自适应波束形成技术简介
空域滤波和自适应波束形成的关系
空域滤波和自适应波束形成的关系
空域滤波和自适应波束形成之间存在着密切的关系。
首先，让
我们从空域滤波开始讨论。
空域滤波是一种信号处理技术，用于处
理传感器接收到的信号，以改善信号质量或提取所需的信息。
在雷
达和通信系统中，空域滤波通常用于抑制杂波、抑制干扰或者增强
目标信号。
空域滤波的基本原理是通过对接收到的信号进行加权求和，以抑制不需要的信号成分或者增强感兴趣的信号成分。
而自适应波束形成是一种利用阵列天线接收到的信号进行波束
形成的技术。
它通过对每个阵列天线的接收信号进行加权和相位调控，使得阵列在特定方向上形成波束，从而实现对特定方向上信号
的增强，同时抑制其他方向上的干扰信号。
自适应波束形成的关键
在于根据接收到的信号动态地调整每个阵列天线的权重，以适应信
号环境的变化。
这两种技术之间的关系在于，空域滤波可以被视为自适应波束
形成的一种特例。
空域滤波可以被看作是一种固定的波束形成，其
中各个天线的权重是固定的，不会根据接收到的信号动态调整。
而
自适应波束形成则是空域滤波的进一步发展，它允许根据实时接收
到的信号动态地调整每个阵列天线的权重，以适应复杂的信号环境，
实现更好的信号增强和干扰抑制效果。
因此，可以说自适应波束形成是空域滤波的一种更加灵活和高级的形式，它充分利用了空域滤波的基本原理，并在此基础上进行了进一步的优化和改进。
在实际应用中，自适应波束形成常常能够比传统的空域滤波技术更好地适应复杂的信号环境，提高信号处理的性能和效果。
阵列信号处理技术
动通信的用户很多，一方面通过空间不同位置进行区分，另 一方面通过不同的编码等方法实现多用户和大容量。 现代超分辨技术，使系统能够分辨空间和时间上都很靠 近的信号。
概括起来说：
波束的控制和管理
时间和空间信号的高分辨 五、主要研究内容 1、阵列构形研究 均匀直线阵、平面阵、元阵、随机阵、共形阵。 2、波束形成和超分辨新方法的研究（不是热点）
军用雷达：
火炮雷动：炮位侦校雷达、炮瞄雷达
战场侦察雷达：(坦克、直升机等目标的检测与识别)
步兵侦察雷达：
空中警戒雷达：（对空监视雷达） 机载雷达气象雷达： 天气预报、人工降雨）
探地雷达： （探测地下管道，检查高速公路施工质量，
接收信号
X T = [ x1 , x 2 , L , x N ]
(2.1.1)
方向图形成网络： W = [ w1 , w 2 , L , w N ]
(2.1.2)
(形成最优权 和系统输出)
y(t ) = W T X = X T W
(2.1.3)
自适应处理器: ( 例如MVDR：Minimum Variance Distortionless Response) 求解约束性问题：
0 ≤ t ≤ T
（2.2.5）
所需信号和噪声的矢量可以表达为：
s1 (t ) S (t ) = 2 M s N (t )
n1 (t ) n (t ) = 2 M n N (t )
0 ≤ t ≤ T
所需信号分量可精确已知，粗略近视已知，或仅在统计意 义上已知。
3、理想的传播模型
3、应用性研究(热点）
在一个具体的领域或工程项目上，如何应用这些理论和
方法，实际系统的误差很大，比如阵列通道之间的性能差异， 频率特性，阵列传感器的位置误差等情况下的一些理论算法 和性能。
基于自适应数字波束形成的单脉冲技术分析
1绪论1绪论测控（TT&C，Tracking Telemetry and Command）系统由天上测控分系统和地面测控分系统组成，共同完成飞行器的跟踪、测距、测速、遥测和遥控任务[1]。
这就要求地面测控站能对卫星进行捕获并精密跟踪。
跟踪雷达[2]的作用是对飞行目标不断的进行自动跟踪，并把角坐标的数据经过计算装置处理后传给跟踪系统，以便进行瞄准。
