[发明专利]一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法

说明书

本发明公开一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法，包括：利用Capon功率谱获取期望信号和干扰的初始波达方向角度，并将全空间划分为期望信号区域、干扰区域和噪声区域，再利用噪声区域内的Capon功率平均值估计噪声功率；获取期望信号和干扰的名义导向矢量；利用均匀线阵接收数据的采样协方差矩阵的特征向量作为与名义导向矢量垂直的误差矢量；基于Capon功率最大化准则进行导向矢量更新，估计得到期望信号和干扰的导向矢量；重构干扰加噪声协方差矩阵，并估计期望信号和干扰的非圆系数；重构伪协方差矩阵，并进行期望信号导向矢量的扩展以及协方差矩阵的扩展，基于扩展的期望信号导向矢量以及协方差矩阵，对阵列接收的信号进行波束形成。

技术领域

本发明涉及阵列信号处理领域中波束形成研究领域，尤其涉及一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法。

背景技术

传统比较著名的稳健自适应波束形成算法有：对角加载类算法、基于特征子空间算法、基于不确定集算法等，但是在实际中，存在着各种各样的误差，导致这几类波束形成算法的性能有较为明显的下降。近年来，基于协方差矩阵重构的算法受到了广泛的关注，并且取得了优于传统算法的性能。然而，该类算法是一种通用算法，并未考虑到利用信号的特性来进一步提高波束形成器的性能，因此该类算法的性能始终差于理论最优的Capon波束形成器或最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response，MVDR)波束形成器的性能。同时，该类算法需要构造凸优化问题完成对期望信号导向矢量的估计，计算复杂度较大。此外，人们对波束形成器的性能要求越来越高，而大多数利用信号的特性提升波束形成器性能的算法依旧需要进行凸优化问题的求解，仍存在着较高计算复杂度的问题，并且性能有限。鉴于此，有必要利用信号特性研究新的稳健自适应波束形成算法，提高波束形成器在实际应用中的性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法，通过对信号源导向矢量以及非圆系数的估计，进一步提高波束形成器在实际阵列误差存在条件下的性能。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法，包括：

步骤1、利用Capon功率谱获取期望信号和干扰的初始波达方向角度，并将全空间划分为期望信号区域、干扰区域和噪声区域，再利用噪声区域内的Capon功率平均值估计噪声功率；

步骤2、根据已知的均匀线阵阵列结构和步骤1中的初始波达方向角度，获取期望信号和干扰的名义导向矢量；利用均匀线阵接收数据的采样协方差矩阵的特征向量作为与名义导向矢量垂直的误差矢量；基于Capon功率最大化准则进行导向矢量更新，估计得到期望信号和干扰的导向矢量；

步骤3、利用步骤1中估计的噪声功率以及步骤2中估计的期望信号和干扰的导向矢量重构干扰加噪声协方差矩阵，并估计期望信号和干扰的非圆系数；

步骤4、基于步骤2中估计的导向矢量以及步骤3中估计的非圆系数，重构伪协方差矩阵，并进行期望信号导向矢量的扩展以及协方差矩阵的扩展，基于扩展的期望信号导向矢量以及协方差矩阵，对阵列接收的信号进行波束形成。

所述步骤1具体包括：

(11)利用Capon功率谱获取期望信号和干扰的初始波达方向角度，并将全空间划分为期望信号区域、干扰区域和噪声区域：

对于角度θ来说，其对应的Capon功率为：

θ∈Θ