文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.191001
中文引用格式: 唐濤,,馬歡,吳志東. 基于水平極化定向天線陣的數(shù)字波束形成算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2020,,46(1):81-85.
英文引用格式: Tang Tao,,Ma Huan,Wu Zhidong. A digital beamforming algorithm of horizontally polarized directional antenna array[J]. Application of Electronic Technique,,2020,,46(1):81-85.
0 引言
短波頻段由于電離層極化效應(yīng),使得陣列接收站可以同時(shí)接收水平和垂直極化2種分量,,水平極化定向天線具有更好的靈敏度與更強(qiáng)的指向性,,同時(shí)利用水平極化定向天線對(duì)常用垂直極化干擾具有較好的極化隔離作用,使得接收整體底噪較低,。單個(gè)定向天線視角范圍較小,,將定向天線組成圓形天線陣,實(shí)現(xiàn)水平360°視角內(nèi)信號(hào)的有效接收[1],。目前還存在一些難題:(1)接收交叉極化會(huì)干擾甚至破壞接收信號(hào)中包含的來波方向信息[2],;(2)短波對(duì)數(shù)周期天線、魚骨天線等不存在固定的相位中心,;(3)短波水平極化天線空間架設(shè)時(shí)水平展開出現(xiàn)了嚴(yán)重互耦現(xiàn)象,。這些原因都使得陣列流型復(fù)雜多變,無法確定建模,?;谒綐O化定向天線陣列的短波測(cè)向算法雖然也采用了各種極化陣列自適應(yīng)處理方法[3-4],但還是存在著測(cè)向游動(dòng)較大的突出缺點(diǎn),,基于定向天線陣先測(cè)向再波束合成的算法在實(shí)際應(yīng)用中有較大局限性,,需要重點(diǎn)考慮自適應(yīng)數(shù)字波束形成算法。
對(duì)于經(jīng)典自適應(yīng)數(shù)字波束形成算法而言,,非盲數(shù)字波束形成算法主要有最小均方誤差算法(Minimum Mean Square Error,,MMSE)、采樣協(xié)方差求逆算法(Stimulate Matrix Inversing,,SMI),、最小方差無失真響應(yīng)算法(Minimum Variance Distorionless Response,MVDR),、線性約束最小方差算法(Linearly Constrained Minimum Variance,,LCMV)、對(duì)角加載算法(Diagonal Loading,,DL),、特征結(jié)構(gòu)類算法(Eigenspace-Based,ESB),、零點(diǎn)預(yù)處理算法等,。盲數(shù)字波束形成算法主要有循環(huán)自適應(yīng)波束形成類(Cyclic Adaptive Beamforming,CAB),、最小二乘恒模算法(Least Square Constant Modulus Algorithm,,CMA)、基于高階累積量的聯(lián)合近似特征矩陣對(duì)角化算法(Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrix,,JADE),、基于獨(dú)立分量分析的快速分離算法(FastICA)等[5-6]。
由于短波水平極化定向天線陣列流型未知,,通??紤]應(yīng)用盲數(shù)字波束形成算法。恒模算法由于具有較強(qiáng)的干擾抑制能力,、對(duì)陣列幅相誤差不敏感等優(yōu)點(diǎn),,迭代運(yùn)算不破壞相位信息,對(duì)后續(xù)的數(shù)字解調(diào)具有重要意義,。恒模算法對(duì)于強(qiáng)信號(hào)的合成效果好,,但是弱信號(hào)的合成效果較差,會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤捕獲現(xiàn)象,,需要進(jìn)一步尋找有效方法提高算法的穩(wěn)健性[7-9],。如針對(duì)對(duì)數(shù)周期天線陣的一種盲波束形成算法,在最小二乘恒模算法基礎(chǔ)上構(gòu)造對(duì)角加載的初始權(quán)值來提高算法穩(wěn)健性,,算法主要考慮單個(gè)對(duì)數(shù)周期天線陣列流型的失配情況,,未考慮大型方向性天線陣的交叉極化和互耦的實(shí)際影響。