它为了完成跟踪的作用，就要求波束的主瓣指向目标后，波束也必须连续跟随目标移动，以保证天线波束的主瓣指向不断的对准运动的目标，并随时测定目标的瞬时坐标数据，以实现天线对目标的跟踪。
一般以天线轴指向目标作为瞄准目标的依据；一旦运动目标偏离天线轴的指向，天线系统就会自动出现一个天线轴指向偏离目标的误差信号，它通过放大和变换等处理后，去控制电动机驱使天线向着减小误差信号的方向转动，直至天线轴又重新指向目标，使误差信号消失为止，这就是实现自动跟踪的方法。
1.1论文研究的背景和意义随着导弹、火箭、人造卫星和宇航技术的发展，对跟踪雷达的跟踪速度、跟踪精度、跟踪距离和抗干扰能力都提出了越来越高的要求。
近几十年以来，精密跟踪雷达的技术不断发展进步。
连续波雷达的跟踪方法大致有以下几种[2]：波束转换、圆锥扫描和单脉冲技术。
采用顺序比较波瓣法的圆锥扫描天线体制已经不能满足跟踪高速飞行器的要求，这是由于这种体制必须在馈源绕天线轴旋转一周后才能判明目标的方向，这就限制了跟踪速度；在波束扫描过程中，目标运动状态的变化引起回波信号幅度的起伏，给误差信号附加上一个调幅干扰，降低了角度跟踪精度；另外，由于目标的闪烁、大气层的不稳定和极化的偏转等因素所引起回波信号的变化，都会造成严重的跟踪误差。
单脉冲跟踪采用同时比较波瓣法，即由单脉冲天线同时产生几个波束，用几个独立的接收支路，同时接收这几个波束从目标反射的单个回波信号，然后将这些回波信号加以比较来获取目标的角误差信号，所以称为单脉冲跟踪。
自适应空间波束赋形
自适应空间波束赋形引言：自适应空间波束赋形是一种应用于通信和雷达系统中的信号处理技术。
它通过控制发射信号的相位和幅度来形成一定方向上的波束，从而实现对目标信号的增强和干扰信号的抑制。
本文将介绍自适应空间波束赋形的原理、应用以及未来发展方向。
一、自适应空间波束赋形的原理自适应空间波束赋形利用阵列天线的多路径接收能力和数字信号处理的技术，通过调整每个天线上的权重系数，使得在特定方向上的目标信号增强，而其他方向上的干扰信号被抑制。
其基本原理是通过最小化接收信号与期望信号的差异来优化波束方向。
在自适应空间波束赋形中，首先需要对传输信道进行估计，以获取接收信号的空间信息。
然后，利用该空间信息计算出每个天线上的权重系数。
最后，将权重系数应用于接收信号的加权和运算中，得到所需的波束方向。
二、自适应空间波束赋形的应用1. 通信系统中的应用：自适应空间波束赋形可以应用于无线通信系统中，提高通信质量和系统容量。
通过抑制多径信号和干扰信号，可以提高信号的抗干扰性能和覆盖范围。
2. 雷达系统中的应用：自适应空间波束赋形在雷达系统中也有广泛的应用。
通过对接收信号进行空间波束赋形处理，可以提高雷达系统的目标检测和跟踪性能。
同时，它还可以抑制天空、地面和海洋等背景杂波信号，提高雷达系统的探测距离和探测精度。
三、自适应空间波束赋形的优势1. 增强信号的接收能力：自适应空间波束赋形可以将接收天线的灵敏度集中在目标方向上，从而提高目标信号的接收能力。
这对于弱信号的接收非常重要，可以提高通信和雷达系统的工作性能。
2. 抑制干扰信号：自适应空间波束赋形可以通过调整天线权重系数，抑制来自其他方向的干扰信号。
这对于提高系统的抗干扰性能非常重要，可以减少信号干扰对通信和雷达系统的影响。
3. 灵活性和适应性：自适应空间波束赋形可以根据实际环境和需求进行动态调整，适应不同的通信和雷达场景。
这使得系统具有较强的灵活性和适应性，能够在复杂的信道环境中保持良好的性能。
mvdr波束形成算法
mvdr波束形成算法MVDR波束形成算法全称为最小方差无偏估计（Minimum Variance Distortionless Response），也被称为逆滤波器法（Inverse Filtering）。
该算法是一种基于自适应滤波的波束形成技术，可以用于抑制干扰并提高信噪比。
