基于阵列误差分析的稳健自适应波束形成算法研究.pdf

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1、基于阵列误差分析的稳健自适应波束形成算法研究闫路2015年1月中图分类号：TN958.92UDC分类号：621.38基于阵列误差分析的稳健自适应波束形成算法研究作者姓名闫路学院名称信息与电子学院指导教师杨小鹏副教授答辩委员会主席许稼教授申请学位工学硕士学科专业信息与通信工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchonRobustAdaptiveBeamformingBasedonAnalysisofArrayErrorCandidateName：LuYanSchoolorDepart

2、ment:SchoolofInformationandElectronicsFacultyMentor:Prof.XiaopengYangChair,ThesisCommittee：Prof.JiaXuDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：InformationandCommunicationEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefense：Jan，2015北京理工大学硕士学位论文摘要自适应

3、波束形成（ADBF）技术能够自适应的调整权值，使得方向图的主波束对准期望信号方向，零陷对准干扰信号方向，从而达到有效地抑制干扰和增强期望信号的目的。然而在实际的工程应用中，阵列实际信号模型与理想信号模型不完全匹配，存在着通道幅相误差、阵元位置扰动误差、波束指向误差以及有限数据样本误差等阵列误差，导致传统的自适应波束形成算法性能的恶化。因此稳健的自适应波束形成算法及其实现是目前阵列信号处理领域的研究热点之一。本文在介绍自适应阵列信号模型和最优波束形成准则的基础上，分析了不同阵列误差对传统自适应波束形成性能的影响

4、。仿真实验和分析，发现采样快拍数据中含期望信号时，自适应波束形成算法的性能对误差很敏感，稳健性差；而不含期望信号时，自适应波束形成算法的性能对误差不敏感，稳健性强。在误差分析的基础上，阐述了稳健自适应波束形成的经典算法，并分析各种算法的优缺点。针对现有算法存在的不足，提出了基于干扰和噪声协方差矩阵重构和导向矢量补偿的稳健自适应波束形成算法。仿真分析了传统波束形成算法和改进算法的性能，发现改进算法比传统波束形成算法具有更好的干扰抑制能力和低快拍误差稳健性，且改进算法的性能与最优波束形成器的性能接近。接着，针对采

5、样快拍中含有期望信号时，传统正交投影（OP）算法会出现期望信号相消的现象，提出了基于干扰和噪声协方差矩阵重构的稳健正交投影波束形成算法。当采样快拍中不含期望信号时，仿真分析了传统OP算法和改进的OP算法的性能，发现改进的OP算法比传统的OP算法具有更好的干扰抑制能力和降低噪声扰动的能力；当采样快拍中含有期望信号时，改进的OP算法能解决传统OP算法产生的期望信号相消问题且具有减小噪声扰动的能力。针对传统子阵级OP算法性能恶化的问题，提出了基于归一化的子阵级正交投影算法，仿真分析表明，所提算法可以解决传统子阵级O

6、P算法性能恶化的问题，且所提算法的性能接近于最优性能。最后，对全文工作进行了总结，并给出稳健自适应波束形成技术需要进一步研究解决的问题。关键词：自适应波束形成；阵列误差；稳健算法；协方差矩阵重构；正交投影I北京理工大学硕士学位论文AbstractAdaptivebeamformingisabletoadjusttheweightadaptively,makethemainlobeaimatthedesiredsignalandmaketheinterferencessignalnulling,whichcou

7、ldsuppresstheinterferencessignaleffectivelyandstrengthenthedesiredsignal.However,inthepracticalapplication,theperformanceofconventionaladaptivebeamformingmethodsisknowntodegradeseverelyinpresenceofsignalmodelmismatches.Therearechannelamplitudeandphaseerror,

8、elementlocationerror,beampointerrorandlowsnapshotnumbererroretc,whichcouldcausesignalmodelmismatches.Therefore,robustadaptivebeamformingalgorithmanditsimplementationisoneofthehotresearchtopicsinthefiel