自适应波束形成技术简介
波束形成算法原理
波束形成算法原理波束形成（Beamforming）是一种通过合理设计信号传输过程中的波束来达到增强接收信号或抑制干扰的技术。
在无线通信系统中，波束形成可以提高系统的容量、覆盖面积和抗干扰能力。
本文将介绍波束形成算法的原理和相关参考内容。
波束形成算法的原理如下：1. 传输信号：首先，发送端根据波束形成算法生成一组复振幅和相位的权值。
这些权值可以根据不同的算法计算，如最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）、分集最小均方差（Minimum Mean Square Error，MMSE）和零交叉零自相关函数（Zero-Crossing Zero-Autocorrelation，ZZC）。
然后，通过适当的信号加工方法，将这些权值应用到各个天线上的信号上，形成波束。
2. 传输过程：在传输过程中，波束会呈现出不同的形状，如定向波束、扇形波束和全向波束。
这些形状的选择取决于特定的场景和需求。
波束的形成可以通过调整天线的振子阵列或调整天线的振子单元来实现。
3. 接收信号：接收端的天线会检测到波束形成后的信号，并利用相应的算法对这些信号进行处理。
常见的算法包括最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）、分集最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）和零交叉零自相关函数（Zero-Crossing Zero-Autocorrelation，ZZC）。
这些算法主要用于合并波束形成的信号，并提高接收端的信号质量和抗干扰能力。
波束形成算法的设计和实现涉及到多个方面的知识，包括信号处理、天线设计、无线通信系统的基本原理等。
以下是一些相关参考内容：1. 《无线通信中的波束形成技术》（作者：李维佳，出版时间：2019年）：这本书详细介绍了波束形成技术在无线通信系统中的应用。
书中提供了波束形成算法的设计方法和实现技巧，并以实际案例展示了波束形成技术的实际效果。
波束形成基础原理总结
波束赋形算法研究包括以下几个方面:1.常规的波束赋形算法研究。
即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一般的波束赋形问题。
2.鲁棒性波束赋形算法研究。
研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能天线波束赋形算法的有效性问题。
3.零陷算法研究。
研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的目的。
阵列天线基本概念（见《基站天线波束赋形及其应用研究_白晓平》）阵列天线（又称天线阵）是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。
利用电磁波的干扰与叠加，阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号，并减少在非期望方向的电磁波干扰，因此它具有较强的辐射方向性。
组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。
相邻天线元间的距离称为阵间距。
按照天线元的排列方式，天线阵可分为直线阵，平面阵和立体阵。
阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。
前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程；后者是指定预期的阵列方向图，通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。
对于无源阵，一般来说分析和综合是可逆的。
阵列天线分析方法天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。
天线的近、远区场的划分比较复杂，一般而言，以场源为中心，在三个波长范围内的区域，通常称为近区场，也可称为感应场；在以场源为中心，半径为三个波长之外的空间范围称为远区场，也可称为辐射场。
因此，在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。
阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。
阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方向图、极化方式，阵列因素主要包括阵元数目、阵元排列方式、阵元间距。
波束形成
3.5 两种特殊的波束形成技术3.5.1协方差矩阵对角加载波束形成技术常规波束形成算法中，在计算自适应权值时用XX R ∧代替其中的X X R 。
由于采样快拍数是有限的，则通过估计过程得到的协方差矩阵会产生一定误差，这样会引起特征值扩散。
从特征值分解方向来看，自适应波束畸变的原因是协方差矩阵的噪声特征值扩散。
