自适应波束形成算法的研究毕业论文

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1、西北工业大学硕士学位论文自适应波束形成算法的研究姓名:阎丽明申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:严胜刚20030301!!三!兰!堡垄丝篁圣——————————————丝摘要自适应波束形成算法是声纳信号处理领域最引人注目的课题之一。采用不同类型的自适应算法,自适应接收阵不仅可以自动操纵自己获得信号,而且还可能在干扰存在的情况下确定信号的方向等,使波束的零缺陷对准干扰方向,最大限度地加强有用信号,从而大大提高了信号干扰比。本文研究了自适应波束形成的一些基本方法。主要工作如下:常规波束形成系统的功能,一方面是为了获得足够大的信噪比,另一

2、方面也是为了得到高精度的目标分辨力。本文在研究了常用波束形成的机理之后,进行了计算机仿真,并对它的性能进行了分析。指出了这种方法的不足。我们把特征向量技术应用到MVDR波束形成中,以改进其性能。在MVDR波束形成的权向量设计中引入一个增强因子,除了噪声子空间以外,还适当的利用了R中的信号子空间部分的信息,这样获得的方位分辨力的改善可以不以牺牲信号/(干扰+噪声)比增益为代价。本文在得到改进的MVDR方法的同时,对其进行系统的仿真,对其性能做了大量的分析,并指出了算法的不足。将自适应波束形成算法应用于实际是最根本的目的。本文通过用改进的MVDR算

3、法对水池实验数据进行处理,初步探索了自适应波束形成在水声环境下的应用,并得到了在水声环境下应用自适应波束形成算法的一些结论,指出了以后需要改进的地方。关键词:自适应波束形成MVDR阵列信号方位估计计算机仿真彳扯歹l士乎硕士学位论文AbstractAdaptiveBeamformingisoneofthemostpopularquestionsinthesonarsignalprocessingfield.Theadaptivereceivingarraycarlnotonlycontrolitselftogainthesignalanddivi

4、deitfromthenoisewhenthedirectionsofsignalandnoisearedifferent,butalsoconfirmthedirectionofthesignalwiththeexistenceofnoise.Themainresearchworkinthisdissertationisorganizedasfollows:Inchapteronethehistoryandthebasicideaofadaptivebeamformingwasintroduced.Next,inchaptertwo,them

5、odelofsignalandmodelofarraywereintroduced.Inchapterthreeofthispaper,theconventionalbeamformingalgorithmswerediscussed.Alargenumberofcomputersimulationswerecoductedfortheconventionalbeamformingalgorithms.Inchapterfour,Alargenumberofcomputersimulationswerecoductedonthebaseofan

6、alysesofafewadaptivealgorithms.AnimprovementofMVDRalgorithmwasdoneandgottherevisedMVDRalgorithm.ThensimulateditthroughthecomputerKeywords:AdaptiveBeamformingMVDRArraySignalBearingEstimationComputerSimulation—Il—彳班≯{硅聋硕士学位论文第一章概述第一章概述1.1问题的引入时空信号处理技术在雷达、声纳、通信、地震勘测、成像及生物医学工程等领

7、域有着及其重要的广泛应用,是信号处理领域的~个重要分支。通常,将一组传感器按一定的方式布置在空间不同的位置上组成阵列,此传感器阵列能接收空间传播信号,经过适当的自适应信号处理,提取所需的信号源和信号的属性等信息。以便对目标进行搜索、识别及跟踪。其中,目标的个数及其方位估计的精确与否,直接决定了能否对目标进行正确的定位与跟踪。由于信号在传递过程中不可避免地要受到包括自然干扰和人为干扰在内的各种影响。因此,如何从强干扰中最优地检测信号,并提取方位等有用信息就越来越受到人们地重视。而能否从受扰观测中获得信息,在很大程度上取决于信号处理的方式。波束形成

8、是声纳信号处理的主要组成部分。波束形成系统的功能,一方面是为了获得足够大的信噪比,另一方面也是为了得到高精度的目标分辨力。普通的波束形成系统,是一种预

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