基于海试数据的水声信号自适应波束形成方法性能分析

为了更好验证自适应波束形成技术的实际应用,本文研究了基于海试数据的不同自适应波束形成方法的性能,对比分析CBF算法、MVDR算法、MUSIC算法的优缺点,总结了各算法适用条件及实用性。研究结果表明,在声呐的实际应用中,CBF算法更适用于实时性要求较高、目标数量较少的方位探测;MUSIC算法更适用于实时性要求不高、目标数量较多、目标数量已知的方位探测;MVDR算法更适用于实时性要求不高、目标数量较多、目标数量未知的方位探测。

基于自适应高斯勒让德积分的稳健波束形成算法

针对协方差矩阵重构过程中计算量大的问题,提出一种基于自适应高斯勒让德积分重构协方差矩阵并且改进导向矢量估计的稳健波束形成算法。首先构造干扰子空间,引入自适应高斯勒让德积分计算干扰子空间得到干扰相关矩阵,然后对干扰相关矩阵进行特征分解求出投影矩阵,并且将接收信号投影到投影矩阵上,求出重构的干扰加噪声协方差矩阵,最后对导向矢量失配进行修正。仿真结果表明,该算法设计出的波束形成器具有较好的应对导向矢量失配、阵元扰动的能力。

时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法

针对频域最小方差无失真响应(MVDR)方法在源方位快速变化情况下稳定性差的问题,提出了一种基于时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法TAMVDR(Time-domain Aanlysis MVDR)。在构造时域解析信号的基础上,TAMVDR通过对每一路时域解析信号引入复权,利用期望方向的输出响应不变的约束使阵列输出功率最小。在一次快拍条件下,TAMVDR即可获得最优解。仿真及试验数据处理结果表明,在目标方位快速变化条件下,TAMVDR的信号检测和方位分辨性能明显优于频域MVDR方法,且计算量较小。

MVDR与自适应零限波束形成语音增强算法性能对比

在通信系统中，语音不可避免的受到各种环境噪声的影响，为了提高通信语音的质量，研究和应用各种语音增强算法去除噪声就成为研究热点。

一种非平滑相干干扰鲁棒的自适应波束形成器

针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming,RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因:通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描述形式,在存在相干干扰时,P为非对角阵,其非对角元素表征了信号与干扰间的互相关,该成分造成了RAB算法的失效;另表明:快拍数有限可视为特殊的相干干扰情况。为此,提出了一种构建P为对角阵的协方差矩阵拟合方法;并据拟合的协方差矩阵,给出了对非平滑相干干扰RAB方法。仿真验证了分析的有效性,所提方法在相干干扰时仍能实现非相干干扰时的性能,且收敛速度优于报道方法。

最小范数约束的改进MVDR波束形成算法

针对传统的最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成方法,难以有效均衡和同时优化干扰和噪声抑制的问题,提出一种基于最小范数解的改进算法。通过对阵列接收信号的自相关阵进行特征分解,取大特征值减去噪声功率及大特征值对应特征向量,构建线性约束方程的最小范数解,代替MVDR算法中的自相关阵的逆的形式形成加权系数,其中噪声功率由小特征值的平均值估计,获得的权系数对应于线性约束条件下的最小范数解。仿真分析表明,该算法能够有效地在干扰位置处形成零陷,利于后续在时间维的噪声滤波处理,较之于MVDR等算法有更好的干扰和噪声抑制性能。

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。

基于卷积神经网络的自适应波束形成

提出一种基于卷积神经网络的自适应波束形成方法,旨在通过自适应调整接收波束方向以提高通道中信号的信噪比。采用同时多波束接收信号的概念,对阵列天线接收信号以不同的相位加权并相加,即依据自适应多波束形成多通道接收。利用神经网络的非线性处理能力,在阵列接收不同来波方向信号时可以对其实现自适应波束形成。使用波束形成方式设计标签,通过比较输出信号的信噪比相对于输入信号信噪比的增益以评价该方法的有效性。仿真有效提高了信号的信噪比,接收阵列可以同时接收多个波束信号并按各输入信号的入射角度不同在不同的通道输出对应信号。

基于遗传模拟退火算法的子阵级自适应波束形成

在阵列天线信号处理中,采用子阵级自适应波束形成技术可以降低算法复杂度和系统成本。针对子阵级自适应波束形成中最优子阵划分问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的阵列天线子阵最优划分方法。通过线性约束最小方差算法计算不同子阵划分下的自适应权矢量,形成自适应天线方向图,以方向图的最大旁瓣电平比作为成本函数,迭代优化得到最大旁瓣电平最优的子阵划分形式。仿真结果表明,使用该方法得到的非均匀子阵划分阵列天线其自适应方向图最大旁瓣电平能降低至-19 dB。通过对比分析不同子阵划分形式以及不同规模阵面的自适应方向图验证了该方法的可行性与有效性。

基于自适应波束形成技术的相邻目标生命体征检测

基于雷达传感器的非接触式生命体征检测作为一种新型生物医学传感技术在近十几年获得了迅猛的发展。现有的大部分生命体征检测工作受限于雷达体制或者分辨率,无法分离出检测场景中多个位于同一距离、同一波束相邻目标的生命体征信号。针对相邻目标生命体征检测的需求,提出了一种基于自适应波束形成的算法,来实现相邻目标生命体征信号的同时检测。利用自适应波束形成算法生成指向待测受试者的波束,同时在相邻干扰受试者所在角度处生成零陷,实现相邻目标的生命体征检测。实验结果表明,利用本文提出方法能够成功分离出同一距离上的相邻受试者的生命体征信号。

