[发明专利]一种数字多波束形成方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种数字多波束形成方法，特别是涉及一种在有干扰条件下的改进的自适应波束形成方法。

背景技术

在航空航天等测控领域，目标飞行器的下行信号通常需要传输多种不同的数据类型，例如测量数据、数传数据（多路视频、音频流等）。通常测量数据码率较低而数传数据码率较高。目标飞行器由于体积功耗等因素的限制，通常发射功率较低。为了提高测控系统的作用距离，测量数据可以采用扩频通信体制。而受限于系统带宽、接收机灵敏度等限制，数传数据不能采用扩频通信体制。在这种情况下，需要采用数字多波束形成技术提高接收信号的信噪比（SNR）。

最小均方误差（MMSE）算法、线性约束最小方差（LCMV）算法和功率倒置（PI）算法是常用的波束形成方法。这些方法通常的需要一定的训练序列，或预先估计好目标的方向，以使得到权向量指向预期的目标方向。

最小均方误差（MMSE）算法是一种统计最优波束形成算法，使用于移动通信等具有导频信道（或训练序列）的特定通信系统中。MMSE算法中，将导频信号（或训练序列）作为参考信号来进行权向量的计算。

线性约束最小方差（LCMV）算法，是一种具有多个线性约束的波束形成算法。在LCMV算法中，需要先估计期望信号和干扰信号的来波方向，固定来波方向上的增益进行权向量的计算。

在强干扰的情况下，可以采用功率倒置（PI）算法，该算法不需要导频信道（或训练序列），仅采用第一通道作为参考信号。

MMSE和LCMV算法可用多级维纳滤波器（MWF）实现。MWF一种递推计算方法如公式1所示。

<公式1>

现有的数字波束形成方法在强干扰的条件下具有诸多问题。首先，在强干扰的条件下，导频信号（或训练序列）无法正常接收，MMSE算法失效。在强干扰情况下无法估计期望信号的方向，LCMV算法也将失效，功率倒置算法可正常工作，但其对期望信号的增益较低。其次，在干扰消失的时候，自适应波束形成算法的权向量收敛过程又会导致系统跟踪速度的降低。

发明内容

本发明的目的在于：克服现有技术的上述不足，提供一种基于干扰检测的波束形成方法，该方法在无干扰时无需迭代，信号跟踪速度快，有干扰时无需期望信号或干扰信号方向等先验信息，可有效抑制干扰。

本发明技术解决方案：一种数字多波束形成方法，步骤如下：

（1）由多个接收通道同时接收信号，对接收到的扩频信号进行FFT变换，并进行干扰检测，判断当前环境是否存在干扰信号，根据是否存在干扰信号从固定波束形成方法和自适应波束形成方法中选择一种对有用信号（即需要接收的信号）进行合成；

（2）当接收信号中不存在干扰时，信号解扩后对信号来波方向（DOA）进行估计，由来波方向得到各天线接收信号的空间相位差，由固定波束形成方法对接收信号进行相位补偿；

（3）接收信号中存在干扰时，波束形成器采用自适应波束形成方法来进行波束形成；自适应波束形成方法包括两个阶段：第一阶段，首先采用FFT变换滤除接收信号中的干扰，接收信号中干扰被有效滤除后，由DOA估计方法估计出信号来波方向，并转入第二阶段；第二阶段，采用广义旁瓣对消（GSC）结构的波束形成方法来进行波束形成。

所述步骤（1）中的干扰检测步骤为：

首先，对接收端信号做FFT得到频谱，然后求模得到频谱幅度；

其次，用均值乘以门限因子T，得到检测门限TH，把频谱幅度的所有谱线与检测门限进行比较，如果有谱线的值大于检测门限TH，认为信号受到干扰。

所述步骤（2）中由各天线接收通道收到的信号的载波相位差确定接收信号的来波方向DOA估计值。

所述步骤（3）中采用FFT变换进行干扰滤除的方法为：

（31）对接收端信号做FFT得到频谱，然后求模得到幅度谱；

（32）用均值乘以门限因子T，得到检测门限TH，把幅度谱中的所有谱线与检测门限进行比较，如果有谱线的值大于检测门限TH，认为信号受到干扰，并删除该谱线；

（33）对步骤（32）产生新的幅度谱进行新一轮的干扰检测及滤除；

（34）重复上述步骤（32）和（33），直到检测不到干扰为止。

步骤（3）中采用广义旁瓣对消（GSC）结构的LCMV波束形成方法。所述LCMV波束形成方法由多级维纳滤波器（MWF）实现。

本发明与现有的技术相比的有益效果是：