[發明專利]一種針對陣列誤差的Capon穩健自適應波束形成方法及系統在審
| 申請號: | 201710228102.2 | 申請日: | 2017-04-07 |
| 公開(公告)號: | CN107124216A | 公開(公告)日: | 2017-09-01 |
| 發明(設計)人: | 吳劍文;何偉潮;單小紅;麻建 | 申請(專利權)人: | 廣東精點數據科技股份有限公司 |
| 主分類號: | H04B7/08 | 分類號: | H04B7/08 |
| 代理公司: | 重慶強大凱創專利代理事務所(普通合伙)50217 | 代理人: | 隋金艷,陳家輝 |
| 地址: | 510630 廣東省廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 針對 陣列 誤差 capon 穩健 自適應 波束 形成 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及天線技術領域,具體涉及一種針對陣列誤差的Capon穩健自適應波束形成方法及系統。
背景技術
天線是無線電設備中用來發射或接收電磁波的部件,無線電通信、廣播、電視、雷達、電視、雷達、導航等都是用電磁波來傳遞信息,傳遞信息都依靠天線來進行,為了改進天線的性能,將多個相同的單個天線按一定規律排列成陣列天線系統,陣列天線的信號攜帶著我們關注的重要信號,對這種陣列天線的信號處理顯得至關重要。
從陣列信號可分析出陣列天線的方向圖,方向圖代表天線輻射的有效范圍,為了使陣列按照一定的范圍和方向進行輻射,分析處理陣列信號顯得尤為重要。Capon自適應波束形成技術被廣泛應用在陣列信號處理中,比如在雷達、地震勘測、聲吶、移動通信、射電天文和電子醫療工程等重要的領域。
現有Capon自適應波束形成技術能自適應地調整權矢量,從而波束方向圖的主瓣會對準期望信號的方向,零陷對準干擾信號的方向,有效地達到增強期望信號和抑制干擾信號的目的。但是陣列誤差使得Capon波束形成算法的性能會大大降低,導致穩健性差、收斂慢且復雜度高,還無法精確地在干擾信號方向形成零限,且期望信號方向與干擾信號方向的天線增益比較低,不能起到增強期望信號,抑制干擾信號的目的。
發明內容
本發明提供了一種穩健性好、收斂快和復雜度低的針對陣列誤差的Capon穩健自適應波束形成方法及系統。
本方案中的針對陣列誤差的Capon穩健自適應波束形成系統,包括:
DOA估計模塊,把接收到的波達方向的角度值存儲起來,并將各個角度形成導向矢量;
采樣模塊,根據平穩信號特性和最大似然估計準則,通過對陣列信號的多次采樣,讓采樣信號形成采樣協方差矩陣;
數據處理模塊,對采樣模塊得到的采樣協方差矩陣進行特征值分解,選取采樣協方差矩陣的最大特征值和最小特征值;
重構模塊,根據DOA估計模塊得到的導向矢量和數據處理模塊得到的最大特征值與最小特征值,利用導向矢量、最大特征值和最小特征值重構干擾加噪聲的協方差矩陣。
本方案的有益效果是:1.通過DOA估計的導向矢量和采樣協方差矩陣的最大最小特征值重構干擾加噪聲協方差矩陣,提高了波束形成的穩健性,讓濾波器性能更優,而且降低了運算復雜度;2.重構干擾加噪聲協方差矩陣,摒棄了期望信號部分,能更精確地在干擾信號方向形成零陷;3.提高了天線的增益比,增強期望信號,抑制干擾信號;4.數據處理模塊求得采樣協方差矩陣的最大特征值和最小特征值,補償了導向向量失配。
進一步,DOA估計模塊估計的導向矢量為精確度大于95%的波達方向角度。
降低導向向量的誤差,保證在干擾信號方向形成零陷。
進一步,采樣模塊的采樣頻率為1000HZ。保證對回波信號的采樣能無失真地反映原信號。
進一步,數據處理模塊中包括求最大值最小值模塊。
求取采樣協方差矩陣的最大特征值和最小特征值,以補償導向向量失配。
針對陣列誤差的Capon穩健自適應波束形成系統的波束形成方法,包括以下步驟:
S1,估計導向矢量,通過DOA估計方法,期望信號方向矢量即為導向矢量;
S2,采集數據,通過有限次的采樣得到協方差矩陣的最大似然估計值,采樣協方差矩陣表示為,其中P是采樣快拍數,x(k)為第k次采樣快拍的數據;
S3,求取特征值,將采樣協方差矩陣進行特征值分解,得到,選取協方差矩陣特征值中的最大特征值和最小特征值;
S4,利用重構干擾加噪聲協方差矩陣,根據步驟S1中的導向矢量、步驟S2中的最大特征值和步驟S2中的最小特征值重構得到,干擾加噪聲協方差矩陣為,其中是采樣協方差矩陣的最大特征值,是采樣協方差矩陣的最小特征值。
使用最小特征值乘以單位矩陣IN*N來降低噪聲對協方差矩陣的繞動,可有效濾掉噪聲信號;降低了計算量,提高運算速度,重構干擾加噪聲協方差矩陣,優化了濾波器性能。
進一步,步驟S2中,協方差矩陣特征分解后表示為,
,其中是矩陣按從大到小順序排列的特征值,是特征值對應的特征向量,是信號干擾子空間,,ΛS是信號加干擾特征向量對應的特征值的對角矩陣,,是噪聲子空間,,ΛN是噪聲的特征向量對應的特征值對角矩陣,。
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