自适应波束可以认为是从静态波束图中减去特征向量对应的特征波束图，即:m in1()()()()(()())Ni V V iv iv V i iG Q E E Q λλθθθθθλ*=-=-∑,其中()V G θ是是自适应波束图，()V Q θ是静态波束图，即没有来波干扰信号而只有内部白噪声时的波束状态。
i λ是矩阵X X R 的特征值。
()iv E θ是对应i λ的特征波束图。
由于X X R 是 Hermite 矩阵，则所有的特征值均为实数，并且其特征向量正交，特征向量对应的特征波束正交。
而最优权值的求解表达其中的X X R 是通过采样数据估计得到的，当采样快拍数很少时，对协方差矩阵的估计存在误差，小特征值及对应的特征向量扰动都参与了自适应权值的计算，结果导致自适应波束整体性能的下降。
鉴于项目中的阵列形式，相对的阵元数较少，采样数据比较少，很容易在估计协方差矩阵的时候产生大的扰动，导致波束的性能下降，所以采用对角加载技术来保持波束性能的稳定及降低波束的旁瓣有比较好的效果。
（1）对角加载常数λ当采样数据很少时，自适应波束副瓣很高，SINR 性能降低。
对因采样快拍数较少引起自相关矩阵估计误差而导致的波束方向图畸变，可以采用对角加载技术对采样协方差矩阵进行修正。
修正后的协方差矩阵为:XX XX R R I λ∧=+。
自适应旁瓣抬高的主要原因是对阵列天线噪声估计不足，造成协方差矩阵特征值分散。
通过对角加载，选择合适对角加载λ ，则对于强干扰的大特征值不会受到很大影响，而与噪声相对应的小特征值加大并压缩在λ附近，于是可以得到很好的旁瓣抑制效果。
mvdr算法matlab程序
MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种用于信号处理的自适应波束形成方法，能够在含有相关干扰的复杂环境中实现对目标信号的抑制和增强。
在无线通信、雷达、声呐等领域具有广泛的应用。
MVDR算法的核心思想是通过优化空间滤波器的权值，使得输出信号的方差最小，从而实现对指定方向上的信号增强，对其他方向上的干扰进行抑制。
其数学模型如下所示：1. 定义阵列接收信号为$x(t)$，阵列权向量为$w$，则输出信号$y(t)$可表示为$y(t) = w^Hx(t)$，其中$w^H$为权向量$w$的共轭转置。
2. 阵列接收信号$x(t)$可以表示为$x(t) = s(t) + n(t)$，其中$s(t)$为目标信号，$n(t)$为干扰噪声。
3. MVDR算法的优化目标是最小化输出信号的方差，即$w =\arg\min_w E\{|y(t)|^2\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符。
为了实现MVDR算法，可以通过以下步骤进行：1. 阵列接收信号的空间协方差矩阵估计：根据接收到的信号数据，可以通过一定的方法估计得到阵列接收信号的空间协方差矩阵$R_x = E\{x(t)x^H(t)\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符，$x^H(t)$表示$x(t)$的共轭转置。
2. 权向量的计算：根据空间协方差矩阵$R_x$，可以通过MVDR算法的推导得到优化的权向量$w = R_x^{-1}d$，其中$d$为期望增强的目标信号方向对应的空间谱。
下面以MATLAB程序实现MVDR算法为例，展示MVDR算法在阵列信号处理中的应用。
```matlabMVDR算法实现示例假设阵列接收信号的空间协方差矩阵为Rx，期望增强的目标信号方向对应的空间谱为d计算MVDR算法的权向量ww = inv(Rx) * d;对接收到的阵列信号进行空间滤波处理假设接收到的阵列信号为x，滤波后的输出信号为yy = w' * x;```通过以上MATLAB程序，可以实现对接收到的阵列信号进行MVDR 算法的空间滤波处理，从而实现对目标信号的增强和对干扰信号的抑制。
基于深度神经网络的自适应波束形成算法
第40卷第6期遥测遥控V ol. 40, No. 6 2019年11月Journal of Telemetry, Tracking and Command November 2019基于深度神经网络的自适应波束形成算法柏沫羽，刘昊，陈浩川，张振华（北京遥测技术研究所北京 100076）摘要：自适应波束形成技术是航天领域中的旁瓣抗干扰关键技术之一。
当回波数据量增多时，传统的波束形成算法无法进行快速的处理，而应用深度神经网络模型对数据进行预训练可以快速的进行波束形成，因此根据波束形成原理利用分段训练方式设计深度神经网络，应用Leaky-ReLU激活函数、Adam优化算法和Dropout正则化方法提升深度神经网络的性能，提出了基于深度神经网络的自适应波束形成算法。
仿真结果表明，相比于传统的LMS算法，在实验环境下，基于深度神经网络的自适应波束形成算法的计算速度约有7～8倍的提高。
