[发明专利]一种基于协方差矩阵混合重构的稳健波束形成方法

说明书

本发明涉及一种基于协方差矩阵混合重构的稳健波束形成方法，主要针对阵列流型误差和期望信号误差，包括：获取天线阵列的接收数据协方差矩阵，对所述接收数据协防差矩阵进行去期望信号重构，得到第一重构协防差矩阵；利用Capon谱对所述接收数据协防差矩阵进行除期望信号范围外的区域进行重构，得到第二重构协防差矩阵；对两个重构协防差矩阵进行加权求和，得到了混合重构的协方差矩阵，再利用期望信号导向矢量校正方法对期望信号导向矢量进行校正，计算得到加权矢量。本发明的方法，通过协方差矩阵混合重构得到适应于SNR变化的协方差矩阵，并且对期望导向矢量误差有校正性能，具有较好的稳健性。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于协方差矩阵混合重构的稳健波束形成方法。

背景技术

阵列信号处理技术在雷达，通信等很多领域都得到了广泛的应用，它的最大优势在于能够对感兴趣的方向进行波束形成从而提高信号的能量，并且在干扰方向形成增益零陷。但是，很多阵列信号处理方法都是基于理想的阵列流型，而这种假设的理想模型往往无法满足实际中的情况。实际阵列雷达系统中存在很大误差，包括阵列幅相误差、位置误差以及阵元间互耦等。由于阵列信号处理算法对阵列误差的敏感性，波束形成技术性能也会受到很大影响。常规波束形成器的优点是结构简单，处理方法容易实现，但是它不能自适应的调整权值，对干扰的抑制性能较差。自适应波束形成器能够根据接收信号数据自适应的调整权值，从而利用一定的优化准则得到加权向量，在空间干扰的来波方向形成零陷，在期望信号方向形成大的增益。

目前关于阵列流型误差下的稳健波束形成算法是研究热点。近三十年来，涌现了很多稳健的波束形成算法，但是高性能的稳健自适应波束形成技术仍有很多问题有待进一步的研究。关于期望信号导向矢量失配主要有三类校正法，一类是通过一定准则对期望信号导向矢量进行优化校正，另一种是对期望信号来波区域的幅度响应进行约束，还有一类是基于协方差矩阵重构的波束形成方法。基于协方差矩阵重构的波束形成方法，尤其在高SNR(SIGNAL-NOISE RATIO，信噪比)情况下，具有较好的性能。

虽然，关于抗阵列流型误差的稳健波束算法也有很多创新，但是均存在一些问题，例如，对于接受信号有要求，或者也是基于输入SNR情况对协方差矩阵的构造有所不同，还有利用不确定集上的Capon功率谱(传统波束形成功率谱)进行积分得到精确的IPN矩阵(协方差矩阵重构矩阵)，再利用凸优化技术对期望信号进行校正，但是需要较多的先验信息且计算量较大。而且，对协方差矩阵进行可变加载值的稳健波束形成算法虽然有一定的稳健性，但是输出SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)与理想值相差仍然较大。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于协方差矩阵混合重构的稳健波束形成方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种一种基于协方差矩阵混合重构的稳健波束形成方法，包括：

S1：获取天线阵列的接收数据协方差矩阵

S2：对所述接收数据协方差矩阵进行去期望信号重构，得到第一重构协方差矩阵

S3：利用传统波束形成功率谱对所述接收数据协方差矩阵进行除期望信号范围外的区域进行重构，得到第二重构协方差矩阵

S4：对所述第一重构协方差矩阵和所述第二重构协方差矩阵进行加权求和，得到混合重构的协方差矩阵R_i+n；

S5：根据所述混合重构的协方差矩阵R_i+n，得到估计期望信号导向矢量

S6：根据所述混合重构的协方差矩阵R_i+n和所述估计期望信号导向矢量得到权矢量w。

在本发明的一个实施例中，所述步骤S2包括：

S21：对所述接收数据协方差矩阵进行特征分解，