在信号处理中，MVDR波束形成算法是基于传感器阵列收集到的多个输入信号进行处理和滤波，其目标是得到一个合成信号，使得该合成信号的信噪比尽可能高，同时抑制干扰的影响。
具体实现方法是通过自适应滤波器不断地调整各传感器的权重系数，使得输出信号的方差最小，从而达到抑制干扰的目的。
MVDR波束形成算法的主要优点是可以针对复杂的信号环境进行处理，并能够有效地抑制强干扰的影响，提高接收信号的质量和精度。
同时该算法还可以灵活地适应不同的信号类型，具有较好的通用性和适用性。
MVDR波束形成算法的主要步骤包括：确定阵列几何结构，计算协方差矩阵，根据所选目标函数构造约束条件，最小化方差估计，以获取最佳波束形成滤波器。
总之，MVDR波束形成算法是一种常用的自适应波束形成技术，可以用于抑制干扰和提高信噪比，在语音识别、雷达图像处理等领域有着广泛的应用。
MVDR波束形成算法的公式如下：先定义d(θ)为到达角为θ的信号入射方向与阵列垂线之间的夹角，s(n)为阵列接收到的输入信号向量，w(n)为自适应滤波器系数向量，x(n)为合成信号向量，则可得到以下公式：其中，HH表示共轭转置。
MVDR波束形成算法的目标是最小化输出信号的方差，即：其中，E[\cdot]E[⋅]表示期望操作。
进一步地，我们可以引入约束条件来保证信号不失真，即：由此，可以得到MVDR波束形成算法的优化问题表达式为：通过求解该优化问题，可以得到最佳的自适应滤波器系数向量w(n)w(n)，从而实现MVDR波束形成的功能。
自适应波束形成
自适应波束形成仿真一、理想情况在理想情况下，假设阵列中各阵元是各向同性的且不存在通道不一致、互耦等因素的影响，则()()()t t t =+X AS N 。
在波束形成时，通过适当的时延可以改变阵列的主瓣方向，数字波束形成时可通过复加权来实现，也就是说加权系数可以改变阵列方向图，如果加权系数使得在干扰方向对阵列方向图形成零点，那么就可以完全抑制该干扰，这种加权方式就可通过自适应波束形成的方式来获得。
考虑一个线性阵列，由M=2M ’+1个感应器构成图1-1 线性阵列空间采样空间平面波信号为：0(,)exp[()]s x t j t k x ω=-⋅第m 个感应器的坐标为：ˆ(')m x m M dx=-感应器的输出为：0()(,)exp[(('))]m m x y t s x t j t k m M d ω==--如果对每个阵列输出采样则信号复包络可构成向量：11sin sin 22()[]M M jkd jkd T s a k eeθθ---=设干扰（噪声）协方差阵为n R ，则在最大信噪比准则下加权向量w 的最优解为：*1()n s w R a k -=波束响应()(),H p θθθ=∈Θw a。
d 。
。
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。
。
1．改变信号、干扰方向条件：L=1; %采样数（快拍数）SNR=20; %信号的信噪比INR1=30; %干扰噪声比INR2=30; %干扰噪声比(1) 信号方向：0°干扰方向：20°，-20°权值W波束响应P(2) 信号方向：-10°干扰方向：-20°，30°权值W波束响应P(3) 信号方向：0°干扰方向：10°，20°权值W波束响应P干扰来自不同方向。
仿真可见自适应方法能抑制相应的干扰。
随干扰方位变化，零点位置也相应变化。
波束响应只与加权向量和响应向量有关，与该方向是否存在信号无关。
毫米波通信系统中的自适应波束成形技术研究
汇报人：xxx
目录
01
毫米波通信系统概述
02
自适应波束成形技术原理
03
自适应波束成形技术在毫米波通信系统中的应用
04
自适应波束成形技术的实现方法
05
自适应波束成形技术的挑战与展望
毫米波通信系统概述
PART 01
