文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2014)03-0094-03
波束形成技術已廣泛用于通信、雷達、聲納等領域[1-2]。波束形成技術通常包括非盲自適應波束合成與盲自適應波束合成。非盲自適應波束形成算法通過發(fā)送訓練序列或者根據(jù)期望信號的波達方向DOA(Direction of Arrival)來捕獲期望信號，并抑制干擾信號。但發(fā)送訓練序列會占用一定的頻譜資源[3]，在頻譜資源日益緊張的今天無疑不合適宜，而根據(jù)期望信號的DOA來捕獲期望信號時，期望信號的DOA估計往往存在誤差，DOA誤差也會導致自適應算法失效[4]，而捕獲不到期望信號。盲波束形成算法利用信號本身的性質(zhì)來捕獲信號，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的恒模特性來捕獲期望信號，不需要訓練序列，節(jié)省了頻譜資源，也不需要考慮期望信號DOA估計存在誤差時穩(wěn)健性差的問題。但傳統(tǒng)恒模算法由于僅利用了信號的恒模特性，當期望信號和干擾信號都為恒模信號且干擾信號的功率大于期望信號的功率(即干擾信號的恒模特性大于期望信號的恒模特性)時，傳統(tǒng)恒模算法會捕獲恒模特性強的干擾信號,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的功率，構(gòu)造新的協(xié)方差矩陣，新的協(xié)方差矩陣關于期望信號對角最小化，將新的協(xié)方差矩陣的最小特征值對應的特征向量作為恒模迭代算法的初始值進行迭代運算，此算法能夠很好地克服干擾捕獲問題，捕獲期望信號并抑制干擾信號。
1 自適應陣列天線模型
自適應陣列天線包括了天線陣面、射頻前端、信號采樣和信號處理模塊[8]，其結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
由于射頻信號頻率高，直接射頻采樣要求后級ADC轉(zhuǎn)換速率高，這樣采樣數(shù)據(jù)量增大,后級DSP或FPGA處理的運算量也會加大，系統(tǒng)的實時性變差，故將天線接收到的信號進行下變頻到中頻處理。天線陣列接收到的模擬射頻信號x(t)在射頻前端與本振信號混頻，得到模擬的中頻信號。利用奈奎斯特采樣定理對模擬中頻信號進行采樣，得到數(shù)字中頻信號，不妨設經(jīng)ADC采樣后的數(shù)字中頻信號為y(t)，根據(jù)應用環(huán)境，選擇相應的自適應濾波算法得到權(quán)矢量w(t)，用權(quán)矢量w(t)對各陣元接收到的信號進行加權(quán)求和來有效地合并各陣元接收到的信號，以捕獲期望信號并抑制干擾信號。
由圖2可知,在期望信號功率大于干擾信號功率的情況下，采用LSCMA自適應濾波算法和預處理的LSCMA自適應濾波算法都能使陣列的主瓣對準期望信號來向，零陷對準干擾信號來向。
若期望信號功率為8 dB,干擾信號功率為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，在當期望信號功率小于干擾信號功率的情況下，采用LSCMA自適應濾波算法，陣列的主瓣對準干擾信號來向，零陷對準期望信號來向，出現(xiàn)了干擾捕獲現(xiàn)象；而采用預處理的LSCMA自適應濾波算法，陣列的主瓣仍然能夠正確地指向期望信號來向，零陷對準干擾信號來向。
利用接收數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣和期望信號的功率構(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應的特征向量作為權(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功率大時出現(xiàn)的干擾捕獲的問題。
參考文獻
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