关键词：信号处理；旁瓣抗干扰；深度神经网络；自适应波束形成中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：CN11-1780(2019)06-0028-9Adaptive beamforming algorithm based on deep neural networkBAI Moyu, LIU Hao, CHEN Haochuan, ZHANG Zhenhua（Beijing Research Institute of Telemetry, Beijing 100076, China）Abstract: Adaptive beamforming technology is one of the key technologies for sidelobe anti-interference in the aerospace field. When the amount of echo data increases, the traditional beamforming algorithm cannot perform fast processing, and the deep neural network model can quickly perform beamforming through data pre-training. Therefore, based on the beamforming principle, the deep neural network is designed by using the segmentation training method. The Leaky-ReLU activation function, the Adam optimization algorithm and the Dropout regularization method are applied to improve the performance of the deep neural network. Based on the above, a beamforming algorithm based on deep neural network is proposed. The simulation results show that compared with the traditional LMS algorithm, the calculation speed of the adaptive beamforming algorithm based on deep neural network can be improved by about 7-8 times in the experimental environment.Key words: Signal processing; Sidelobe anti-jamming; Deep neural network; Adaptive beamforming引言自适应波束形成技术是阵列信号处理的重要分支，其广泛应用于航天领域中的导航、飞行器测控和精确制导等的旁瓣抗干扰中，近年来已经成为新一代航天、雷达和通信领域的关键技术之一。
信号处理技术在声呐检测中的应用
信号处理技术在声呐检测中的应用声呐（sonar）是一种利用声波进行远程探测的技术。
利用声波进行探测有许多优势，例如与雷达相比，在海洋中遇到的阻抗匹配问题会相对较少。
同时，声波的传输速度较慢，可以在深度较大的海域中进行探测，而雷达往往在深度超过几百米的地方就变得不实用。
然而，在声呐探测中，信号的处理是至关重要的。
声波在水中的传播速度受到诸如水温、深度、盐度等因素的影响，从而引起了时延扩展。
此外，繁杂的水下环境还会引起各种声波干扰和杂波。
这些都会对声呐信号的质量带来很大的不利影响，从而影响到探测的准确性和可靠性。
为了克服这些问题，信号处理技术被广泛应用于声呐探测中。
下面将介绍几种常见的信号处理技术及其在声呐探测中的应用。
1.滤波技术滤波技术可以削弱信号中的杂波噪声，从而提高信号质量。
在声呐中，高斯白噪声是一种常见的杂波噪声。
为了削弱这些高斯白噪声，常用的滤波器有带通滤波器、带阻滤波器、低通滤波器和高通滤波器等。
其中，低通滤波器用于滤波掉高频噪声，高通滤波器用于滤波掉低频噪声，带通滤波器和带阻滤波器则可以选择性地滤波掉一定频段内的噪声。
2.自适应滤波技术自适应滤波技术是一种更加创新的滤波技术，可自动调整滤波器中的参数，以适应不同的噪声环境。
自适应滤波器通常采用LMS（最小均方误差）算法或其变体，对输入信号进行滤波。
在声呐探测中，这种技术可以根据噪声的变化重新调节滤波器参数，提高信号的准确性和可靠性。
3.波束形成技术波束形成技术是一种被广泛应用于声呐探测的技术。
它利用阵列中的多个传感器（通常是麦克风或水听器）来接收声波信号，并将这些信号进行数字处理。
该技术可以提高声呐的空间解析度，从而提高检测的精度。
波束形成技术通常有两种类型：传统波束形成和自适应波束形成。
自适应波束形成技术可以自适应地调整每个传感器的加权系数，以最大化信号峰值和抑制杂波噪声。
4.脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种对信号进行时域压缩的技术，以增强信号的能量。
自适应波束形成技术应用基础研究
