《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種預(yù)處理的恒模波束形成算法
來(lái)源：電子技術(shù)應(yīng)用2014年第3期
尹申燕1, 曾 浩2, 趙 靜2
1. 中電集團(tuán)第29研究所, 四川 成都610036; 2. 重慶大學(xué), 重慶400044
摘要： 傳統(tǒng)恒模波束形成算法在干擾信號(hào)功率大于期望信號(hào)功率情況下會(huì)出現(xiàn)干擾捕獲現(xiàn)象,。針對(duì)這一問題,，提出一種預(yù)處理波束形成算法。預(yù)處理波束形成算法利用天線接收的數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣構(gòu)造新的協(xié)方差矩陣,，使新的協(xié)方差矩陣關(guān)于期望信號(hào)的對(duì)角最小化，并用新的協(xié)方差矩陣的最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為權(quán)值的初始值,此算法能夠準(zhǔn)確地捕獲到期望信號(hào)并抑制干擾信號(hào),。通過仿真證實(shí)了算法的有效性,。
中圖分類號(hào)： TN975
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2014)03-0094-03
An algorithm of pretreatment constant modules beamforming
Yin Shenyan1, Zeng Hao2, Zhao Jing2
1. CETC-29, Chengdu 610036, China;2. Chongqing University, Chongqing 400044, China
Abstract： Traditional constant modulus beamforming algorithm would capture interference signal when the power of interference signal is greater than the desired signal. For this issue,，a pretreatment beamforming algorithm is proposed. The pretreatment beamforming algorithm constructs a new covariance matrix with the data matrix of the array，which minimizes the desired signal of the new covariance matrix, and the minimum eigenvalue can be used as the initial weight value of the corresponding eigenvector. Computer simulation results show that this algorithm could capture desired signal and restrain interference signal accurately.
Key words : constant modulus; adaptive beamforming; interference capture; eigenvalue decomposition

    波束形成技術(shù)已廣泛用于通信,、雷達(dá),、聲納等領(lǐng)域[1-2]。波束形成技術(shù)通常包括非盲自適應(yīng)波束合成與盲自適應(yīng)波束合成,。非盲自適應(yīng)波束形成算法通過發(fā)送訓(xùn)練序列或者根據(jù)期望信號(hào)的波達(dá)方向DOA(Direction of Arrival)來(lái)捕獲期望信號(hào),，并抑制干擾信號(hào)。但發(fā)送訓(xùn)練序列會(huì)占用一定的頻譜資源[3],，在頻譜資源日益緊張的今天無(wú)疑不合適宜,，而根據(jù)期望信號(hào)的DOA來(lái)捕獲期望信號(hào)時(shí)，期望信號(hào)的DOA估計(jì)往往存在誤差,，DOA誤差也會(huì)導(dǎo)致自適應(yīng)算法失效[4],，而捕獲不到期望信號(hào)。盲波束形成算法利用信號(hào)本身的性質(zhì)來(lái)捕獲信號(hào),，如恒模特性,、高斯性以及循環(huán)平穩(wěn)性[5-6]。恒模波束形成算法利用了信號(hào)的恒模特性來(lái)捕獲期望信號(hào),，不需要訓(xùn)練序列,，節(jié)省了頻譜資源，也不需要考慮期望信號(hào)DOA估計(jì)存在誤差時(shí)穩(wěn)健性差的問題,。但傳統(tǒng)恒模算法由于僅利用了信號(hào)的恒模特性,，當(dāng)期望信號(hào)和干擾信號(hào)都為恒模信號(hào)且干擾信號(hào)的功率大于期望信號(hào)的功率(即干擾信號(hào)的恒模特性大于期望信號(hào)的恒模特性)時(shí)，傳統(tǒng)恒模算法會(huì)捕獲恒模特性強(qiáng)的干擾信號(hào),出現(xiàn)干擾捕獲現(xiàn)象[7],。
    本文利用天線陣列接收到的數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣與期望信號(hào)的功率,，構(gòu)造新的協(xié)方差矩陣，新的協(xié)方差矩陣關(guān)于期望信號(hào)對(duì)角最小化,，將新的協(xié)方差矩陣的最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為恒模迭代算法的初始值進(jìn)行迭代運(yùn)算,，此算法能夠很好地克服干擾捕獲問題，捕獲期望信號(hào)并抑制干擾信號(hào),。
1 自適應(yīng)陣列天線模型
    自適應(yīng)陣列天線包括了天線陣面,、射頻前端、信號(hào)采樣和信號(hào)處理模塊[8],，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示,。

    由于射頻信號(hào)頻率高，直接射頻采樣要求后級(jí)ADC轉(zhuǎn)換速率高,，這樣采樣數(shù)據(jù)量增大,后級(jí)DSP或FPGA處理的運(yùn)算量也會(huì)加大,，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性變差，故將天線接收到的信號(hào)進(jìn)行下變頻到中頻處理,。天線陣列接收到的模擬射頻信號(hào)x(t)在射頻前端與本振信號(hào)混頻,，得到模擬的中頻信號(hào),。利用奈奎斯特采樣定理對(duì)模擬中頻信號(hào)進(jìn)行采樣，得到數(shù)字中頻信號(hào),，不妨設(shè)經(jīng)ADC采樣后的數(shù)字中頻信號(hào)為y(t),，根據(jù)應(yīng)用環(huán)境，選擇相應(yīng)的自適應(yīng)濾波算法得到權(quán)矢量w(t),，用權(quán)矢量w(t)對(duì)各陣元接收到的信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和來(lái)有效地合并各陣元接收到的信號(hào),，以捕獲期望信號(hào)并抑制干擾信號(hào)。



    由圖2可知,在期望信號(hào)功率大于干擾信號(hào)功率的情況下,，采用LSCMA自適應(yīng)濾波算法和預(yù)處理的LSCMA自適應(yīng)濾波算法都能使陣列的主瓣對(duì)準(zhǔn)期望信號(hào)來(lái)向,，零陷對(duì)準(zhǔn)干擾信號(hào)來(lái)向。
    若期望信號(hào)功率為8 dB,干擾信號(hào)功率為10 dB,，其他仿真條件同圖2仿真條件一樣, 則仿真結(jié)果如圖3所示,。

 

 

    由圖3可知，在當(dāng)期望信號(hào)功率小于干擾信號(hào)功率的情況下,，采用LSCMA自適應(yīng)濾波算法,，陣列的主瓣對(duì)準(zhǔn)干擾信號(hào)來(lái)向，零陷對(duì)準(zhǔn)期望信號(hào)來(lái)向,，出現(xiàn)了干擾捕獲現(xiàn)象,；而采用預(yù)處理的LSCMA自適應(yīng)濾波算法，陣列的主瓣仍然能夠正確地指向期望信號(hào)來(lái)向,，零陷對(duì)準(zhǔn)干擾信號(hào)來(lái)向,。
    利用接收數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣和期望信號(hào)的功率構(gòu)造新的協(xié)方差矩陣，并將新的協(xié)方差矩陣最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為權(quán)值的初始值作為權(quán)值的初始值,，能夠克服傳統(tǒng)的最小二乘恒模算法在干擾功率比期望信號(hào)功率大時(shí)出現(xiàn)的干擾捕獲的問題,。
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