[发明专利]一种基于导向矢量和空间功率估计的鲁棒波束形成方法

说明书

本发明提供了一种基于导向矢量和空间功率估计的鲁棒波束形成方法，以提高对来波方向随机误差的稳健性，实现在波束主瓣内出现干扰情况下的精准信号导向矢量估计。本发明提供一种信号加干扰协方差矩阵重构算法，引入相关系数作为信号子空间选取准则并重构采样协方差矩阵信号加干扰子空间，结合信号角度区间离散采样得到的包含信号子空间的协方差矩阵进行交替投影，以进行精准的信号导向矢量估计，设计在波束主瓣内出现干扰情况下的鲁棒自适应波束形成器。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，涉及一种基于信号加干扰协方差矩阵重构和交替投影的导向矢量估计方法对来波方向随机误差的稳健性，实现在波束主瓣内出现干扰情况下的精准信号导向矢量估计。

背景技术

鲁棒自适应波束形成技术已经广泛应用于移动通信、导航、遥控遥测、雷达、声呐等领域，并且已经逐渐覆盖了现在国防及人们日常生活的方方面面。但在实际场景下，目标信号具体方位通常是未知，这会导致信号导向矢量估计出现偏差，严重影响了阵列的整体性能，因此，研究人员提出多种信号处理技术以缓解这种现象带来的影响。在进行鲁棒自适应波束形成的信号导向矢量估计时，应用较多的方法有三种：基于特征子空间的方法、基于优化的方法和信号协方差矩阵重构法。

在进行信号导向矢量估计时，经典的基于特征子空间方法为鲁棒自适应波束形成开创了一个新的方向，通过对样本协方差矩阵进行处理，获得近似的信号子空间并构成投影矩阵，然后将预估的信号导向矢量投影在构造的信号子空间投影矩阵上，以获得较为精准信号导向矢量估计。这一方法在低信噪比场景下性能会大幅下降，因为此时信号子空间扩散到噪声子空间内，导致信号子空间估计存在偏差。

基于优化的导向矢量估计方法是将真实的导向矢量限定在一个以预估导向矢量为中心的不确定集内或者通过二阶规划的约束方程对信号导向矢量进行求解。这种方法可以在低信噪比情况下求得较为精准的信号导向矢量，但是由于其计算量大并且约束上界的选取较为困难，所以该方法在实际应用时存在很多问题。

Yuan Xiaolei等提出的基于信号协方差矩阵重构的方法借鉴了干扰加噪声子空间重构的思想，在信号所在角度区间进行离散采样并以Capon功率估计器估计相应的功率以重构信号自相关矩阵。经特征分解后取最大特征值对应的特征向量为估计的信号导向矢量。该方法可以在高信噪比场景下获得精准的信号导向矢量估计，但是在低信噪比以及强干扰出现在信号积分区间时会出现明显的性能下降，其对上述场景的鲁棒性较差。

上述估计方法虽然在一定程度上较为准确地对信号导向矢量进行估计，但是都不可避免地存在应用场景限制，使得估计的信号导向矢量估计不准确。但是这种不精准性会对阵列信号处理效果产生较大影响，在波束形成中会使得最终自适应波束形成的权值设计和理想的权值存在较大偏差，导致接收端输出信噪比大大下降，严重影响系统的整体性能。因此需要一个可以精准估计信号导向矢量的方法。

发明内容

本发明提供了一种基于信号加干扰协方差矩阵重构和交替投影的信号导向矢量估计方法对来波方向随机误差的稳健性，实现在波束主瓣内出现干扰情况下的精准信号导向矢量估计。相对上述基于特征子空间的方法、基于优化的方法和信号协方差矩阵重构法，本发明可以在波束主瓣内出现强干扰的场景下实现信号导向矢量的精准估计。

为了便于理解，对本发明采用的技术作如下说明：

本发明根据子空间理论，采用交替投影法估计信号导向矢量。首先，信号的子空间包含在信号和干扰张成的子空间内。本发明采用信号协方差矩阵重构法，在信号角度区间进行积分并用Capon功率估计器估计对应功率后，组成的包含信号子空间的协方差矩阵表示如下

在进行特征分解后，包含信号的协方差矩阵C_s可以表示为