可以考慮跳出估計(jì)準(zhǔn)確陣列流型的思路,,建設(shè)2個(gè)異構(gòu)陣列,,1個(gè)垂直極化全向天線陣先用于測(cè)向,測(cè)向后可有效提取期望信號(hào),;1個(gè)水平極化定向天線陣直接用于高增益數(shù)字波束形成,,相互協(xié)同更好地接收處理信號(hào)。同時(shí)考慮實(shí)際通信中常見的多徑效應(yīng),如果處理不好會(huì)嚴(yán)重影響接收效果,。另一個(gè)角度來看其實(shí)各徑信號(hào)也包含了發(fā)射信號(hào)的波形信息,,最佳接收端處理應(yīng)充分利用各徑的能量合并,相關(guān)文獻(xiàn)提出了基于矩陣重構(gòu)的多徑接收魯棒波束形成算法,,但在定向天線陣中應(yīng)用受限,。
1 窄帶多徑環(huán)境下短波定向天線陣的數(shù)字模型
短波M陣元接收陣列,假設(shè)空間中存在一組P個(gè)不同來向的多徑信號(hào),,空間中還存在Q個(gè)獨(dú)立或者多徑的干擾信號(hào),,接收信號(hào)可寫為:
如果多徑時(shí)延τp比較小或者信號(hào)帶寬比較窄,記為窄帶多徑模型接收信號(hào)X(t)表示為:
MMSE波束形成器無需知道信號(hào)陣列流型,,關(guān)鍵問題就是如何獲取期望信號(hào)波形,。
2 自適應(yīng)加載投影反饋的多徑增強(qiáng)波束形成算法
針對(duì)獲取預(yù)知期望信號(hào)波形的問題,本文設(shè)計(jì)了短波多極化異構(gòu)陣列協(xié)同處理方案,,如圖1所示,,異構(gòu)陣列流型不同,接收期望信號(hào)波形是相同的,。
由于全向天線陣接收信號(hào)也包括多徑信號(hào),,需要首先進(jìn)行去相關(guān)處理。下面以空間平滑(spatial smoothing)[10]為例,,均勻線陣的流型矢量可表示為:
估計(jì)的期望信號(hào)含有噪聲分量會(huì)影響最終波束形成效果,,可以采用信號(hào)加干擾子空間來抑制噪聲影響,即特征空間類算法[11],。
各種非理想環(huán)境下得到波形信息后就可以利用MMSE波束形成器,,具體又分2種情況:
(1)短波同構(gòu)陣列(即短波垂直極化全向天線陣)MMSE波束形成器的權(quán)值為:
(2)短波異構(gòu)陣列(即短波水平極化定向天線陣)MMSE波束形成器的權(quán)值為:
當(dāng)然,具體實(shí)現(xiàn)過程中也可以研究算法和速率損失較小情況下的低復(fù)雜度波束合成算法[12],。
3 算法仿真與性能分析
3.1 實(shí)驗(yàn)1:自適應(yīng)數(shù)字波束形成算法的方向圖
20元均勻直線陣,,間距波長(zhǎng)比為0.5,1個(gè)期望信號(hào)2條多徑,,角度為[80°,,50°],信噪比為0 dB,;1個(gè)干擾2條多徑,,角度為[120,150°],,信噪比為10 dB,;快拍數(shù)為1 000點(diǎn)。主徑與反射徑之間的復(fù)包絡(luò)向量默認(rèn)為[1,,-0.5+0.5j],,空間平滑子陣數(shù)量為10,。
結(jié)論1:MMSE算法是已知期望信號(hào)波形信息,實(shí)現(xiàn)2徑能量合并,。如圖2所示,,SS-SMI-MMSE算法沒有任何幅相差情況下只形成一個(gè)準(zhǔn)確80°主瓣,主瓣比較寬,,50°沒有形成主瓣,;如圖3所示,,有一定幅相差情況下,,主瓣方向還發(fā)生偏離,算法性能下降,。SS-DLSMI-ESB-MMSE算法在有無幅相差情況下都能很好地逼近理想MMSE算法,。
3.2 實(shí)驗(yàn)2:同構(gòu)陣列輸出SINR與輸入SNR關(guān)系
陣列仿真條件與實(shí)驗(yàn)1相同,信噪比從-20 dB~30 dB變化,,進(jìn)行100次Monte-Carlo統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn),。
結(jié)論2:在沒有幅相差的情況下,各算法性能相當(dāng),,同構(gòu)陣列時(shí)ESB投影抑制了噪聲分量,,所以輸出信干噪比更高;如圖4所示,,在有幅相差的情況下,,SS-SMI-MMSE算法和SS-SMI-ESB-MMSE算法由于期望信號(hào)分量較大使得出現(xiàn)信號(hào)對(duì)消現(xiàn)象,輸出性能下降,;對(duì)角加載SS-DLSMI-ESB-MMSE算法克服了這個(gè)問題,,但是自適應(yīng)對(duì)角加載之后整體輸出信干噪比略低于理想MMSE值;本文算法自適應(yīng)設(shè)計(jì)加載量,,保證性能與穩(wěn)健性的平衡處理,。
3.3 實(shí)驗(yàn)3:同構(gòu)陣列輸出SINR與角度誤差關(guān)系