毫米波通信系统的特点
抗干扰能力强：毫米波通信系统由于频率高，可以减少与其他通信系统的干扰。
指向性：波束成形技术能够实现高指向性，提高信号传输效率
抗干扰能力：自适应波束成形技术能够有效抑制干扰信号，提高通信质量
灵活性：自适应波束成形技术能够根据环境变化自适应调整波束，提高通信可靠性
传输距离：自适应波束成形技术能够实现远距离信号传输，提高通信覆盖范围
自适应波束成形技术在毫米波通信系统中的应用
增强毫米波通信系统的抗干扰能力
应用场景：适用于5G、物联网、车联网等需要高速率、低延时通信的领域
抗干扰能力：自适应波束成形技术可以提高毫米波通信系统在复杂电磁环境中的抗干扰能力
毫米波通信系统：工作在毫米波频段，具有高速率、大容量、低延时等优点
自适应波束成形技术：通过调整天线阵元相位和幅度，形成指向性波束，提高信号传输质量
THANK YOU
汇报人：xxx
05
权值计算复杂度：与天线数、信号维数等相关
06
权值稳定性：权值更新过程中的稳定性分析
基于优化目标的自适应波束成形算法
优化目标：最大化信噪比或最小化误差
算法原理：通过调整天线权值，使得信号在期望方向上得到增强
自适应算法：根据环境变化和信号特征，实时调整天线权值
应用领域：毫米波通信系统、雷达系统、无线通信系统等
通信系统中的波束成形与波束跟踪技术
通信系统中的波束成形与波束跟踪技术随着通信技术的不断发展，波束成形与波束跟踪技术在通信系统中扮演着重要的角色。
本文将介绍这两种技术的基本概念、原理和应用，并讨论它们在现代通信系统中的重要性和前景。
一、波束成形技术波束成形技术（Beamforming）是一种利用多个天线元件合并信号以形成一个指向特定方向的束束的技术。
通过调整每个天线元件的相位和幅度，波束成形技术可以实现对信号波束进行定向性变化，以增强信号的传输效果。
波束成形技术可以分为数字波束成形和模拟波束成形两种。
数字波束成形主要依靠数字信号处理技术，通过调整每个天线元件的权重来实现波束的形成。
模拟波束成形则是通过模拟电路和单个天线元件之间的相位和幅度差异来实现波束形成。
波束成形技术在通信系统中具有广泛的应用。
例如，在移动通信系统中，波束成形技术可用于增强蜂窝基站与移动终端之间的信号传输效果。
通过将波束集中在特定的方向，可以减少多径效应和干扰，提高信号的传输质量和覆盖范围。
二、波束跟踪技术波束跟踪技术（Beam Tracking）是一种用于自适应波束成形的技术。
它通过不断监测信号的传输环境和目标位置的变化来调整波束的指向，以保持最佳的信号传输效果。
波束跟踪技术主要包括两个关键步骤：信道估计和波束选择。
在信道估计阶段，系统通过收集和分析接收信号的特征，估计出当前的信道状态信息（Channel State Information, CSI）。
在波束选择阶段，根据估计的CSI，系统选择最佳的波束形成方向，并调整各个天线元件的相位和幅度。
波束跟踪技术在移动通信系统和物联网等领域具有广泛的应用前景。
由于当前通信环境和用户位置的动态性，采用波束跟踪技术可以通过实时调整波束方向来提高信号的传输效果和系统容量。
三、波束成形与波束跟踪技术的重要性和前景波束成形与波束跟踪技术在现代通信系统中具有重要意义和广阔前景。
首先，它们可以提高信号的传输效果和系统容量，通过有效减少多径效应和干扰，并改善信号的覆盖范围和质量。
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自适应波束形成技术简介 摘要:介绍了自适应波束抗干扰技术的发展历程,以及各种自适应波束形成算法的原理和特点,讨论了自适应波束抗干扰技术的应用情况,探讨了该技术在工程应用上面临的主要问题以及解决途径和方法。
