处理中的一个难点。该文提出了一种考虑时延的波束形成算法。该算法首先通过小波算法对宽带接收信号进行接收信号时间延迟估计,将时延估计值与预存时延估计值进行误差比较,并对接近期望信号方向的空间多波束进行迭代优化,最后实现在空间中形成整体的自适应波束。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于二次采样的贝叶斯波束成形

当期望信号的波达方向存在不确定时,自适应波束成形器会遭受严重的性能衰减.提出了一种基于二次采样的贝叶斯波束成形算法,根据阵列接收数据计算出一组候选波达方向的后验概率,并根据此后验概率的分布来判断是否需要进行二次采样.对各候选波达方向上的波束成形权值矢量线性加权,得到基于二次采样的贝叶斯波束成形器,权系数是它们各自的后验概率值.仿真结果表明,当实际的波达方向在候选波达方向集合所覆盖的范围之外时,与典型的贝叶斯波束成形算法相比,该算法在性能上有着明显的优势.     

利用多普勒信息提高自适应波束形成的稳健性

当快拍数较少和存在系统误差时,自适应波束形成性能急剧下降,特别是当输入信噪比较大时,会出现严重的信号相消现象．文中利用时域信息提出一种新的自适应波束形成方法,理论分析表明,该方法为目标多普勒频率已知条件下最大似然估计结果．该方法能有效地克服信号相消现象,并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点,计算机仿真结果验证了这些优点     

同时同频全双工射频快速自适应干扰抵消算法

在同时同频全双工收发信机中,考虑单径无线自干扰信道场景,提出了基于快速搜索思想的射频自适应干扰抵消算法。通过分析自干扰幅度估计误差、相位估计误差对射频自干扰抵消后剩余接收信号功率的影响,引出了射频域的快速自适应干扰抵消算法,并讨论了该算法的收敛性。分析与仿真表明,在同时同频全双工系统中,基于快速搜索的射频自适应干扰抵消算法可以有效实现射频域自干扰的抵消;与现有的射频自适应干扰抵消方法相比,其收敛时间减少了约60%。     

一种最小模级联相消器

针对阵列信号自适应相消器运算量大、收敛性能易受相关干扰影响等缺点,提出了一种改进的阵列信号级联相消器．该方法用最小模作为权值,替代中位值级联相消器中的中位数,具有收敛速度快、运算量小等特点,且对非平稳数据工作性能良好．仿真结果表明,此算法用采样协方差求逆类算法一半的样本数就可取得相同的收敛性能．