[發明專利]基于交替方向乘子法的魯棒自適應波束形成算法

有效

• 申請號: 201911347121.2
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN110988854B
• 公開（公告）日: 2022-10-28
• 發明（設計）人: 王彤;蘇昱煜;馮建婷;路彤
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/00
• 分類號: G01S13/00;G01S7/02
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 包春菊

本發明屬于雷達信號處理領域，公開了一種基于交替方向乘子法的魯棒自適應波束形成算法，該算法解決了已有算法中存在陣列或感興趣信號的精度不夠等誤差問題，通過重構干擾加噪聲協方差矩陣以求解信號SV的魯棒自適應波束形成算法，該算法在保留模約束的基礎上，提高了約束對真實數據的適應性，相比傳統的RAB方法，本發明所提算法計算復雜度更低，具有更好的性能，提高自適應波束形成算法對未知誤差的魯棒性。

技術領域

本發明涉及雷達信號處理領域，具體涉及一種基于交替方向乘子法的魯棒自適應波束形成算法。

背景技術

自適應波束形成在雷達、聲納、無線通信等領域有著廣泛的應用。最小方差無失真響應(MVDR)波束形成法是在保持信號方向的響應不變的情況下，使波束形成器的輸出最大化。MVDR波束形成法在期望信號導向矢量(SV)和干擾加噪聲協方差矩陣(INCM)精確已知情況下是最優的。然而，在實際應用中，Capon波束形成法的性能會受到諸如方向失配、陣列校準不完善等不精確信息的影響。為了解決這些問題，近年來提出了許多魯棒的波束形成算法。這些波束形成法大致可分為以下幾類：對角加載方法、基于特征空間的方法、稀疏重構方法和基于干擾加噪聲協方差矩陣(INCM)重構的方法。

著名的對角加載方法是在原INCM中加了一個縮放的單位矩陣。為了得到合適的加載因子，人們基于信號SV的個別數據不確定性提出了不同的算法。然而，當信號包含在樣本快拍中時，這些對角加載方法的性能會明顯下降；在部分文獻中，通過構造信號子空間和干擾子空間來估計INCM和信號SV。但是，在通常情況下，基于特征空間的方法對輸入信噪比(SNR)和快拍數目敏感；為了解決快拍數量少的問題，又有部分文獻提出了許多稀疏重構波束形成法，如基于IAA的波束形成法等。然而，這些稀疏重構波束形成法存在SV模型失配的問題，估計精度也受到間隔選擇的限制。間隔越小，所需的計算成本就越大。在基于干擾加噪聲協方差矩陣(INCM)重構的方法中，需要如下兩步來估計INCM和信號SV：首先，為了避免高SNR情況下的性能下降，需要從重構的INCM中去除信號分量；可以利用Capon譜重構INCM以消除期望信號分量，也可以利用圍繞積分區間的環來重構其INCM，甚至還有文獻提出了一種利用廣義角度低復雜度的INCM重構來消除期望信號的影響。其次，對信號SV進行約束，以保持其對SV失配的魯棒性。部分文獻中利用與假定SV正交的分量來構造二次約束二次優化(QCQP)問題，然后通過MATLAB工具箱CVX求解信號SV。部分文獻中提到了信號SV估計的范數約束。利用半定規劃松弛(SDR)方法可以將非凸優化問題轉化為凸優化問題，進而得到信號SV。但如果解的秩不是1，則在降秩過程中可能不能得到最優解。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明的目的在于提供一種基于交替方向乘子法(ADMM)的魯棒自適應波束形成算法，該算法解決了已有算法中存在陣列或感興趣信號的精度不夠等誤差問題，通過重構干擾加噪聲協方差矩陣以求解信號SV的魯棒自適應波束形成算法，該算法在保留模約束的基礎上，提高了約束對真實數據的適應性，相比傳統的RAB方法，本發明所提算法計算復雜度更低，具有更好的性能，提高自適應波束形成算法對未知誤差的魯棒性。

為了達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現。

基于交替方向乘子法的魯棒自適應波束形成算法，包括以下步驟：

步驟1，設一個陣元數為M的均勻線陣，在角度θ_l和角度θ_s處分別接收到L個干擾信號和1個期望信號，得到第k個快拍處的接收數據x(k)，其中，l＝1,2,…,L；利用第k個快拍處的接收數據x(k)計算，得估計的理想的協方差矩陣

設定期望信號的導向矢量為a_e，根據設定的期望信號的導向矢量a_e和估計的理想的協方差矩陣建立信號優化模型：

s.t.||a_e||²＝M