1 引言 随着电子干扰理论与技术的迅速发展,电子干扰对雷达构成了严重的威胁。天线相当于空间滤波器,是雷达抗干扰的第一道防线,天线抗干扰技术主要有低副瓣和超低副瓣、副瓣匿影、自适应副瓣对消、自适应阵列系统、波束控制、天线覆盖和扫描控制等。传统的雷达天线具有固定的波束方向,不能在抵消干扰的同时自动跟踪期望信号的来向,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要。自适应阵列天线技术作为一个新的理念,是利用算法对天线的波束实现自适应的控制。自适应阵列天线抗干扰就是在保证期望信号大增益接收的前提下,自适应地使天线的方向图零陷对准干扰的方向,从而抑制掉干扰或者降低干扰信号的强度。 最初,自适应阵列天线技术主要用于雷达、声纳、军事抗干扰通信等领域,完成空间滤波和定位等。近年来,随着移动通信及现代数字信号处理技术的迅速发展,利用数字技术在基带形成天线波束成为可能。天线系统的可靠性与灵活程度得到了大大的提高。自适应阵列天线技术在雷达中有以下的应用潜力: (1)抗衰落,减少多径效应 电波在传播过程中经过反射、折射及散射等多种途径到达接收端。随着目标移动及环境变化,信号瞬时值及延迟失真变化非常迅速且不规则,造成信号多径衰落。采用自适应阵列天线控制接收方向,天线自适应地在目标方向形成主波束,并对接收到的信号进行自适应加权处理,使有用接收信号的增益最大,其它方向的增益最小,从而减少信号衰落的影响。 (2)抗干扰能力强 利用自适应阵列天线,借助有用信号和干扰信号在入射角度上的差异,选择恰当的合并权值,形成正确的天线接收模式,即:将主瓣对准有用信号,零陷和低增益副瓣对准主要的干扰信号,从而可更有效地抑制干扰。其中零陷所带来的干扰消除叫做主动抑制,旁瓣对消干扰叫做被动抑制。抗干扰应用的实质是空间域滤波。自适应阵列天线波束具有方向性,可区别不同入射角的无线电波,可调整控制天线阵单元的激励“权值”,其调整方式与具有时域滤波特性的自适应均衡器类似,可以自适应电波传播环境的变化,优化天线阵列方向图,将其“零点”自动对准干扰方向,大大提高阵列的输出信噪比,提高系统可靠性。 (3)增加系统容量 自适应阵列天线波束变窄,提高了天线增益及C/I指标,减少了雷达系统的同频干扰,降低了频率复用系数,可提高频谱利用效率。采用自适应阵列天线是解决复杂电磁环境、多目标容量难题的既经济又高效的方案,可在不影响甚至提高接收质量的情况下,大幅提高雷达的工作容量。采用自适应阵列天线,雷达的C/I和SINR指标大大提高,同时对单个或多个目标的覆盖定向能力增强,可使雷达的探测区域大大增加。
2 自适应波束形成技术的发展 自适应阵列天线的研究可以追溯到20世纪60年代,其中最具代表性的工作包括Adams提出的基于SNR输出的自适应处理器以及Widrow提出的宽带和窄带自适应阵列结构。近年来,随着研究的不断深入,其基本理论日趋成熟,出现了大量的自适应波束形成算法 适应波束形成通过不同的准则来确定自适应权,并利用不同的自适应算法来实现。主要的准则有:最小均方误差(MSE)准则;最大信噪比(SNR)准则;最大似然比(LH)准则;最小噪声方差(NV)准则等。Monzingo和Miler在他们的专著中阐述了理想情况下这4种准则是等价的。不管选择什么样的准则,都是要采用一定的算法调整阵波束方向图,从而实现自适应控制。 法的分类有几种,按照算法的实现可以分为开环算法和闭环算法。早期主要注重于闭环算法的研究,主要的闭环算法有最小均方(LMS)算法、差分最陡下降(DSD)算法、加速梯度(AG)算法以及它们的变形算法。闭环算法简单、性能可靠,不需数据存储。但其主要缺点是收敛于最佳权的响应时间取决于数据特征值分布,在某些干扰分布情况下,算法收敛速度较慢,从而大大限制了它的应用场合。因此,近20年来,人们把兴趣更多集中在开环算法研究上。REED等人最早提出了著名的开环算法:直接求逆(DMI或SMI)法。