基于廣義線性組合的穩(wěn)健波束形成算法研究.pdf

1、陣列信號處理的基本目的是在時間和空間上對信號進行采樣和處理，更加充分的開發(fā)信號中蘊含的信息，從而有效的抑制干擾，提高系統(tǒng)的效率。自適應(yīng)波束形成技術(shù)是陣列信號處理的一個重要研究方向，由于在實際應(yīng)用中，常常存在著各種誤差和非理想因素，其中包括信號和環(huán)境因素，系統(tǒng)因素以及算法本身的不足，這些都將嚴重影響系統(tǒng)的性能。因此，提高自適應(yīng)波束形成算法的穩(wěn)健性一直是學(xué)者們研究的熱點。
　　眾所周知，對角載入算法是一種簡單有效的自適應(yīng)波束形成算法，

2、但是其對角載入值僅能根據(jù)經(jīng)驗來確定，至今沒有一個嚴格的求解方法。本文基于廣義線性組合(GLC，General Linear Combination)技術(shù)，提出了一種根據(jù)陣列接收數(shù)據(jù)計算對角載入值的算法。該算法采用陣列先驗知識，通過修正樣本協(xié)方差矩陣得到對角載入值的閉式解，并利用最陡下降法迭代求解加權(quán)矢量，避免了協(xié)方差矩陣的求逆運算。仿真結(jié)果表明，所提算法可以有效抑制信號方向矢量偏差對系統(tǒng)性能的影響，計算量低，系統(tǒng)輸出信干噪比接近最優(yōu)值。

3、
　　在信號方向矢量存在偏差以及訓(xùn)練樣本數(shù)目較少時，約束最小方差(CLMS)算法會出現(xiàn)收斂速度變慢以及輸出性能下降的問題。為了改善算法性能，學(xué)者們提出了最差性能優(yōu)化的CLMS算法。雖然該算法對方向矢量偏差有較好的魯棒性，但是其Lagrange乘子的計算過程較為復(fù)雜，導(dǎo)致算法的計算復(fù)雜度增大;同時在實際應(yīng)用中，由于訓(xùn)練樣本數(shù)的不足，容易導(dǎo)致協(xié)方差矩陣出現(xiàn)失配，嚴重影響了算法性能。于是，本文提出了基于廣義線性組合的最差性能優(yōu)化CLMS

4、算法。采用GLC技術(shù)修正樣本協(xié)方差矩陣，降低噪聲特征值的擴散度，從而獲得算法的最優(yōu)對角載入值。通過建立Lagrange乘子與對角載入因子的關(guān)系，獲得Lagrange乘子的最優(yōu)估計值。針對樣本協(xié)方差矩陣失配的情況，基于GLC的修正協(xié)方差矩陣法得到加權(quán)矢量的具體表達式，給出Lagrange乘子的取值范圍，并證明了解的唯一性。通過仿真分析，所提算法收斂速度快，性能穩(wěn)定;在有效降低最差性能優(yōu)化CLMS算法計算復(fù)雜度的同時，保證了算法對信號方向矢