盲波束形成算法及其C语言实现

阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在通信,雷达,声呐,地震勘探,射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。波束形成技术是阵列信号处理中的一个主要问题,它使阵列方向图的主瓣指向所需的方向,盲波束形成算法,可以在不知道阵列流形,信号和干扰方位的情况下,仅根据各个阵元的观测数据,恢复出信号。本文主要讨论应用VC++语言实现和比较了几种基于累积量的盲波束形成算法的性能。

霍夫-迭代傅里叶变换的盲波束形成算法

针对现有的盲波束形成算法适应性较差,多目标分析时采用级联模式存在结构复杂的问题,采用并联模式存在稳健性较差的问题和采用时频分析时存在导向矢量估计较难的问题,提出一种基于霍夫-迭代傅里叶变换的多目标盲波束形成算法。该算法首先通过短时傅里叶变换和霍夫变换解决导向矢量的估计问题,然后通过设计波束图投影算子控制副瓣电平和过渡带以实现对波束的控制,最后输出多目标盲波束。仿真实验分析表明,该算法无需求逆,计算量较小,可以根据实际需要灵活设计旁瓣和零陷参数,输出性能稳定。

一种不需要正交化的盲多波束形成算法

文章在多目标最小恒模算法的基础上，为了降低运算的负担和系统的复杂度，给出了一种非正交化的多目标自适应盲多波束形成算法。仿真表明该算法能快速收敛到不同的目标信号，解决了盲多波束系统中对同一目标的重复收敛问题；

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状 ,智能天线能够自适应地跟踪用户信号 ,抑制干扰 ,增加通信容量 ,提高频谱复用率 ,在第三代移动通信系统中占有重要地位。作为智能天线的核心技术之一 ,波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法 ,根据算法对信号处理方式的不同 ,把它分为三大类 ,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后 。

高信噪比低信干比环境下盲自适应波束形成

本文针对通信双方是合作方这一特点,利用信号的周期平稳性,提出了一种能够适应于高信噪比、低信干比环境的盲自适应波束形成算法,采用了特征向量识别的方法,较好地解决了CAB、CCAB等方法存在的主特征向量误判的问题。该方法不需要系统提供波束指向和估计目标信号方向、具有对系统误差的稳健性,能够较好地抑制干扰。模拟实验验证了本文的方法。

一种稳健的盲波束形成方法

针对现有的盲波束形成方法在采用级联模式时存在的结构复杂的问题和在采用并联模式时系统的稳定性较差的问题,在时频分析的基础上利用能量的定向积累作用获得频率轴的截距与信号的一维线性分布关系,然后根据二阶差分运算确定导向矢量的不确定集,最后由二阶锥规划约束精确地估计导向矢量并利用Capon波束形成方法实现多目标盲波束的并行输出。理论分析及实验结果表明,该方法较之现有方法计算量较小,可精确估计出导向矢量并形成波束,实现对期望信号的接收,干扰信号的抑制。

一种确定性盲波束形成的迭代算法

提出了一种基于信道的信号处理模型的在线迭代盲波束形成算法。该方法利用Givens变换,分步迭代地求出期望得到的信息矩阵,忽略无关的运算结果,达到减小运算量,减少内存占有空间的目的。同时,因为没有关于信源个数的先验假设,该方法可以在未知具体信源个数的情况下进行盲波束形成。在线迭代的算法结构也为DSP并行实现提供了可能。仿真试验验证了本方法的有效性和正确性。

一种水声环境下易于硬件实现的盲波束形成方法研究

针对水声环境和水声信号的特点,提出了一种基于高阶累积量的神经网络盲波束形成算法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来,不但有效地避免了矩阵求逆运算,而且易于用硬件实时实现盲最优波束形成。仿真实验验证了该算法的有效性和正确性。

天线与天线阵

Y2002-63348-2558 0314473高速频分双路时分多址系统的基站自适应天线=Basestation adaptive antennas for a high-speed FDD/TD-

天线与天线系统

Y2002-63157 02129502001年 IEEE 航空航天会议录,卷2=2001 IEEEaerospace conference,Vol.2 of 7[会,英]/IEEEAerospace and Electronics Systems Society.—2001.—528P.(E)本会议录共分7卷,本书为第2卷,收集了会上发表的53篇论文,内容涉及星座飞行探险。