[发明专利]一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法

说明书

一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法，其技术方案是在经典粒子群方法的基础上，将解空间分成多个子相位空间，然后在每一个子相位空间运用粒子群方法来搜索相应相位空间中的最优值。最后从所有子相位空间最优值中挑选出整个相位空间的最优值。这种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法，可以避免现有波束成型算法容易陷入局部最优值得不足，且能使收敛速度更快。

技术领域

本发明涉及无线通信信号实时处理领域，特别涉及一种自适应波束成型干扰抑制方法，具体是一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法。

背景技术

基于频域的经典滤波方法无法处理干扰信号频率和期望信号频率相接近的情况，这对于无线通信干扰抑制来说无疑是严重的缺陷。而自适应波束成型技术作为一种空域滤波器，能在提高期望信号增益的同时抑制干扰信号和噪声信号，提高信干噪比，所以在很多无线通信信号实时处理领域获得越来越广泛的应用。

最小均方算法(Least Mean Square，LMS)是波束成型技术中的经典算法。LMS算法虽然简单，但收敛速度缓慢，且容易陷入局部最优值。这对于高性能实时处理系统来说是严重的缺陷。

粒子群算法(Particles Swarm Optimization，PSO)属于进化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，是一种群体智能搜索算法，其原理在于模拟鸟群觅食的过程搜索全局最优解。与诸如遗传算法、退火算法等进化算法相比，粒子群除了具有易于硬件实现的优势外，在搜索全局最优值和收敛速度方面的性能也更加优越。然而，传统的粒子群方法无法完全避免陷入局部最优值，且容易出现早熟的情况，尤其是解决多峰值寻优问题时更是如此。

发明内容

本发明要解决的技术问题是:针对现有波束成型算法收敛速度慢，容易陷于局部最优等不足，通过对粒子群算法进行改进，提供一种基于分区间粒子群(PartitionParticles Swarm Optimization，PPSO)的自适应波束成型干扰抑制方法。

本发明技术方案的基本思路是：本发明在经典粒子群方法的基础上，将解空间分成多个子相位空间，然后在每一个子相位空间运用粒子群方法来搜索相应相位空间中的最优值。最后从所有子相位空间最优值中挑选出整个相位空间的最优值。

本发明的技术方案是：一种基于粒子群的自适应波束成型干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，构建一个具有N个阵元的均匀分布线阵列的自适应波束成型模型；

为表述方便，设时刻n天线阵接收原始输入信号X_N(n)＝[X₀(n),…,X_N-1(n)]^T,N为天线阵元数量，S(n)是参考信号，E(n)是误差信号，W_N(n)＝[W₀(n),…,W_N-1(n)]^T为权向量，Y(n)为输出信号，以上各参数均为复数；

第二步，将解空间分成多个子相位空间；

第(1)步，将解空间映射到相位空间，转换成幅角公式，其表示如下：

其中，|w_i|,分别表示W_i的幅值和相位，i＝0,1,…N-1。简化上述公式，表示如下：

其中,

这样，[φ₁,…,φ_N-1]为解向量；