基于干擾噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法.pdf

1、在通信和信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成技術(shù)在雷達(dá)、聲吶、醫(yī)學(xué)成像、射電天文、無(wú)線通信等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，也成為了通信領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。同時(shí)，日益更新的通信環(huán)境也對(duì)信息處理的穩(wěn)健性提出了更苛刻的要求。本著提高算法穩(wěn)健性的目的，本文主要從干擾噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)和導(dǎo)向矢量估計(jì)兩個(gè)方面來(lái)研究和討論穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法的性能。
　　首先，本文闡述陣列處理的基礎(chǔ)知識(shí)、發(fā)展歷史和現(xiàn)狀，穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成在理想情況下的數(shù)學(xué)模型以及C

2、apon算法和MUSIC算法。然后，使用Matlab對(duì)常見(jiàn)的干擾噪聲矩陣重構(gòu)算法的波束圖，信噪比、快拍點(diǎn)數(shù)與輸出信干噪比的變化關(guān)系圖進(jìn)行仿真比較并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，得出導(dǎo)致算法性能降低的影響因素及原因。
　　在存在導(dǎo)向矢量失配和快拍數(shù)較少等環(huán)境的因素時(shí)，研究出利用MUSIC算法和參數(shù)估計(jì)來(lái)重構(gòu)干擾噪聲協(xié)方差矩陣的穩(wěn)健自適應(yīng)的波束形成算法，該自適應(yīng)的波束形成算法的主要思想是在通過(guò)計(jì)算出不包括期望信號(hào)的干擾噪聲協(xié)方差矩陣時(shí)使用了MUS

3、IC算法和參數(shù)估計(jì)等知識(shí)，對(duì)于期望信號(hào)的導(dǎo)向矢量矩陣推導(dǎo)，使用假設(shè)的導(dǎo)向矢量與信號(hào)子空間中的特征向量的相關(guān)性來(lái)求出。該算法的波束仿真圖分析得出提出的算法比本文中分析的正交投影重構(gòu)算法的精度要高2。左右，與導(dǎo)向矢量估計(jì)重構(gòu)算法的精度相同，但其算法的復(fù)雜度要比導(dǎo)向矢量估計(jì)算法的低一個(gè)數(shù)量級(jí)。在仿真輸出SINR隨SNR變化圖上面分析得出，該算法的輸出SINR與理想結(jié)果只相差0.3dB左右，與本文中分析的其他兩種算法比較，該算法的輸出SINR更

4、高，并且隨SNR變化的輸出SINR不會(huì)產(chǎn)生與理想結(jié)果有較大偏差的情況，而其他兩種算法在輸出SINR較高的情況下會(huì)與理想的輸出SINR相差較大。在仿真輸出SINR與快拍點(diǎn)數(shù)變化的關(guān)系圖分析可以得出，除正交投影重構(gòu)算法的輸出SINR較低外，其他各算法的輸出SINR都與理想的算法的輸出SINR都相差不大，快拍點(diǎn)數(shù)為20時(shí)的輸出SINR可以看出，提出的算法的輸出SINR僅低于導(dǎo)向矢量估計(jì)重構(gòu)算法，但提出算法的復(fù)雜度低于導(dǎo)向矢量估計(jì)重構(gòu)算法要低一