基于自适应波束形成的水下运动源辐射噪声测量方法

提出了一种约束测量精度的同时提供最大抑制干扰的自适应波束形成方法。采用水听器阵列接收测量信号,约束由声场格林函数得到的阵列合成信号与单个阵元接收信号的误差,根据获取最大阵列增益的准则设计阵列的最佳权系数,并利用二阶锥优化求解权系数,从而得到约束测量精度下的最大化干扰抑制自适应波束形成器。计算机仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下保证较高的噪声测量精度的同时,可以有效提高水下运动声源辐射噪声的处理增益。

时空联合估计权向量的MVDR自适应波束形成方法

为实现短数据条件下权向量的稳定优化估计,提出1种时空联合估计权向量的MVDR自适应波束形成方法。该方法结合时域解析信号的MVDR自适应波束形成算法中构造时域解析信号的方法和直接数据域算法中空间滑动的方法,以减少一半权向量为代价,实现了在更短的数据长度下稳定优化地估计协方差矩阵和权向量。数值仿真实验和海上实验数据处理结果表明:与常规波束形成和直接数据域相比,该方法具有更好的稳定性和更好的波束性能,即主瓣更窄,旁瓣更低,阵增益更高。

子阵级ADL-MVDR自适应波束形成算法

大型面阵的阵元数量较大,导致全自适应波束形成的计算量显著增长,通过子阵级波束形成则可以进一步降低算法运算量。研究常规面阵的非均匀子阵波束形成技术,在常规MVDR算法的基础上,引入自适应对角加载ADL技术,提出基于MVDR-ADL的子阵波束形成算法,避免栅瓣的产生,进一步抑制噪声的影响。仿真结果表明,所提算法在降低方向图旁瓣电平的同时,进一步减少了算法的运行时间。

双约束条件的时域MVDR自适应波束形成方法

最小方差无失真响应(MVDR)自适应波束形成方法拥有高空间分辨率、低旁瓣级等优势。基于构造时域解析信号的时域MVDR方法TMVDR(Time-domain MVDR)有效提高了MVDR最优权向量估计的稳定性。但是对于大孔径主动声呐,由于累积快拍数过少或者阵型失配引起的最优权向量估计误差,会导致TMVDR方法输出功率失真。本文在TMVDR基础上提出一种双约束条件的时域MVDR自适应波束形成方法DCTMVDR(Double constraint Time-domain MVDR)。该方法能够有效提高最优权向量估计的稳定性,改善输出功率失真问题,并且实现在单次快拍内进行最优权向量的估计,规避MVDR需要大量快拍支持的缺陷,适用于主动声呐。数值仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。

拖线阵机动时的自适应波束形成

提出了一种MVDR(最小方差无失真响应)的改进算法,用以解决常规MVDR算法由于阵形时变而出现的性能下降问题。在获得时变阵形估计数据的基础上,该算法以统计时段内的平均阵形为基准阵形,在每个扫描方向上根据实际阵形和基准阵形的差异对阵列互谱矩阵多样本进行相位补偿,从而实现统计时段内的互谱矩阵多样本相干累加和目标检测。数值仿真与海上实验数据处理结果表明:与传统MVDR算法相比,改进算法有效缓解了时变阵形下的目标测向角度模糊问题,可提高拖线阵目标左右舷分辨性能、增强弱目标检测能力。

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。

应用于卫星多波束天线的自适应波束形成算法比较

射频干扰会严重影响卫星通信链路性能 ,而自适应调零天线是一种有效的卫星抗干扰措施 .本文对应用于多波束天线的各种自适应波束形成算法进行对比分析 ,理论分析与仿真结果皆表明 ,DMI和RLS算法相对经典的LMS算法而言 ,在收敛速率和输出信噪干扰比上皆有相当的优越性 .

矢量水听器阵列MVDR波束形成器的性能研究

针对矢量水听器阵列的最佳阵处理,研究了高斯背景噪声条件下MVDR波束器的输出性能,给出了系统输出信干噪比与各影响参数之间的解析关系式,并对三种典型情况进行了具体探讨,着重分析了信噪比、干扰强度、相关系数和样本长度对系统输出SINR的影响,证明了低信噪比时MVDR波束形成器为最佳空域滤波器,分析还表明,MVDR波束形成器对强信号存在抑制现象,高信噪比时输出的SINR为一常数。计算机仿真结果证明了理论分析的正确性。

一种在主瓣干扰条件下稳健的自适应波束形成方法

在自适应波束形成技术抑制干扰问题中 ,当存在主瓣干扰时 ,便暴露出两个缺陷 :一是副瓣电平增高 ;二是主波束变形且峰值偏移。提出了一种先在数据域实施干扰相消预处理 ,再进行自适应波束形成的解决方法 ,该方法在抑制主瓣干扰的同时 ,有效地解决了副瓣电平增高、主波束变形及偏移的难题。仿真结果证明了该方法的有效性。

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。