基于线性约束最小方差的稳健波束形成算法

针对平面阵列天线波束形成过程中的波达方向(DOA)估计失配问题,提出在期望信号(SOI)方向附近增加线性约束的算法,有效提升了平面阵列波束形成的稳健性;此外,针对增加线性约束会导致波束形成算法自由度降低的问题,以均匀线阵为例,提出在广义旁瓣相消(GSC)算法模型中添加阻塞矩阵预选环节的算法,有效解决了添加线性约束所致的自由度损失问题,从而使算法在提升稳健性的同时保持了原有的自由度。最后,通过计算机仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器

该文把线性约束和特征空间技术相结合,提出了基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器(ELCMVB),该波束形成器是把线性约束最小方差波束形成器(LCMVB)的预定约束方向导向矢量向信号子空间投影,再结合线性约束用LCMVB来得到权矢量。经分析表明,ELCMVB的性能优于GEIB的性能。与GEIB相比,ELCMVB不用计算修改的信号子空间,避免了因计算修改信号子空间而容易造成的计算不稳定性,且其波束形成性能基本上不受零点约束位置的影响。最后,给出了计算机仿真结果,并证实了ELCMVB的优越性。

基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法

针对实际环境中因麦克风阵列失配误差导致宽带波束形成器性能下降的问题,提出基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法.该算法首先在线性约束最小方差准则的基础上,结合空间响应偏差函数,并对波束形成器权矢量的二范数施加不等式约束,再通过拉格朗日乘子法和凸优化工具箱CVX(Con Ve X)分别在不等约束条件下求得权矢量的解析解和全局最佳解,以有效解决麦克风的增益、相位和位置等的不确定性造成的失配误差问题,提高频率不变波束器的稳健性.仿真结果表明:采用拉格朗日乘子法求解该算法的最优权矢量所得到的波束形成器对失配误差最不敏感,性能最稳健.

基于DFT插值的线性约束最小方差宽带自适应阵列

本文提出一种具有频率不变波束图的线性约束最小方差宽带自适应算法。首先给出了具有频率不变波束图的连续线阵的灵敏度函数与离散线列阵加权系数之间的关系,然后给出了使用DFT插值法求解各子带阵列权系数的方法,最后将DFT插值法应用于线性约束最小方差宽带自适应阵列。理论分析及仿真结果表明,该算法可以在实现最小方差波束形成的同时保持波束图基本不随频率变化,且该方法可以降低宽带自适应阵列的运算量。

最小方差波束形成算法性能分析及改进

讨论了线性约束最小方差波束形成算法的性能及实现,并对算法提出了改进措施。仿真表明,改进算法可以降低阵列接收响应图的旁瓣电平。

基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法

针对减少分布式LCMV波束形成器在全联通WSN中的计算量问题,提出基于Householder多级维纳滤波器(HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法.该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能.另外,还可以在递推过程中进行合理截断处理来进一步降低运算量.计算机仿真结果验证了算法的优良性能.

基于二次约束的稳健LCMP波束形成算法

针对当前已经提出的二次不等式约束(QIC)条件下的线性约束最小功率(LCMP)波束形成算法,提出了利用Lagrange乘数方法进行有效的求解,解决了该波束形成问题的最优加权矢量求解问题,而且对约束参数的选择进行了分析,给出了选取的依据和范围.但是,由于二次等式约束(QEC)远远强于二次不等式约束(QIC),因此,相对于QICLCMP波束形成算法,二次等式约束(QEC)条件下的LCMP波束形成算法具有更加优越的稳健性.所以又提出了QECLCMP波束形成算法并进行了有效的求解.最后的仿真分析验证了本文所提出算法的正确性和有效性,并且表明在等式模约束条件下的LCMP波束形成算法具有更好的性能来克服信号方向失配,即最优的负加载具有更加优越的稳健性.

