空間信號自適應波束形成與參數(shù)估計算法研究.pdf

1、空間信號自適應波束形成與參數(shù)估計是陣列信號處理中的兩個主要研究內容。其在雷達、聲納、地震探測、電子偵察、射電天文等領域有廣泛而重要的應用前景。本文研究了不同應用背景和實際環(huán)境中空間信號自適應波束形成和參數(shù)估計問題。給出了一些有效的算法，并通過理論分析和仿真實驗進行了驗證。主要工作包括以下幾個方面： 1.提出一種基于數(shù)據域的二維自適應波束形成算法，將標準的Capon波束形成(StandardCaponBeamforming，SCB

2、)算法的高維權向量分解成兩個低維權向量的Kronecker積的形式，通過雙迭代算法求解兩個低維權向量，再還原成所需的高維權向量。由于使用的數(shù)據矩陣維數(shù)比SCB算法的相關矩陣維數(shù)大大降低，相同情況下用較小的快拍可得到較優(yōu)的采樣數(shù)據矩陣的估計，使得所給算法在小快拍下性能優(yōu)于標準的SCB波束形成算法。分解的兩個權向量維數(shù)明顯降低，使用數(shù)據矩陣也避免了大維數(shù)采樣協(xié)方差矩陣的求逆，計算量顯著減小。理論上詳細分析并對比了所提算法和經典Capon法的

3、計算量。仿真實驗對所給算法的收斂速度、方向圖、信噪比及快拍變化下的輸出信干噪比、指向誤差變化下的輸出信干噪比等性能進行了研究。 2.針對高斯白噪聲環(huán)境，提出一種非酉聯(lián)合對角化算法估計二維頻率。利用二維數(shù)據的旋轉不變性，構造四個具有對角結構的數(shù)據矩陣，在時域進一步擴展，形成一組對角結構的數(shù)據矩陣。通過數(shù)據矩陣組的聯(lián)合對角化，實現(xiàn)二維頻率的估計，所得二維頻率能自動配對。相對最近提出的多階段分解與重構算法，該方法每步迭代具有精確的最小

4、二乘閉式解，消除了多階段算法的累積誤差，提高了估計精度。在理論上證明了所提算法的漸近收斂性。 3.推廣了上述非酉聯(lián)合對角化算法，并將其應用到波達方向估計和諧波恢復中。利用平移不變陣列信號子空間的旋轉不變性，構造一組具有對角結構的空時相關矩陣。為抑制噪聲、減少計算量并加快收斂速度，對矩陣組降維處理，利用降維后相關矩陣組的結構信息，基于非線性最小二乘建立二次代價函數(shù)，提出一種新的三迭代算法(TLA)求解波達方向。諧波恢復中也有類似的

5、結構信息，利用TIA算法同樣可恢復諧波信號。所求的波達方向和恢復的諧波頻率均不需要配對算法支持，能實現(xiàn)自動配對。仿真結果證實了所提算法的有效性。所提的TIA算法是上述非酉聯(lián)合對角化算法的進一步推廣，其右對角化因子矩陣具有多樣性，可解決更廣泛的一類問題。 4.在任意平面陣列下提出一種二維波達方向跟蹤算法。由于引入了輔助變量，使得該算法可用于色噪聲下的波達方向跟蹤。該方法采用秩1更新結構，構造兩個無約束的代價函數(shù)，求其遞歸最小二乘解