DMI法通过直接干扰方差矩阵的逆来求解Winner-Hopf方程以获得最优权值,然后作加权相消,它的收敛速度和相消性能都比闭环算法好得多。随着数字技术的迅速发展,高速度芯片的产生为开环算法提供了更好的前提条件。为了利于数字实现以及克服DMI方法运算量大、稳健性差等不足,又提出了一些改进的快速稳健的算法。Miller对采样协方差矩阵含有期望信号时的情况进行了研究,并且指出期望信号的存在严重降低了DMI算法输出SINR的收敛速度,期望信号越强,降低越严重。DMI等开环算法运算量大,难以工程实现,所以必须想办法来降低算法的运算量。曾经采用的主要方法是特征结构法和功率最小化法等。针对阵列元数较多的雷达,Hung和Turner提出了一种快速波束形成算法,即正交化算法(又称Hung-Turner算法)。为了使正交化算法能够有效对消宽带干扰,Gershman把导数约束和正交化算法相结合,提出了约束正交化算法。同时,对于存在相干干扰时的波束形成方法,人们也进行了大量的研究。另外,天线接收平台的震动和运动、干扰位置的快速变化及自适应权值的更新速度相对较慢等,必然会引起一定的失配现象,很可能因干扰不在零陷位置而不能有效地对 其进行抑制。甚至在某些情况下,常规方法完全失效,因此人们提出了有效的解决方法,也就是加宽干扰零陷,使得干扰来向始终处在零陷内,从而有效地抑制干扰。 自适应波束形成算法又可以按照参考的不同分为时间参考算法和空间参考算法。为了系统分析问题,可以根据发射端是否发射参考信号,分为盲和非盲两大类,非盲算法基于发射端发送的时域参考信号,盲算法不需要发射端发送参考信号,根据最小均方误差准则,可得到最佳维纳解。实际应用中,协方差矩阵和互相关矩阵事先未知,不能直接计算天线的最优加权,权向量输入数据的变化自适应地更新,常用的最基本的算法有DMI算法、LMS算法[、RLS算法等。 盲自适应波束形成算法,是指在波束形成算法中不需要与发射信号强相关的参考信号,不需要训练序列,而是利用信号本身所具有的空域特性、时域特性、频域特性自适应地完成波束形成。盲自适应波束形成算法主要分以下几种,一是基于DOA估计的自适应波束形成算法,首先根据阵列响应的先验知识估计信号的DOA,用于DOA估计的高分辨技术包括MU-SIC算法、ESPRIT算法等,估计出信号的波达方向,就能根据这些信息建立最优波束形成器。这种方法由于需要估计波达方向和波束形成两个过程,运算量较大。另一种方法就是基于信号特性恢复的自适应波束形成算法。由于干扰和噪声的存在,信号的一些固有特性,如恒模特性、周期平稳特性,在传输过程中会受到破坏,因此在接收端通过对这些信号的特性的 恢复可以自动地抑制干扰,其中,恒模算法(CMA)是应用最广泛的一种盲自适应波束形成算法。一些特殊调制的信号,如FM、PSK、FSK信号等都具有恒定的振幅,在信号传输过程中,由于干扰和噪声的存在,这种恒模特性会受到破坏,在接收端通过调整天线阵的加权向量使天线阵列输出信号的包络变化最小,算法收敛后就可以在信号来向上形成一个主波束,而在干扰方向上形成零陷。基于信号周期平稳性的盲自适应算法也可用于自适应波束的形成,与恒模算法相比,该方法对信号的约束更强。 另外,人们还提出了一些别的盲自适应算法,比如判决引导算法(DD)、解扩-再扩频算法等。DD算法将解调后的判决输出信号作为参考信号,进行自适应波束形成;解扩-再扩频DR算法主要用于CDMA系统。
