MVDR自适应波束形成算法研究要点
阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究
阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究一、引言随着无线通信技术的不断发展和应用，阵列自适应信号处理的研究与应用越来越重要。
作为一种传统的信号处理技术，波束形成已经广泛应用于雷达、无线通信、声纳等领域。
而阵列自适应波束形成则是对传统波束形成方法的一种改进和完善，通过利用阵列天线的多径信道响应和干扰域上的统计特征，实现了自动跟踪和自适应增益控制。
二、阵列自适应波束形成的基本原理阵列自适应波束形成的基本原理是利用阵列天线的多个元件接收到的信号之间的相位和幅度差异，通过加权和相加的方式形成具有指向性的波束。
使得接收波束的指向性最大，从而抑制其他方向的干扰和噪声。
在空间波束形成的过程中，首先需要确定接收信号的传播关系，即阵列天线上的接收效应，然后通过一系列的滤波和加权处理，实现波束形成。
三、空时自适应处理方法1. LMS算法最小均方（LMS）算法是一种运用最小均方差准则的一种自适应滤波算法，它的主要思想是：通过不断的调整滤波器的权值，使滤波器的输出与期望响应尽量接近，从而实现滤除干扰和噪声的目的。
LMS算法的主要缺点是收敛速度较慢，对于信号的非平稳性和干扰的复杂性处理效果不佳。
2. RLS算法递归最小二乘（RLS）算法是一种具有较快收敛速度和较好处理效果的自适应滤波算法。
其核心思想是通过最小化预测误差平方的期望，使滤波器的输出与期望响应尽量接近。
该算法采用递归的方式，能够在每次输入一个新的样本时更新滤波器的权值，从而在实时性要求较高的应用场景具有优势。
3. BSS算法盲源分离（BSS）算法是一种利用统计学原理对混合信号进行分离的算法，可应用于信号处理和通信中的多路径干扰消除、噪声抑制等问题。
BSS算法将观测信号模型化为多个源信号按一定比例线性叠加的形式，并利用源信号之间的统计特性进行分离。
四、阵列自适应波束形成与空时自适应处理方法的研究应用阵列自适应波束形成和空时自适应处理方法在通信和雷达领域得到了广泛应用。
一种旁瓣级可控的MVDR波束形成算法
,,
处马理凯。, E-mail: makainue@
研究方向为水声信号
Canceller, GSC)等，其中 MVDR 波束形成器通过而实现对非期望信号的 抑制[3]。切比雪夫(Chebshev)加权[4]方法和改进的 Riblet-Chebshev 加权[5]方法可以在给定主瓣宽度的 同时获得最低旁瓣，但这种旁瓣都是均匀的。马远 良[6]提出了凹槽噪声场法，在观测空间均匀布放多 个虚拟干扰源，通过调整干扰源的强度来实现对旁 瓣的抑制，但这种方法需要在整个空间内均匀布放 多个干扰源，算法较复杂。赵红训等[7]对传统的凹 槽噪声场法进行了改进，只在最高旁瓣处添加虚拟 干扰进行抑制，简化了算法，但此算法需要预设虚 拟干扰源的个数，若设置的个数太少，算法可能不 收敛，并且算法对干噪比较敏感。本文在前人研究 的基础上提出了一种改进的自适应波束形成方法， 该方法无需预设虚拟干扰源的个数即能实现对旁 瓣的抑制，算法较为简单。
2第01398年卷第6 月3 期
声学技术
Technical Acoustics
Vol.38, No.3 Jun., 2019
一种旁瓣级可控的 MVDR 波束形成算法
马 凯，王平波，代 振 (海军工程大学电子工程学院，湖北武汉 430033)
摘要：针对传统的最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)波束形成方法存在的旁瓣较
0 引 言1
波束形成[1]是阵列信号处理的主要研究和应用
方向之一，也是阵列信号处理理论的重要组成部
分。常规波束形成的旁瓣级是固定的，无法抑制强
干扰，在复杂水声环境条件下会降低声呐设备的使
用性能。
自适应波束形成可以在特定方向形成“零
第3章自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法波束形成技术在最近几年有着日新月异的发展，它的研究方向在于寻找最快最准确的算法，在减少由阵列数据规模的增加而带来的计算量的同时，保持波束形成的优良性能。
普通的波束形成系统，是一种预多波束形成系统，当它处在各向同性、均匀分布的噪声场时，可能具有相当好的检测能力。
但是，一旦出现近场干扰或者背景噪声有着某种不平稳性，则通信系统的检测能力就会迅速下降，因而出现了自适应波束形成技术。
所谓自适应波束形成（ABF ）就是控制处理器能够根据环境噪声场的变化，不断的自动调节本身的参数以适应周围环境，抑制干扰并检出有用信号。
衡量一个波束形成算法的优劣主要看算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。
前四项指标是最常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。
在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束形成算法，能否降低其对误差的敏感就显得十分重要了，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其它用户的干扰，从而导致系统性能的急剧下降。
3.1 常见准则分析自适应波束形成技术经过了几十年的发展，己经逐渐走向成熟，鉴于己有许多文献专著专门来介绍波束形成的基本原理和概念，这里，我们着重介绍一些最基本的波束形成准则和算法。
