基于深度展开ADMM网络的稳健自适应波束形成

阵列通道间的幅相误差导致导向矢量失配,会严重退化自适应波束形成的性能。现有稳健自适应波束形成(RAB)方法通过引入最差导向矢量失配误差约束或联合估计幅相误差和波束形成器权值矢量,以改善波束形成性能,但这些方法的计算复杂度高,且在有限快拍下性能有限。为此,文中在深度展开框架下提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的RAB网络,以快速实现幅相误差和干扰协方差矩阵的联合估计。首先,建立存在阵列通道幅相误差时的干扰信号稀疏表示模型;然后,根据基于ADMM的幅相误差和干扰稀疏表示系数联合估计算法,设计一种深度展开ADMM(DU-ADMM)网络,该网络的输入为接收到达的干扰信号,输出为幅相误差和干扰稀疏表示系数;最后,利用该网络的输出重构出干扰加噪声协方差矩阵,并生成稳健自适应波束形成器。仿真结果表明,DU-ADMM网络可在单快拍场景下实现RAB,且能够以较少的网络层数更精确地估计出幅相误差,有效降低了计算量,同时可获得更高的输出信干噪比。

利用稀疏贝叶斯推理估计干扰导向矢量和功率的稳健自适应波束形成方法

现有稳健自适应波束形成(Robust adaptive beamforming,RAB)方法对快拍数有较高要求,可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理(Sparse Bayesian Inference,SBI)从贝叶斯的角度,通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息,在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性,可以提高解的稀疏性,即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SBI估计干扰信号的导向矢量和功率,提出了一种新颖的基于干扰加噪声协方差矩阵(Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM)重建的RAB方法。所提方法利用SBI在建模稀疏信号方面的优越性,通过准确重建出INCM,实现高输出SINR。仿真结果表明,本文提出的方法在比较宽的输入SNR范围内和少量快拍情况下都实现了较好的性能。

稳健宽带自适应波束形成

文章提出了宽带自适应波束形成及稳健设计方法,建立了二次约束宽带波束形成稳健设计模型,从理论上解决了自适应阵观察方向的稳健设计问题,彻底抛弃了自适应阵需要时延补偿的环节。所建立的阵处理器能抵消40dB以上的干扰,工作带宽达到两个倍频程,在理论上为被动跟踪系统设计最佳宽带接收阵和阵处理器作了准备。

基于幅度响应约束的稳健自适应宽带波束形成

针对信号方向失配会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,提出一种基于幅度响应约束的稳健自适应宽带波束形成方法。通过对阵列波束指向附近范围内的波束幅度响应施加约束来克服对信号方向失配的敏感性,并结合频率不变技术,使阵列波束图在主瓣区域内波束图近似保持频率不变特性,然后采用参考频率上幅度响应约束的优化方法来确定最优权值。仿真结果表明:与基于最差情况性能最优的稳健方法相比,该方法复杂度低,能灵活控制稳健的方位区域宽度和幅度响应抖动值,且不仅能有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,还改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。

稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法

针对期望信号存在指向误差和多个相干干扰时Duvall结构波束形成器性能下降问题,提出一种稳健的宽带自适应相干干扰抑制波束形成算法。该算法首先将Duvall结构波束形成器与最差性能最优波束形成算法结合,实现稳健的宽带波束形成,然后利用空间响应变化约束(SRV)将宽带波束形成等效为参考频点的波束形成,通过协方差矩阵重构,在相干干扰数目较多时,输出波束仍可以在相干干扰方向自适应地形成零陷。理论分析与仿真实验表明,该算法能够有效抑制多个强相干干扰,具有较好的稳健性。

自适应宽带稳健波束形成及神经网络算法

针对被动跟踪系统中阵处理的要求 ,建立了自适应宽带稳健波束形成设计方法 ,用神经网络算法实现了自适应宽带波束形成 ,从理论上解决了自适应阵观察方向上的稳健设计问题 ,抛弃了自适应阵的时延补偿器 .将正则神经网络应用于自适应宽带波束形成 ,解决了阵处理中求二次约束解的非线性规划问题 ,并能在毫微秒时间内收敛 ,不仅保持了二次约束自适应波束形成的干扰抵消能力 ,而且克服了软约束带来的阵指向性两端上翘的现象 .所建立的阵处理器能抵消干扰达 40dB以上 ,工作带宽达到

