[发明专利]一种基于导向矢量模型的稳健波束成形优化方法

说明书

本发明公开了一种基于导向矢量模型的稳健波束成形优化方法，首先构建各向同性传感器阵列，并初始化设置阵列的参数；然后再根据当前参数求解得到当前迭代的波束赋形、辅助变量以及拉格朗日乘子；最后判断是否满足迭代停止条件，若是则输出当前迭代的波束赋形，结束波束成形优化，否则令迭代次数i加1，返回步骤S2。本发明通过提供比有界球体更严格的导向矢量不确定集，提高了导向矢量模型的稳健性，进而可以得到更加优化的波速成形结果。

技术领域

本发明属于无线通信和阵列信号处理技术领域，具体涉及一种基于导向矢量模型的稳健波束成形优化方法的设计。

背景技术

无线通信领域中，阵列方向图综合技术在抑制旁瓣的同时导向阵列主瓣方向，来达到增强期望信号、抑制干扰的目的，在各种电子系统中得到了广泛的应用。然而，由于导向矢量(SV)的缺陷，它在实际应用中存在严重的性能下降问题。

许多早期的稳健波束成形方法研究采用了简单的对角加载技术，其中引入了波束赋形的L2正则化来提高鲁棒性，然而由于导向矢量(SV)的不确定性，其性能不佳。为了提高模型的鲁棒性，在稳健波束成形方法中考虑导向矢量(SV)的不确定性分布，采用有界球体模型来描述导向矢量(SV)的不确定性，即导向矢量(SV)扰动的L2范数由某个给定的常数限定，然后基于最小方差准则建立模型。在此基础上，基于球体不确定模型建立了一般秩信号子空间的鲁棒模式综合方法，其中扰动矩阵(而不是扰动向量)的范数是有界的。除了将导向矢量扰动的范数作为一个整体进行限定外，还有方法进一步限制了阵列波束形成器和导向矢量(SV)中单元的不确定性，最终在波束成形优化问题的目标中得到L1正则化惩罚项。然而这些方法对导向矢量(SV)不确定性的限定条件仍然相对宽松，性能相对不高。

此外，尽管许多稳健波束成形方法已被证明是可以解决的，例如可以通过二阶锥规划(SOCP)进行问题求解，但仍然迫切需要开发计算效率高的算法，使这些稳健波束成形方法在实践中得以适用。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于导向矢量模型的稳健波束成形优化方法，在相同的扰动场景中，提供比有界球体更严格的导向矢量不确定集，提高导向矢量模型的稳健性，进而得到更加优化的波速成形结果。

本发明的技术方案为：一种基于导向矢量模型的稳健波束成形优化方法，包括以下步骤：

S1、构建各向同性传感器阵列，并初始化设置阵列的参数。

S2、根据当前参数求解得到当前迭代的波束赋形、辅助变量以及拉格朗日乘子。

S3、判断是否满足迭代停止条件，若是则输出当前迭代的波束赋形，结束波束成形优化，否则令迭代次数i加1，返回步骤S2。

进一步地，步骤S1中初始化设置的阵列的参数包括：

阵列的导向矢量m＝0,1,…,M，其中N表示阵列中同性传感器的个数，表示N×1阶的复数域，m＝0表示主瓣方向索引，m＝1,2,…,M表示旁瓣方向索引，M表示旁瓣方向个数；

主瓣方向θ₀；

旁瓣方向Θ＝{θ₁,θ₂,…,θ_M}；

的扰动其中表示方向θ上第n个传感器的阵列导向矢量因子，U_n为的幅度扰动界，Φ_n为的相位扰动界，n＝1,2,…,N；

最坏情况下的主瓣响应η，0≤η＜＜1；

惩罚因子ρ；

初始迭代次数i＝1；

最大迭代次数i_max；

最小误差err；