[发明专利]雷达天线阵列的自适应波束形成方法和系统

权利要求书

1.一种雷达天线阵列的自适应波束形成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取雷达天线阵列的快拍采样接收信号；

根据所述快拍采样接收信号得到所述雷达天线阵列的采样协方差矩阵；

获取Capon波束形成器的波束形成矢量，所述波束形成矢量包括期望信号导向矢量；

对所述采样协方差矩阵进行特征值分解，得到重构的干扰加噪声协方差矩阵；

对所述期望信号导向矢量进行修正，得到修正的期望信号；

根据所述重构的干扰加噪声协方差矩阵和所述修正的期望信号，得到所述雷达天线阵列的加权矢量；

根据所述加权矢量和所述快拍采样接收信号得到所述雷达天线阵列的自适应波束；

其中，所述获取Capon波束形成器的波束形成矢量，包括：

将所述Capon波束形成器表示为求解加权矢量最小值；

根据拉格朗日算子，在约束条件下计算所述加权矢量最小值，其中，所述约束条件为所述加权矢量的厄米特Hermitian转置和期望信号导向矢量的乘积为1；

所述加权矢量最小值为所述波束形成矢量；

根据下式计算所述加权矢量最小值：

其中，w为所述加权矢量，R_i+n为干扰加噪声协方差矩阵，即所述采样协方差矩阵；

根据下式计算所述约束条件：

其中，w为所述加权矢量，为所述期望信号导向矢量；

根据下式计算所述波束形成矢量：

其中，w_c为所述波束形成矢量，为所述期望信号导向矢量，R_i+n为干扰加噪声协方差矩阵，(·)^H为厄米特Hermitian转置；

所述对所述采样协方差矩阵进行特征值分解，得到重构的干扰加噪声协方差矩阵，包括：

对所述采样协方差矩阵进行特征值分解，得到第一特征值对角矩阵、第一特征向量矩阵、第二特征值对角矩阵和第二特征向量矩阵；

根据噪声信号的平均能量，将所述第一特征值对角矩阵修正为第一特征值对角矩阵估计值；

根据所述第一特征值对角矩阵估计值、所述第一特征向量矩阵、所述第二特征值对角矩阵和所述第二特征向量矩阵，得到所述重构的干扰加噪声协方差矩阵；

根据下式对所述采样协方差矩阵进行特征值分解：

其中，R_x为所述采样协方差矩阵，{λ_i,i＝1,...,N}为所述采样协方差矩阵的特征值，并且是按照降序来排列，e_i是特征值λ_i所对应的特征向量，N为阵元数，Λ_s＝diag{λ₁,λ₂,...,λ_M+1}为第一特征值对角矩阵，E_s＝[e₁,e₂,...,e_M+1]为第一特征向量矩阵，Λ_n＝diag{λ_M+2,...,λ_N}为第二特征值对角矩阵，E_n＝[e_M+2,...,e_N]为第二特征向量矩阵，(·)^H为厄米特Hermitian转置；

根据下式计算所述第一特征值对角矩阵估计值：

其中，为所述第一特征值对角矩阵估计值，为所述噪声信号的平均能量；

根据下式计算所述重构的干扰加噪声协方差矩阵：

其中，R_re为所述重构的干扰加噪声协方差矩阵，为所述第一特征值对角矩阵估计值，E_s为所述第一特征向量矩阵，Λ_n为所述第二特征值对角矩阵，E_n为所述第二特征向量矩阵，(·)^H为厄米特Hermitian转置；

根据下式计算修正的期望信号：

其中，为修正的期望信号，Δ＝a(θ₀)-e_t，e_t为期望信号的估计导向矢量即所述期望信号导向矢量，a(θ₀)为期望信号的假定导向矢量，N为阵元数。