宽零点约束的圆阵宽带波束形成研究

在实现具有良好抗干扰能力的阵列宽带波束形成的过程中,经常要面临宽零点约束的方向图综合问题。提出了最小最大旁瓣宽零点约束算法(MMSLC),优化了波束对消器零点的设置方法,以比传统的算法减少所需设置的零点数目,实现了宽零点约束的方向图,提高了圆阵宽带波束形成算法的有效性。仿真结果显示MMSLC算法较传统算法的优越性。

基于最小二乘的子带SDL恒定束宽波束形成

针对宽带恒定束宽波束形成通常需要大量阵元或延迟线所带来的硬件开销较大的问题,提出一种基于约束最小二乘的子带阵元延迟线(SDL)恒定束宽波束形成器设计方法。该方法首先建立子带SDL模型,利用子带滤波器组将阵元接收信号进行分解与重构,然后,推导了子带SDL模型的阵列响应,最后,结合空间响应变化和约束最小二乘算法进行恒定束宽波束形成。由于将滤波器组的冲击响应直接作为优化参量,可有效降低分解与重构产生的误差,为了衡量阵列响应的波动程度,文中提出归一化波动程度的概念。仿真结果表明,子带波束形成器不仅具有比全带波束形成器更好的主瓣频率不变性,更窄的主瓣宽度以及更低的旁瓣增益,而且可以大大降低硬件开销。

基于维纳滤波的LCMV波束形成器设计

基本波束形成法对语音质量的改善能力是有限的.为了进一步改善波束形成器的降噪性能,文章提出了一种基于维纳滤波的线性约束最小方差波束形成器.该波束形成器首先让信号经过维纳滤波器消除非相干噪声,而后经过经典的线性约束最小方差处理,最终达到较好的语音增强效果.

频率响应软约束的宽带自适应波束形成

针对常规线性约束最小方差(LCMV)波束形成中输出信干噪比(SINR)较低问题,提出了基于频率响应软约束的宽带自适应波束形成方法,该方法在LCMV波束器的约束条件基础上,增加对期望方向阵列频率响应软约束,可以得到近似无失真信号输出,同时增加波束抑制干扰噪声能力,提高输出SINR性能。仿真结果验证了该方法的有效性。

旁瓣电平软约束下干扰功率搜索的波束形成

实际中,期望信号或干扰的先验方向信息往往不能精确已知(即存在阵列流形误差),当信噪比超过一定门限时,线性约束自适应波束形成器对阵列流形误差有高敏感性从而导致输出信干噪比下降。为解决上述问题,该文提出一种旁瓣电平软约束条件下搜索人工干扰功率值的波束形成方法。在粗估干扰来波方向的基础上,约束旁瓣最大峰值起伏在一定范围内,采用子空间投影和加宽干扰零陷区的技术提高波束形成器的鲁棒性,通过粗、精两种模式的搜索获得干扰零陷区的注入功率值估计,具有良好的干扰抑制效果和对阵列流形误差不敏感的特性。计算机仿真验证了方法的有效性和鲁棒性。

波束空间能量约束的稳健自适应波束形成

为改善波束形成器在一定失配条件下的工作性能,提出了一种稳健自适应波束形成方法。该方法通过设计信号在波束空间能量分布的约束条件,利用阵列数据协方差矩阵,结合迭代二阶锥规化方法,实现信号驾驶向量的估计,最后利用该估计得到最小方差无失真响应波束形成器。该方法在较恶劣的失配条件下也可以自适应地准确估计信号驾驶向量并保证其成分无失真地通过,使系统的稳健性得到改善。数据仿真结果表明,该方法在理想条件下与成熟的对角加载法性能相当,在失配条件下则优于后者。

同心圆环阵列模态波束形成器设计

针对贝塞尔函数零点造成的模态波束形成器性能损失的问题,提出了基于均匀同心圆环阵列的模态波束形成器设计方法.从阵元域出发,建立了阵元域和圆谐波域之间的转换关系,推导了圆谐波域阵列信号处理表达式,其中重点推导了延时求和、最小方差无失真响应和多约束波束形成器的设计方法.理论证明了在平面各向同性噪声场中的基于同心环阵的圆谐波域最小方差无失真响应波束形成器等价于相位模式波束形成器.在该结论的基础上,综合考虑相位模式波束形成器在一定频率范围内的稳健性和指向性,提出了一种同心圆环阵列的内环半径优化方法.使用16元双环阵列对本文提出的波束形成算法进行仿真和实验,结果表明:同心圆环阵列能够较好地解决贝塞尔函数零点问题;其中多约束波束形成器能够在多个关联的性能指标之间取得合理的折衷,实现优于相位模式和延时求和波束形成器的声源定位性能。对内环半径优化方法进行仿真和分析结果表明,该方法得到了相较于传统方法更优的阵列结构.