其中，自适应处理器可以根据许多不同的准则选择最佳权矢量[8]。
一般来说，这些准则包括：最大信噪比（MaxSNR ）、线性约束最小方差（LCMV ）、最大似然（ML ）、最小二乘（LS ）。
3.1.1 最小二乘（LS ）准则LS 准则是在有限数目的时间采样上使阵列输出和期望响应间的差值最小。
在该方案中，收集数据向量i u 一组p 个快拍。
设要求根据一组输入信号矢量：1()[(),,()]T M x n x n x n = 1,2,,n n =（3-1）采用图3-1的滤波器对需要的信号()(1,2,,)d k k n =进行估计，并取滤波器的输出()y n 为()d k 的估计值ˆ()dk*ˆ()()()()H T dk y n w x k x k w === 1,2,,k n =（3-2）图3-1 采用线性组合器的波束形成器式中12[,,,]T M w w w w =为加权矢量。
阵列天线自适应波束形成算法研究的开题报告
阵列天线自适应波束形成算法研究的开题报告
一、选题背景
随着通信和雷达技术的快速发展，阵列天线广泛应用于通信、雷达、无线电定位等领域。
阵列天线相比单天线在收发信号方面具有高增益、
方向性强的优势。
阵列天线自适应波束形成算法是一种有效的信号处理方法，可以提
高天线数组的信号接收和发送性能，抑制噪声和干扰，实现目标信号的
有效定位和跟踪。
因此，阵列天线自适应波束形成算法的研究对于提高
无线通信系统和雷达性能具有重要意义。
二、研究内容
本次研究旨在深入探讨阵列天线自适应波束形成算法的原理、实现
方法和性能评估。
具体研究内容如下：
1. 阵列天线的工作原理和组成结构，阵列方向性和增益特性的分析。
2. 阵列天线自适应波束形成的基本原理和实现方法，包括线性限制
最小方差(LMS)算法、协方差矩阵反演(Capon)算法、多用户检测(MUD)
算法等。
3. 自适应波束形成算法的性能评估方法，包括波束形成器增益、脱
耦度、副瓣抑制比、对抗性干扰抑制等指标的评估方法。
4. 利用MATLAB等工具对自适应波束形成算法进行仿真实验，分析
算法在不同场景下的实际应用效果。
三、研究意义
本次研究对于阵列天线自适应波束形成算法的基本原理和性能评估
进行深入探究，可以为无线通信系统和雷达等应用领域提供更加高效、
可靠的信号处理方法，提高系统的传输速率和跟踪性能。
与此同时，研究成果还可以为相关企业和机构提供切实可行的技术解决方案，推动我国阵列天线技术的发展，提升我国在通信和雷达领域的核心竞争力。
自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。
3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。
1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为： 1()[(),,()]TMx n x n x n =（3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d nd n d n w x n =-=-（3-26）最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27）式中{}E 表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()Ty n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}M i n E e t式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。
由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2R e []T Hxdxx E d nw r w R w =-+ （3-29）其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。
第3章自适应波束形成及算法
第3章自适应波束形成及算法(3.2自适应波朿形成的几种典型算法)3.2自适应波朿形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
U前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差(MMSE)算法、小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法，基于DOA算法中的最小方差无畸变响应(MVDR)算法、特征子空间(ESB)算法等叫3.2.1基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE算法、LMS算法等进行最优波束形成。
1.最小均方误差算法(MMSE) 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为：兀(“)=［召(“),...,心(n)f(3-24)对需要信号d(n)进行估计，并取线性组合器的输出信号y(”)为需要信号〃(“)的估计值d(n)f即d(n) = y(n) = w H x(n) = x' (n)w(3-25)估计误差为：e(〃)= = d(n)-w n x(n)(3-26)最小均方误差准则的性能函数为：§ = £{le⑴鬥(3-27)式中纠}表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出y(n) = w T X(n)与参考信号〃⑴的均方误差最小,即：MinE{ I ⑴门(3-28)式(3-28)也就是求最佳权的最小均方准则。