基于最坏情况性能优化的稳健自适应宽带波束形成

针对期望信号导向矢量失配会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,提出了一种新的基于最坏情况性能优化的稳健自适应宽带波束形成方法。该方法通过将实际期望信号的导向矢量约束于不确定集合中,来提高算法的稳健性;同时增加阵列空间响应偏差的二次型约束,可避免引起信号有较大失真。计算机仿真结果表明:该方法不仅能够抑制导向矢量偏差所带来的影响,有效控制波束主瓣区域内信号的畸变和旁瓣区域电平,还改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。

稳健自适应波束形成算法综述

标准Capon波束形成器(SCB)通过最小化波束输出功率,同时约束期望信号无失真输出以达到最大化输出信干噪比,但标准Capon波束对模型失配误差非常敏感,如来波方向估计误差、阵列扰动、目标运动等因素引起导向矢量误差,短快拍数据会引起协方差矩阵估计不准确。这些失配会引起波束形成输出信干噪比性能下降。为了提高Capon波束形成算法的鲁棒性,提出诸多稳健自适应波束形成算法,主要解决方案是对期望信号导向矢量和干扰加噪声的协方差矩阵进行修正。介绍标准Capon波束形成的信号模型及误差对其输出信干噪比的影响;从影响自适应波束形成性能的两个因素即协方差矩阵和期望信号导向矢量,对稳健自适应波束形成典型算法进行综述;对几种典型稳健自适应波束形成算法进行了仿真实验,结果表明所提算法的有效性,并对研究方向进行了展望。

基于二阶锥规划的稳健自适应宽带恒定束宽数字波束形成

针对阵列误差下传统自适应数字波束形成方法导致波束形成器输出性能下降的问题,提出一种基于二阶锥规划的稳健自适应宽带恒定束宽数字波束形成方法。首先,基于空间响应变化约束设计恒定束宽的波束形成器;然后,根据阵列实际导向矢量和理想导向矢量之间的误差二范数优化幅度不等式约束下的最小输出功率;最后,通过变量的重新定义利用二阶锥规划求解优化模型。数值仿真结果表明:所提方法能够解决阵列误差下宽带数字波束形成的稳健性问题;同时,能够以较低的计算复杂度获得较高的阵列输出信干噪比。

宽带子阵域特征空间稳健对角减载波束形成

针对宽带子阵域自适应波束形成器在实际使用中稳健性下降、对弱信号的检测能力受信噪比限制的问题,提出了一种宽带子阵域特征空间稳健对角减载自适应波束形成方法.首先提出利用子阵域特征空间投影法修正导引向量并得到球形不确定集的估计,再利用RCB(Robust Capon Beamformer)算法得到约束条件下的最优权值.另一方面,利用子阵域互谱密度矩阵的最小特征值作为子阵域非相关噪声功率的估计并进行对角减载,以最优权值对减载矩阵波束形成得到子带波束输出,对每个窄子带重复上述处理,再将结果非相干叠加即可得到本文方法的最终结果.理论及实验分析表明方法能提高自适应波束形成器的稳健性及输出信噪比.

基于凸优化的时域宽带旁瓣控制自适应波束形成

提出了基于凸优化的时域宽带旁瓣控制自适应波束形成方法。首先将基阵波束响应表达成一组FIR滤波器系数的线性函数,然后采用如下的优化准则来设计FIR滤波器组:在保证波束形成器对期望方向信号无失真输出且波束旁瓣低于设定值的条件下,使波束输出功率最小化。同时通过对滤波器系数的范数进行约束来保证波束形成器的稳健性。该波束形成器设计问题被表述成二阶锥规划的凸优化问题来求解。仿真结果验证了所提出方法的有效性。

宽带波束形成器的自适应综合

提出一种具有频率不变波束图的宽带基阵设计方法。该方法只需给出参考波束图,无须推导权矢量的表达式,便可由计算机自动完成整个设计任务。其设计过程分为3步:(1)用数值计算的方法计算参考频率下的基阵权矢量。(2)利用自适应模拟法得到其它频率处的基阵权矢量。(3)以各频点处的基阵权矢量作为FIR滤波器的频率响应指标设计FIR滤波器。该方法可应用于任意阵型的阵列,且对各阵元的指向性也没有任何限制,因此本文方法具有重要的工程应用价值。