陣列仿真條件與實(shí)驗(yàn)1相同,期望信號(hào)角度誤差3°以內(nèi),,進(jìn)行100次Monte-Carlo統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn),。
結(jié)論3:如圖5所示,SS-SMI-MMSE算法,、SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的輸出信干噪比都隨著期望角度誤差變大而降低,,理想MMSE與角度估計(jì)精度無關(guān),但是SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的抗角度誤差能力強(qiáng),。
3.4 實(shí)驗(yàn)4:異構(gòu)陣列輸出SINR與輸入SNR關(guān)系
陣列仿真條件與實(shí)驗(yàn)1相同,,信噪比從-20 dB~30 dB變化,進(jìn)行100次Monte-Carlo統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn),。
結(jié)論4:如圖6所示,,有幅相差情況下,,SS-SMI-MMSE算法與SS-SMI-ESB-MMSE算法性能一致,因?yàn)楫悩?gòu)陣列的噪聲本身也不相關(guān),,ESB投影抗噪處理不影響算法性能,;但是SS-DLSMI-ESB-MMSE算法因?yàn)樽赃m應(yīng)加載,使得協(xié)方差矩陣減少了期望信號(hào)分量,,輸出信干噪比逼近理想MMSE性能,。
3.5 實(shí)驗(yàn)5:異構(gòu)陣列輸出SINR與角度誤差關(guān)系
陣列仿真條件與實(shí)驗(yàn)1相同,期望信號(hào)角度誤差3°以內(nèi),,進(jìn)行100次Monte-Carlo統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn),。
結(jié)論5:如圖7所示,SS-SMI-MMSE算法,、SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的輸出信干噪比都隨著期望角度誤差變大而降低,,理想MMSE與角度估計(jì)精度無關(guān),SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的性能相當(dāng),,比SS-SMI-MMSE算法性能好,,原因在于ESB處理還改善了期望角度誤差。
3.6 實(shí)驗(yàn)6:算法在短波某實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用驗(yàn)證
短波24元水平對(duì)數(shù)周期天線組成圓陣接收實(shí)際信號(hào),,選取實(shí)際某天波信號(hào)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證,,信號(hào)取大致來波方向的相鄰7~10幅天線,通過觀察可知多副天線的接收信號(hào)差異波動(dòng)較大,。
結(jié)論6:如圖8~圖10所示,,單個(gè)定向天線接收時(shí)兩個(gè)信號(hào)時(shí)頻混疊,基于自適應(yīng)加載投影的多徑增強(qiáng)波束形成算法可以穩(wěn)健地分離出多信號(hào),,驗(yàn)證了算法的有效性,。
4 結(jié)論
本文分析了垂直極化全向天線陣與水平極化天線陣的優(yōu)缺點(diǎn)及其應(yīng)用場(chǎng)合,設(shè)計(jì)了一種短波多極化異構(gòu)陣列協(xié)同處理方案,,提出了基于自適應(yīng)加載投影反饋的多徑增強(qiáng)波束形成算法,。該算法在已知期望信號(hào)大致度角的前提下,綜合利用空間平滑,、采樣協(xié)方差矩陣求逆和空間投影等方法來估計(jì)波形,,同時(shí)針對(duì)弱信號(hào)性能差的問題,通過自適應(yīng)加載進(jìn)一步提高波形估計(jì)的穩(wěn)健性,,算法計(jì)算簡(jiǎn)便,,所需先驗(yàn)信息少,非理想條件適應(yīng)性強(qiáng),。后續(xù)研究應(yīng)該繼續(xù)考慮水平極化定向天線向垂直極化全向天線的引導(dǎo)協(xié)同處理,,提高微弱信號(hào)的測(cè)向問題。
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作者信息:
唐 濤1,,馬 歡2,,吳志東1
(1.信息工程大學(xué),,河南 鄭州450001;2.同方電子科技有限公司,,江西 九江332007)