由式(3-26)〜(3-28)得：§ = E{ I e(/) I2 ) = E{e(ii)e\n)} =E{ I d(n)f}-2 Re[vr7r v J + w HR^w(3-29)其中，Re表示取实部，并且：= E[x(n)x n (n)](3-30)为输入矢量x(“)的自相关矩阵。
时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法
时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法
王良;宋志杰;华洋
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2009(024)003
【摘要】针对频域最小方差无失真响应(MVDR)方法在源方位快速变化情况下稳定性差的问题,提出了一种基于时域解析信号的MVDR自适应波束形成方法TAMVDR(Time-domain Aanlysis MVDR).在构造时域解析信号的基础
上,TAMVDR通过对每一路时域解析信号引入复权,利用期望方向的输出响应不变的约束使阵列输出功率最小.在一次快拍条件下,TAMVDR即可获得最优解.仿真及试验数据处理结果表明,在目标方位快速变化条件下,TAMVDR的信号检测和方位分辨性能明显优于频域MVDR方法,且计算量较小.
【总页数】5页(P318-322)
【作者】王良;宋志杰;华洋
【作者单位】中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛,266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛,266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛,266100【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于声压振速联合处理的矢量线阵时域解析MVDR方法研究 [J], 李海涛;王余;王易川
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4.双约束条件的时域MVDR自适应波束形成方法 [J], 董晋;胡鹏;冯金鹿
5.MVDR自适应波束形成技术在水声中的研究进展 [J], 许光;周胜增
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MVDR波束抗干扰算法研究与迭代实现
方 法 。该 迭 代 实 现 方 法 不 需 要计 算 矩 阵 求 逆 ， 可以大大降低计算复杂度 ， 易 于在 硬 件 上实 现 。针 对 直 接 迭 代 算 法 不 能 快 速 跟 踪 干 扰 变 化 的情 况 ， 进 一 步 研 究 了基 于 数 据 块 处 理 的迭 代 算 法 。通 过 合 理 的选 择 数 据 长 度 ， 块 处 理方 法 可 以 迅 速感 应 干 扰 信 号 方 向 的 变 化 。最 后 ， 通 过 理 论 推 导并 结 合 实 际 应 用 给 出 了 该 算 法 在 Ｆ Ｐ Ｇ Ａ 中 的 实 现 流 程 。采 用 均 匀 等间隔线列阵 ， 通 过 计 算 机 仿 真 验 证 了该 方 法 的 有 效 性 。 关 键 词 ：波 束 形 成 ； 抗 干 扰 ；迭 代 实 现
ａ ｎ ｔ ｉ － ｊ ａ ｍ ｂ ｅ ａ ｍｆ ｏ ｒ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
Ｚｈ ａ ｎｇ Ｈ ｕａ
（ Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕｔ ｅ ｏｆ Ｎａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ６ ８． Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
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MVDR自适应波束形成算法研究 1 MVDR自适应波束形成算法研究 摘 要
波束形成技术和信号空间波数谱估计是自由空间信号阵列处理的两个主要研究方面。MVDR是一种基于最大信干噪比（SINR）准则的自适应波束形成算法。MVDR算法可以自适应的使阵列输出在期望方向上功率最小同时信干噪比最大。将其应用于空间波数谱估计上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制性能。本文将在深入分析MVDR算法原理的基础上，通过计算机仿真和海上试验数据处理的结果，分析了MVDR算法在高分辨率空间波数谱估计应用中的性能。同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分析对角加载对MVDR的改进效果。
关键词：波束形成；空间波数谱估计；MVDR；对角加载 MVDR自适应波束形成算法研究 2 Study of MVDR Self-adapting Beam-forming Algorism Abstract Beamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.