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。

基于波束域导向矢量估计的稳健自适应波束形成方法

针对导向矢量失配和样本协方差矩阵估计误差导致自适应波束形成性能下降的问题,该文提出一种基于波束域导向矢量估计的稳健方法。该方法首先利用期望信号角度失配区域的补集构造波束域转换矩阵,克服了当样本协方差矩阵中存在期望信号分量时现有算法出现有用信号对消的缺点。其次推导出波束域导向矢量估计方法,并将其转化为包含恒模约束的非凸二次约束二次规划问题,然后采用半正定松弛规划估计实际的波束域导向矢量。计算机仿真验证了该文所提方法的有效性。

基于稳健波束形成的超宽带穿墙成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达时域波束成像分辨率低、旁瓣高以及干扰抑制能力弱等问题,提出利用稳健Capon波束形成对目标成像的方法。该方法基于目标回波模型首先补偿近场扩散损耗、墙体传播损耗和折射效应,实现天线阵列接收数据的配准,利用稳健Capon波束成像得到良好的成像分辨率和更好的干扰抑制能力。利用时域有限差分(finite-difference time domain,FDTD)数值仿真和实验数据实现了隐藏目标的二维成像,验证了该方法的有效性。

宽带自适应波束形成子带实现方法

提出一种基于通用参数滤波器组的宽带自适应波束形成子带实现方法.宽带接收信号经分析滤波器组分成若干子带信号,每个子带信号经各自的子带阵列处理器处理后由综合滤波器组恢复成宽带信号.因子带信号工作在更低的采样速率下,且每个子带信号处理器并行工作.有效降低了算法计算量.提高了阵列处理器效率.结果表明。与传统宽带处理方法相比,此子带方法除了输出信号均方误差略有增加外。能有效提高权值收敛速度。显著增强干扰抑制能力;与使用同样通道数目的正交镜像滤波器组的子带方法相比,该方法进一步提高了干扰抑制能力并可减小均方误差.

一种低快拍情况下的稳健自适应波束形成算法

针对低快拍情况下自适应波束形成器性能急剧下降的问题,提出一种基于联合协方差矩阵修正和导向矢量估计的稳健自适应波束形成算法.该算法先对协方差矩阵进行修正,再用修正的协方差矩阵估计最优导向矢量,最后利用修正的协方差矩阵和估计的最优导向矢量计算自适应波束形成器的加权矢量.该算法不仅能有效地处理各种失配,还能解决自适应波束形成器在低快拍情况下性能急剧下降的问题,提高了自适应波束形成器的稳健性.计算机仿真验证了所提算法的正确性和有效性.

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。

基于二次型约束的稳健宽带恒定束宽波束形成

针对期望信号导向矢量失配时传统宽带波束形成器性能恶化的问题,提出一种稳健的宽带恒定束宽波束形成算法。首先结合空间响应变化(Spatial response variation,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,实现具有恒定束宽特性的宽带波束形成,再通过对权矢量模值施加二次不等式约束,抑制指向误差及传感器参数随机扰动误差,提高算法的稳健性,并通过拉格朗日乘子法,在约束边界上求得最优权矢量的解析解。实验结果表明算法可有效克服信号指向误差引起的波束形成器性能恶化问题,且具有良好的恒定束宽特性及较高的阵列输出性能。

频率不变约束的角加载稳健宽带波束形成算法

应用角加载技术能够提高波束形成算法稳健性,但是角加载量确定却是一个难解决问题。文中提出了一种基于频率不变约束的可变角加载最优稳健波束形成算法(Frequency Invariance Constraints-Variable Diagonal Loading,FIC-VDL)。该算法基于宽带波束形成的时域模型,根据多频点约束下导向矢量的不确定范围,利用频率不变约束因子将多频点变为参考频点约束来求解最优角加载量,并推导出真实的导向矢量。该方法能够改善宽带波束形成器在期望方向的频率不变特性,同时降低系统计算复杂度。计算机仿真结果验证了所提算法的稳健性。