一种自适应波束生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的一种自适应波束生成方法及系统，该方法是基于干扰矩阵估计的特征投影新方法，解决自适应波束形成技术中目标导向矢量失配引起的输出信干噪比下降问题。实现过程为：利用阵列雷达采集的训练数据计算采样协方差矩阵；借助目标阻塞矩阵和矩阵特征变换重构干扰矩阵；从采样协方差矩阵剔除干扰矩阵估计目标协方差矩阵；特征分解目标协方差矩阵获得信号子空间投影算子，完成对目标先验导向矢量的特征投影；最后利用干扰矩阵和目标导向矢量计算权矢量，实现波束形成。本发明专利技术在波达角和阵列校准误差同时存在时，提高了波束形成器的输出性能，可以适用于强/弱目标场景。可以适用于强/弱目标场景。可以适用于强/弱目标场景。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应波束生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及阵列信号处理领域，特别是一种自适应波束生成方法及系统。

技术介绍

[0002]自适应波束形成技术广泛应用于航空、航天、雷达和通信系统，通过在目标方向形成增益、干扰方向形成零陷，提高输出信干噪比(Signal to Interference and Noise Ratio,SINR)。但是，实际工作环境中存在阵元位置误差、通道幅度相位误差等，致使目标导向矢量约束存在偏差。理论研究表明，当目标导向矢量存在约束偏差，在低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)情况下，可能出现主瓣偏移等问题，降低输出SINR；在高SNR情况下，若接收数据含有目标，甚至会出现信号
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自消
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现象，导致输出SINR急剧恶化。
[0003]针对多种误差下自适应波束形成最优权求解问题，典型的解决方法有：对角加载类方法，子空间类算法，约束优化类方法，干扰协方差矩阵重构类方法等，其中：
[0004]对角加载类方法：该方法通过人为地注入噪声，在采样样本数据协方差矩阵的对角元素中加载一个较小的量，从而减小采样协方差矩阵中噪声特征值的扰动程度，相应降低噪声特征向量在波束形成过程中权向量的影响，优点是提高算法对快拍数的稳健性，减缓信号
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自消
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现象。但同时也具有波束方向图干扰位置零陷变浅，输出SINR下降，加载值难以控制的缺点。
[0005]子空间类算法：该方法在信源和噪声相互独立互不相干的条件下，利用信号干扰子空间与噪声子空间的正交性，将目标导向矢量向信号干扰子空间投影，从而摒弃权向量在噪声子空间中的分量，削弱噪声子空间的扰动对波束形成算法性能的影响。该算法对任意误差导致的目标导向矢量不确定都有着很好的稳健性，但是该算法只适用于高SNR的环境，且需要准确知道信号干扰子空间维数，否则波束形成器性能会急剧衰落。
[0006]约束优化类方法：该方法借助凸优化工具，一般以最大化输出功率或者最大化输出信干噪比为目标，通过将目标导向矢量约束在先验目标导向矢量的不确定集中、或者约束其靠近信号干扰子空间来优化目标导向矢量。该算法在目标导向矢量精确约束的情况下可以获得良好的性能，但是一旦存在误差，对目标导向矢量的约束能力下降，则算法最终无法优化得到最优解，同时约束优化类方法一般计算复杂度较高。
[0007]干扰协方差矩阵重构类方法：该方法利用信号的空域稀疏性，在干扰可能出现区域利用如Capon功率谱、PI谱、SPICE谱进行积分，估计出不含目标的干扰协方差矩阵来提高波束形成器性能，然后利用重构的干扰协方差矩阵再结合一些优化方法估计目标导向矢量，使得阵列获得良好的输出性能。但该方法需要知道准确的阵列结构信息，即只考虑了信号波达方向误差，未考虑阵元位置误差、幅度相位误差等，在实际工作环境中存在干扰协方差矩阵失配。
[0008]上述提及到的对角加载类方法能提高小快拍下的性能，但是在强目标下存在目标
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自消
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现象；子空间类方法可以提高强目标下导向矢量的估计性能，但是在弱目标下存在较大误差；已有约束优化类方法由于存在目标导向矢量约束偏差，导致性能提升有限；干扰
协方差矩阵重构类方法在阵列精确校准情况下，可以显著提高自适应波束形成器性能，但是在阵列校准误差下，失去干扰抑制能力。

