[发明专利]一种基于有效重构协方差矩阵的波束形成方法

说明书

本发明公开了一种基于有效重建协方差矩阵的稳健自适应波束形成方法。该方法通过引入判断因子作为算法是否重构协方差矩阵的标准，首先利用功率谱估计算法来估计期望信号角度方向，把期望信号角度能否被估计出来作为协方差矩阵重建的标准，然后分别构建不同信噪比情况下的协方差矩阵，即在低信噪比下无需重构协方差矩阵，在高信噪比下采用协方差矩阵重构方法，最终求取阵列权值矢量，最终达到保证波束形成器输出性能的同时降低其计算复杂度。本发明在高信噪比情况下仍具有较好的输出性能。本发明增加了一个阈值判断过程，利用期望信号能够被估计出来作为临界条件，能够很好地平衡复杂度与输出性能之间的关系。

技术领域

本发明涉及波束形成技术领域和信号处理领域，具体涉及一种基于有效重构协方差矩阵的波束形成方法。

背景技术

自适应波束形成技术能够依据外界环境变化特性与接收信号特性来自适应地改变权值矢量大小，进而保证期望信号能够无失真接收并使干扰性能得到最大程度地抑制，因此能够适用于较为复杂的工程应用环境，具有广阔的应用前景。

波束形成器通过阵列权值矢量来达到主瓣波束对准期望信号来向并且零陷对准干扰信号来向的目的，而最优权值矢量是基于干扰噪声矩阵与期望信号导向矢量都准确无误的情况下。实际应用环境中干扰噪声矩阵很难得到，一般都是通过采样协方差矩阵来代替，但采样数据里通常会包含期望信号，当期望信号功率较小时，此时求取的采样协方差矩阵与干扰噪声协方差矩阵的差距较小，对应求取的阵列权值矢量与最优权值矢量之间的差距也较小，所以对波束形成器的输出性能影响较小，但当期望信号功率较大时，波束形成器极易把期望信号当成干扰信号来抑制，进而导致算法输出性能下降。

针对该问题，一系列稳健的波束形成算法被提出来，主要代表算法是干扰噪声矩阵重构算法。

《基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法》(专利申请号201510680829.5，申请日2015.10.19，申请人电子科技大学)，介绍了一种基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法，用重构的干扰噪声协方差矩阵代替样本协方差矩阵，同时提出了一种新导向矢量估计算法来估计期望信号的导向矢量，提高了波束形成算法对干扰信号导向矢量误差具有很好的稳健性，但是该方法未考虑算法工程实现的复杂度问题。

《基于相关计算和协方差矩阵重构的自适应波束形成方法》(专利申请号201510548956.X，申请日2015.08.31，申请人中国科学院声学研究所)，介绍了一种基于相关计算和协方差矩阵重构的自适应波束形成方法，解决了在采样快拍数中含有期望信号的情况下，SMI算法的自适应方向图主瓣变形及旁瓣升高、期望信号相消、输出信干噪比严重下降的问题，但是该方法仅针对的是接收信号中期望信号功率较大的情况下，对期望信号功率微弱时没有效果，反而复杂度会升高。

《一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法》(专利申请号201611055429.6，申请日2016.11.25，申请人线电子科技大学)，介绍了一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法，该方法通过重构干扰加噪声协方差矩阵，消除用于计算自适应波束形成器权矢量的采样协方差矩阵中期望信号分量，从而提高波束形成器的性能，但是该方法仍然是针对期望信号功率大的情况下，并未考虑小功率期望信号下算法的性能问题。

论文《Robust Adaptive Beamforming Based on Interference CovarianceMatrix Reconstruction and Steering Vector Estimation》(作者：Gu Y等，期刊IEEETransactions on Signal Processing，发表日期2012年7月)提出利用空间谱估计来重构干扰噪声协方差矩阵的方法，但是该方法需要对除期望信号所在角度区域外的整个空间域进行累加计算，计算量很大。