应用于微型飞行器阵列天线的自适应波束形成器

微型飞行器的天线采用灵巧的自适应阵列天线。由于自适应阵列天线的幅相误差会引起线性约束自适应波束形成器的期望信号相消,本文根据微型飞行器自适应天线系统的设计,基于广义旁瓣对消器(G SC)结构,在频域中将阻塞矩阵赋予自适应功能,进而得到了一种改进的,可行的,稳健的自适应波束形成器。仿真试验表明,此方法对天线阵列幅相误差具有稳健性,降低了运算量,可以应用于微型飞行器二维自适应阵列天线,实现实时的波束形成。

基于GSC结构的波束形成器的互耦校正

广义旁瓣对消器(GSC)是线性约束最小方差波束形成器的等效结构。但由于实际互耦误差的影响,GSC的支路会出现期望信号泄漏,导致此波束形成器不能正常工作。文中基于一种新定义的互感矩阵,对阵元之间的互耦进行精确的量化和分析,提出了一种GSC波束形成器的互耦补偿方法。该方法通过修改GSC的参数,解决了期望信号相消的问题。仿真试验表明,该方法能精确的校正阵列天线阵元间的互耦效应,使GSC波束形成器对互耦误差具有稳健性。

基于LCMV线性约束的自适应方向图控制

该文提出一种基于线性最小方差约束(LCMV)的自适应方向图控制方法,在约束条件中增加了对静态方向图的拟合条件,可以在自适应抗干扰的同时形成期望副瓣形状,分析了小快拍条件下自适应方向图副瓣起伏机理,并把对角加载与本方法结合,极大改善了副瓣收敛速度,并在小快拍时就能有较好的性能。随后的计算机仿真证明了本文方法的有效性。

对称空间滤波器组自匹配的波束形成算法

经典的自适应波束形成算法存在瑞利极限,阵列方向图的主瓣宽度受到限制。为了突破主瓣瑞利极限,获得更窄的主瓣宽度,通过对相控阵阵列进行多次对称的等角度、等次数的偏转调制获得多组输出信号,然后对其进行自对称匹配滤波,使得正对主轴方向的波束分量获得极大增强,阵列方向图主瓣变得更窄,突破了阵列方向图主瓣瑞利极限。同时通过引入线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance,LCMV)波束形成算法,进行零陷约束,减少信号互调的影响,进一步提升了算法的性能。最终获得主瓣大幅度收窄、干扰方向形成零陷的阵列方向图。

基于稀疏重构的稳健宽线性波束形成算法

对于非圆信号,现有的宽线性波束形成算法要么在相干干扰源条件下性能急剧下降,要么对期望信号大的角度估计误差不稳健。针对此问题,提出一种基于稀疏重构的稳健宽线性波束形成算法。该算法首先通过引入稀疏渐进最小方差准则来估计信号功率和噪声方差,并以此来重构扩展的干扰加噪声协方差矩阵和估计期望信号扩展的导向矢量,进而获得宽线性波束形成器的最优权值向量。该算法所需的先验信息少,仅需已知天线阵列结构和期望信号所在的角度区域。该算法不仅对期望信号大的角度误差稳健,还能有效抑制相干干扰信号;同时它适用于任意阵列形状。与现有算法相比,仿真实验说明了所提算法具有更优的性能。

基于子带SDL的宽带自适应波束形成

针对宽带波束形成通常需要大量阵元或延迟线所带来的硬件开销较大,波束形成效率相对较低的问题,提出一种基于子带阵元延迟线(SDL)的宽带自适应波束形成算法。该算法首先建立子带SDL模型,然后利用分析滤波器组将阵元接收的宽带信号分解为子带信号并进行相应的子带线性约束最小方差(LCMV)波束形成,最后通过综合滤波器组得到全带的波束形成。仿真结果表明,子带波束形成不仅具有比全带波束形成更高的效率,更好的频率不变性,更强的抗干扰能力及更快的收敛速度,而且可以大大降低硬件开销。