自适应波束形成技术应用基础研究应用一《自适应波束形成技术在手机信号优化上的奇妙应用》咱先说说这手机信号，相信大家都有过那种体验，有时候正和朋友聊得热火朝天，突然手机信号就像闹脾气一样，变得断断续续的，那叫一个心烦。
我就有这么一次亲身经历，那天我在电梯里，正和客户通电话谈生意呢，电梯一开始往下走，那信号就开始变得模糊不清，我这边嗯嗯啊啊地应着，心里别提多着急了，生怕因为这信号问题把这单生意给搞黄了。
不过啊，自适应波束形成技术就像是个聪明的小助手，在这种时候就能派上大用场。
它可以根据手机周围的信号环境，自动调整接收和发射信号的方向。
比如说，当检测到周围有干扰信号时，它就像个灵活的小侦探一样，迅速找出干扰源的方向，然后巧妙地避开，让手机能更准确地接收到基站传来的信号。
就好比在拥挤的马路上开车，要是遇到堵车或者乱穿马路的行人，正常行驶就会受到影响。
而自适应波束形成技术就像是一个经验丰富的老司机，能灵活地绕开这些“障碍物”，确保信号这条路畅通无阻。
经过技术优化后的手机，就算是在电梯这种信号不太好的地方，也能保持相对稳定的通话，我那次在电梯里也就顺利地谈完了生意，心里的大石头这才落了地。
它的这个自适应能力就好像人的大脑一样灵活，能根据不同的情况做出最恰当的反应。
不管周围的信号环境多么复杂多变，它都能让手机信号保持在一个比较好的状态，真的是给我们的生活带来了大大的便利，让我们再也不用为那飘忽不定的信号发愁啦。
应用二《自适应波束形成技术在汽车雷达防撞系统里的神奇表现》开车的朋友肯定都对汽车防撞这事儿特别上心。
有一次啊，我开着车在高速公路上正美滋滋地往前跑，突然，前面那辆车不知道咋回事，来了个急刹车。
我当时心里一紧，赶紧踩刹车，还好反应快，没追尾上去。
但这事可把我吓得不轻，一身冷汗都出来了。
这时候啊，我就想到要是汽车的防撞系统能更智能、更可靠就好了。
嘿，你还别说，自适应波束形成技术就像是给汽车防撞系统装上了一双“火眼金睛”。
波束形成概述
波束形成概述波束形成是一种利用天线阵列的技术，通过合理控制天线的发射相位和幅度，使得发射的无线电波在空间中形成一个指向特定方向的波束。
波束形成技术在通信、雷达、无线电定位等领域具有重要应用。
波束形成的基本原理是利用天线阵列中的各个天线之间的相位差来控制波束的方向。
通过调整各个天线的相位，可以使得波束在特定方向上增强，而在其他方向上衰减。
这样就可以实现向特定方向传输能量，从而提高通信质量或者实现目标探测和定位。
在通信系统中，波束形成可以用来提高信号的传输效率和可靠性。
传统的无线通信系统中，无线信号会以均匀的方式辐射到周围空间，造成能量的浪费和干扰。
而利用波束形成技术，可以将信号集中在特定的方向上，减少能量的损耗和干扰的影响。
这样就可以提高信号的传输距离和传输速率，提高通信质量。
在雷达系统中，波束形成可以用来实现目标探测和定位。
传统的雷达系统通过旋转天线来扫描周围空间，效率较低。
而利用波束形成技术，可以将雷达波束集中在目标方向上，提高目标的探测概率和定位精度。
同时，波束形成还可以实现对多个目标的同时探测和跟踪，提高雷达系统的多目标处理能力。
除了通信和雷达领域，波束形成技术还在无线电定位、无线电导航、无线电成像等领域有广泛应用。
通过利用波束形成技术，可以实现对特定目标的定位和成像，提高定位精度和图像清晰度。
在无线电导航系统中，波束形成可以用来实现对目标的导航和定位，提高导航的准确性和可靠性。
波束形成技术的发展离不开计算机和信号处理的支持。
通过计算机和信号处理器，可以实现对天线阵列中各个天线的相位和幅度进行精确控制，实现波束形成的精确调控。
同时，利用信号处理算法，可以对接收到的波束信号进行处理和优化，提高系统的性能和抗干扰能力。
总结起来，波束形成是一种利用天线阵列的技术，通过合理控制天线的发射相位和幅度，使得发射的无线电波在空间中形成一个指向特定方向的波束。
波束形成技术在通信、雷达、无线电定位等领域具有重要应用，可以提高通信质量和系统性能，实现目标探测和定位，提高导航的准确性和可靠性。
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. . . . . .word资料. .. 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. . . . . .word资料. .. 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. . . . . .word资料. .. 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. . . . . .word资料. .. 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,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. . . . . .word资料. .. 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 . . . .
. .word资料. .. 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