技术实现思路

[0009]本专利技术目的在于提供一种自适应波束生成方法及系统，提出了基于干扰矩阵估计的特征投影新方法来解决导向矢量失配引起的输出SINR下降问题。
[0010]第一方面，本专利技术提供了一种自适应波束生成方法，包括：
[0011]根据采集到的采样数据计算得到采样协方差矩阵，其中所述采样数据包括雷达回波器发出探测波束检测到的一目标数据以及多个干扰数据；
[0012]结合一阻塞矩阵对所述采样协方差矩阵进行处理得到一重构干扰矩阵；
[0013]所述采样协方差矩阵减去所述重构干扰矩阵得到估计目标协方差矩阵；
[0014]根据所述估计目标协方差矩阵以及所述重构干扰矩阵得到一波束权矢量；
[0015]根据所述波束权矢量修正雷达回波器配置参数，以使雷达回波器生成修正后的自适应波束。
[0016]进一步地，所述自适应波束生成方法还包括：
[0017]结合均匀线阵采集一设定时刻下的所述采样数据。
[0018]进一步地，所述阻塞矩阵由雷达搜索配置参数根据低秩近似规则构成。
[0019]进一步地，所述结合一阻塞矩阵对所述采样协方差矩阵进行处理得到一重构干扰矩阵，包括：
[0020]利用所述阻塞矩阵处理所述采样协方差矩得到准干扰协方差矩阵；
[0021]对所述准干扰协方差矩的部分主特征矢量进行矩阵特征变换得到所述重构干扰矩阵。
[0022]进一步地，所述根据所述估计目标协方差矩阵以及所述重构干扰矩阵得到一波束权矢量，包括：
[0023]对所述估计目标协方差矩阵进行处理得到一目标导向矢量；
[0024]根据所述目标导向矢量以及所述重构干扰矩阵计算得到所述波束权矢量。
[0025]进一步地，所述对所述估计目标协方差矩阵进行处理得到一目标导向矢量，包括
[0026]对所述估计目标协方差矩阵进行特征分解得到所述估计目标协方差矩阵的特征向量；
[0027]计算所述特征向量以及雷达目标先验导向矢量的相关系数确定特征投影算子，进而得到所述目标导向矢量。
[0028]第二方面，本专利技术提供了一种自适应波束生成系统，包括：
[0029]采样协方差矩阵模块：根据采集到的采样数据计算得到采样协方差矩阵，其中所述采样数据包括雷达回波器发出探测波束检测到的一目标数据以及多个干扰数据；
[0030]重构干扰矩阵模块：结合一阻塞矩阵对所述采样协方差矩阵进行处理得到一重构干扰矩阵；
[0031]估计目标协方差矩模块：所述采样协方差矩阵减去所述重构干扰矩阵得到估计目标协方差矩阵；
[0032]波束权矢量计算模块：根据所述估计目标协方差矩阵以及所述重构干扰矩阵得到
一波束权矢量；
[0033]修正模块：根据所述波束权矢量修正雷达回波器配置参数，以使雷达回波器生成修正后的自适应波束。
[0034]进一步地，所述自适应波束生成系统还包括：
[0035]采样模块：结合均匀线阵采集一设定时刻下的所述采样数据。
[0036]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述自适应波束生成方法的步骤。
[0037]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述自适应波束生成方法的步骤。
[0038]本专利技术的有益效果
[0039]本专利技术提供一种自适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应波束生成方法，其特征在于，包括：根据采集到的采样数据计算得到采样协方差矩阵，其中所述采样数据包括雷达回波器发出探测波束检测到的一目标数据以及多个干扰数据；结合一阻塞矩阵对所述采样协方差矩阵进行处理得到一重构干扰矩阵；所述采样协方差矩阵减去所述重构干扰矩阵得到估计目标协方差矩阵；根据所述估计目标协方差矩阵以及所述重构干扰矩阵得到一波束权矢量；根据所述波束权矢量修正雷达回波器配置参数，以使雷达回波器生成修正后的自适应波束。2.根据权利要求1所述自适应波束生成方法，其特征在于，所述自适应波束生成方法还包括：结合均匀线阵采集一设定时刻下的所述采样数据。3.根据权利要求1所述自适应波束生成方法，其特征在于，所述阻塞矩阵由雷达搜索配置参数根据低秩近似规则构成。4.根据权利要求1所述自适应波束生成方法，其特征在于，所述结合一阻塞矩阵对所述采样协方差矩阵进行处理得到一重构干扰矩阵，包括：利用所述阻塞矩阵处理所述采样协方差矩得到准干扰协方差矩阵；对所述准干扰协方差矩的部分主特征矢量进行矩阵特征变换得到所述重构干扰矩阵。5.根据权利要求1所述自适应波束生成方法，其特征在于，所述根据所述估计目标协方差矩阵以及所述重构干扰矩阵得到一波束权矢量，包括：对所述估计目标协方差矩阵进行处理得到一目标导向矢量；根据所述目标导向矢量以及所述重构干扰矩阵计算得到所述波束权矢量。6.根据权利要求5所述自适应波束生成方法，其特征在于，所述对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张攀，靖岗，马腾，
申请(专利权)人：北京无线电测量研究所，
类型：发明
国别省市：