《電子技術(shù)應(yīng)用》
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改進的輔助變換相干干擾抑制波束形成技術(shù)
來源：電子技術(shù)應(yīng)用2012年第10期
汪 揚1， 趙知勁1,2
1.杭州電子科技大學 通信工程學院,，浙江 杭州 310018,； 2.中國電子科技集團第36研究所 通信系統(tǒng)信息控制技術(shù)國家級重點實驗室, 浙江 嘉興 314001
摘要： 提出一種相干干擾下自適應(yīng)波束形成方法。該方法同時約束非相干干擾與相干干擾,，更好地實現(xiàn)對此兩類干擾方向的自適應(yīng)零陷濾波,。采用變換預(yù)處理，避免抑制期望信號,；恢復(fù)噪聲特性并采用對角加載技術(shù),，增強算法穩(wěn)健性；采用拉格朗日乘子法得到最優(yōu)波束形成算法,。理論分析與仿真結(jié)果表明,，保持陣列孔徑不變時，該算法提高了輸出信干噪比和穩(wěn)健性,。
中圖分類號： TN911.72
文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2012)10-0092-04
An improved complementally transformed adaptive beamformer for coherent interference suppression
Wang Yang1,， Zhao Zhijin1,2
1. School of Telecommunication Engineering of Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China; 2. State Key Lab of Information Control Technology in Communication System of No.36 Research Institute, China Electronic Technology Corporation, Jiaxing 314001, China
Abstract： A method of adaptive beamforming in the presence of coherent interference is proposed. Meanwhile restraining noncoherent interference and coherent interference, nulls of these types of interference directions are formed. Using transform preprocessing, suppression of the desired signals is avoided. Recovering characteristics of the noise and using diagonal loading techniques, the robustness of algorithm is improved. And then applying Lagrange multiplier, the optimal beamforming algorithm is presented. Simulation results show that output signal-to-interference-plus-noise (SINR) and robustness are increased when keeping the array aperture invariable.
Key words : adaptive beamforming; coherent interference; complementally transformed; spatial smoothing; robustness

    在自適應(yīng)陣列處理中，由于多徑效應(yīng)或智能干擾的存在而使期望信號與干擾相干，直接應(yīng)用常規(guī)波束形成器會引起期望信號相消,，使波束形成性能急劇下降[1],。因此存在相干干擾時的自適應(yīng)波束形成技術(shù)已引起人們廣泛的關(guān)注。在相干信號環(huán)境下,，根據(jù)不同的應(yīng)用情況,，陣列信號的處理準則[2]有三種，第一種準則是把期望信號和與之相干的干擾信號有效組合起來,，使陣列輸出信干噪比達到最大,；第二種是約束期望信號方向增益恒定，而使得干擾加噪聲的輸出功率最??；第三種是在約束期望信號增益恒定的基礎(chǔ)上，不管干擾是否與期望信號相干,，均約束干擾信號增益為零,，并使得干擾加噪聲的輸出功率最小。參考文獻[3]利用第一種準則,，使方向圖在期望信號與相干干擾信號方向均形成峰值,，導(dǎo)致期望信號淹沒在相干干擾中，不利于接收,。參考文獻[4]提出自適應(yīng)加權(quán)空間平滑算法（AWSS）,，通過虛擬波束形成，自適應(yīng)形成子空間的權(quán)值,，陣列接收效果較好,，但它沒有使用對角加載，因而當期望信號方向估計有誤差時,，性能嚴重惡化,。參考文獻[5]的多約束方法（MCMV）利用第三種準則，對相干干擾施以強制零陷約束,。該方法因信號方向角估計誤差敏感,，稍有偏差，性能便急劇下降,。參考文獻[6]提出的輔助變換方法（CTMV）,，利用第二種準則，通過非強約束的方式,，用一個轉(zhuǎn)換矩陣來預(yù)處理接收數(shù)據(jù),，去除期望信號，保留相干干擾不變,，陣列接收效果較好,。由于其對非相干干擾未進行任何處理,，所以性能改善有限。最近提出的一種基于不確定集約束的穩(wěn)健波束形成方法[7],，通過對一定范圍內(nèi)的期望信號及相干干擾加以約束,，穩(wěn)健性，但是不確定集即角度范圍不容易確定,。本文提出一種輔助變換類算法(ICTMV),，利用第二種準則，設(shè)計的變換矩陣對期望信號,、相干干擾和非相干干擾信號三者都進行處理,。仿真結(jié)果表明,，該算法提高了干擾抑制,、輸出信干噪比等性能。



 
    圖3所示λ取10,，三種方法的輸出信干噪比與輸入信干噪比的關(guān)系曲線圖,。由于ICTMV的變換矩陣T對非相干干擾也進行了等式變換，所以隨著信噪比的增加,，它的輸出信干噪比幾乎線性增加,，而另兩種方法的輸出信干噪比則間斷式增加，因此ICTMV大大改善了輸出信干噪比,。

    (3)對角加載量由0~500逐漸變化時,，輸出信干噪比的變化。
    信噪比為0 dB,，期望信號,、相干干擾信號角度估計存在1°、2°誤差時,，圖4(a),、圖4(b)分別給出了輸出信干噪比隨對角加載量的變化；信噪比為10 dB,期望信號,、相干干擾信號角度估計存在1°,、2°誤差時,  圖4(c)、圖4(d)分別給出了輸出信干噪比隨對角加載量的變化,。AWSS的輸出信干噪比不受加載量變化的影響,，這是由于AWSS未采用對角加載。對角加載量取得越大,，則ICTMV的輸出信干噪比將比CTMV的大得越多,。

 

 

　　(4)信號角估計誤差從-2°到+2°變化時，輸出信干噪比的變化,。
      信噪比為0 dB,，期望信號,、相干干擾信號角估計都存在估計誤差時，對角加載量取10和100時,，ICTMV,、CTMV和AWSS法的輸出信干噪比隨角估計誤差的變化如圖5所示。由圖可見,，本文所提出的ICTMV算法在整個角度估計誤差范圍內(nèi),，比CTMV和AWSS有更高的輸出信干噪比，因而穩(wěn)健性更強,。

    當存在相干干擾時,，本文提出一種改進的輔助變換ICTMV波束形成方法。設(shè)計了一種變換矩陣對期望,、相干干擾,、非相干干擾信號三者都能進行精確處理；使用對角加載,，對干擾尤其是非相干干擾抑制更深,。該方法具有更高的輸出信干噪比和更強的穩(wěn)健性。
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