Keywords: Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR； Diagonal loading MVDR自适应波束形成算法研究 3 目 录 1． 引言 .................................................................................................. 4 2． MVDR自适应波束形成算法原理 ................................................. 4 2．1 MVDR权矢量.......................................................................................... 4 2．2 协方差矩阵估计....................................................................................... 6 2．3 MVDR性能分析...................................................................................... 7 2．4 MVDR算法在空间波数谱估计中的应用.............................................. 8 仿真实验1....................................................................................................... 8 仿真实验2....................................................................................................... 9 应用实例1....................................................................................................... 9
3． MVDR性能改善 ............................................................................. 11
3．1 快拍数不足对MVDR算法的影响........................................................... 11 仿真实验3..................................................................................................... 13 3．2 对角加载..................................................................................................... 14 仿真实验4..................................................................................................... 15 3．3 xxR替代NNR的误差分析 ......................................................................... 16 仿真实验5..................................................................................................... 17 3．4 对角加载应用实例..................................................................................... 18 应用实例2..................................................................................................... 18 总结 ........................................................................................................... 21
参考文献 .................................................................................................. 22 MVDR自适应波束形成算法研究 4 一． 引言
MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）是Capon于1967年提出的一种自适应的空间波数谱估计算法。通过MVDR算法得到的权系数可以使在期望方向上的阵列输出功率最小，同时信干噪比最大。与CBF相比，MVDR算法在很大程度上提高了波数谱估计的分辨率，有效的抑制了干扰和噪声。 MVDR算法采用了自适应波束形成中常用的采样矩阵求逆(SMI)算法，该算法具有较快的信干噪比意义下的收敛速度。SMI算法只用较少的采样数据(快拍数)就能保证权系数收敛。然而，当快拍数较少时，波束响应的主旁瓣比往往达不到有求，波束图发生畸变。为了能在较少快拍数下得到符合要求的波束相应图，Carlson提出了对协方差矩阵进行对角加载的算法。通过对角加载可以有效降低由快拍数不足造成的协方差矩阵小特征值的扰动，从而避免了由此产生的波束相应图畸变。 本文的主要工作是：分析MVDR算法以及对角加载技术的基本原理，对MVDR算法在快拍数不足和高信噪比的情况下发生畸变的原因进行讨论。通过仿真实验给出MVDR算法相对于CBF在波束形成和空间波数谱估计应用中的改善效果，同时给出对角加载技术对MVDR算法的改善效果。通过对海上实验数据的处理给出MVDR算法的几组应用实例，根据应用实例进一步分析MVDR相对于CBF的性能特点以及对角加载对MVDR算法的改善效果。
二． MVDR自适应波束形成算法原理 2.1 MVDR权矢量 加权后的阵列输出可以表示为： HYWX （2.1.1）
其中，Y为阵列的输出幅值，12,,TNwwwW…… 为权矢量，MVDR自适应波束形成算法研究 5 12,,TNxxX……，x 为N个阵元的输出矢量。在一般情况下，阵元输出矢量被认为是入射信号和噪声加方向性干扰的叠加。因此， X SN （2.1.2） 其中S为入射信号矢量，N为噪声加干扰矢量。在平面波假设下，
0SsSa (2.1.3)
11[,][,][]TTMMggn1NaaN……，……，，……，n （2.1.4） 其中 1(2/)(2/)[,]ssNifcrdifcrdTseea……， （2.1.5）
为信号入射的方向矢量， 1111111(2/)(2/)(2/)(2/)[,][(,),(,)]NMNgggMgM
ifcrdifcrdifcrdifcrdTTMeeee
1Aaa……，……，……，……，（2.1.6）
为M个干扰源的方向矢量矩阵。,rd分别为信号以及干扰源和各个阵元的坐标向量，0S,1,Mgg……，为信源处的发射信号幅度以及M个干扰源的幅度，n为加性噪声的幅度。将（2.1.2）带入（2.1.1）得： HHsNYYYWSWN （2.1.7）