3 自适应波束形成技术的现状 近三十多年来,采用阵列天线的相控阵雷达发展迅速,数字波束形成技术(DBF)在相控阵雷达中得到了广泛应用,是目前相控阵雷达的一个重要发展方向。自适应数字波束形成技术将天线技术与数字信号处理技术相结合,是提高雷达、通讯、声纳等系统中天线性能的强有力的技术。但是在工程实现中,由于涉及到算法的一些技术难题,在大型相控阵阵列天线中采用的自适应数字波束技术尚处在试验阶段,工程应用尚未有公开报道,但是作为自适应波束形成技术的特例,旁瓣自适应对消技术在雷达中已经得到广泛的应用。数字波束技术革新到自适应数字波束技术还需要大量的试验和技术攻关,目前遇到的主要问题是运算量和稳健性的问题。应用到大型阵列天线的数字波束技术和自适应数字波束技术保密性极强,公开报道极少,目前掌握的有关的工程实现都是较早的技术文献,难以代表当前的发展水平。 自适应波束近些年的成功应用主要是在通信领域,也就是智能天线技术,经过几十年的发展,智能天线的理论研究已日趋成熟,目前研究工作主要集中在移动通信的智能天线实现技术上。
4 需要解决的主要问题 虽然阵列信号处理技术从理论到工程的转化取得了不少研究成果,但是这些成果都是在实验室的条件下来完成的,离真正的工程应用还有一定的距离。造 成这种现象的原因主要有: (1)以前对阵列信号处理的理论研究主要是在作了许多假设条件的理想情况下进 行的,因而所取得的研究成果都是在无误差的条件下得到的,而对于实际系统,误差的存在不可避免,并且信号环境十分复杂,因此把稳健性较差的阵列信号处理理论算法直接用在实际系统中,取得的效果势必比预测的理论效果差得多,甚至有时会使系统无法工作; (2)阵列信号处理的理论算法运算量较大,对硬件设备要求较高,对于目前的硬件速度,要对实际系统完成实时运算还有一定的困难,而且上述的实验系统也都是 经过某些简化后进行的。因此阵列信号的稳健性算法和快速算法一直是关注的焦点。稳健性和运算量问题是自适应算法是否可行的关键。传统的自适应波束形成算法在采样数据中没有考虑期望信号成分,在这种情况下,算法相对期望信 号的大小、方向误差以及有限快拍的采样数据的稳健性很好,基于此提出了一些快速收敛的算法。但是,即使在理想的情况下(期望信号的约束导向矢量精确已知),由于实际的采样数据中包含期望信号信息,也使得算法的收敛速度相对无期望信号信息时慢得多,尤其是在低快拍数据的情况下,自适应波束算法的实际性能相对理论计算性能将下降很多。实际上,影响算法性能的主要因素还是实际环境、采样数据、天线阵列与假设存在的出入。一种典型情况就是假设的阵列响应与实际的阵列响应存在误差,众所周知,自适应阵列天线技术对于此类误差是非常敏感的,这是因为存在这种误差时,自适应算法在计算阵列权系数的时候就会将期望信号作为干扰进行抑制,从而在期望信号方向上形成零陷而不是在实际的期望信号方向保持增益最大。由于实际中存在的期望信号指向误差、阵列排列的不规则以及环境传播介质的不均匀、本地散射、阵元互耦,阵列相对期望信号的响应误差是 经常存在的。 自适应算法对相关信号的去相关能力是实际存在的另一个客观问题。在阵列信号处理中,往往存在相干干扰信号,如多径反射、智能干扰等。在这种情况下,常规自适应波束形成方法会引起期望信号对消,造成波束形成器的性能急剧下降,因此存在相干干扰时的自适应波束形成技术引起了越来越多的关注。由于多径传播、电子有源干扰等因素的影响,奇异(秩损)的信源协方差矩阵使得阵列协方差矩阵的大(信号)特性值的个数小于信源数,信号子空间将成为源子空间的子空间,在这种情况下,由于信源的相干,信号源之间重新组合成新的虚拟信号源分布,而此虚拟的信号源位置分布与实际的分布不同。当采用传统的自适应算法时,形成的自适应干扰零陷与虚拟信号源一一对应,此时,常规自适应波束形成器在实际相关干扰信源方向不能自适应形成零陷,波束形成器的性能将严重下降。同时信号带宽特性对自适应波束形成器性能有较大的影响。以往很多的自适应波束形成算法都是在理想的假设条件下,即干扰和期望信号的相对带宽B/f0较小的情况下得出的,并没有考虑带宽以及通道频率不一致性对自适应波束形成器的影响,但是在实际中,尤其是在目前超宽带雷达广泛应用的情况下,这些因素带来的影响越来越大,因此具有一定带宽的信号的自适应波束形成问题也日益成为研究的