雷达、声呐和无线通信等应用对于自适应波束形成的抗干扰能力和实时性提出了更高的要求。传统基于最速迭代的自适应波束形成算法存在“过拟合”特性,导致在相干干扰条件下的干扰抑制性能急剧下降。另外,当干扰存在扰动且导向向量失配时...雷达、声呐和无线通信等应用对于自适应波束形成的抗干扰能力和实时性提出了更高的要求。传统基于最速迭代的自适应波束形成算法存在“过拟合”特性,导致在相干干扰条件下的干扰抑制性能急剧下降。另外,当干扰存在扰动且导向向量失配时,也无法有效抑制干扰。针对上述问题,本文提出了一种基于共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)加速的二次约束宽零陷干扰抑制自适应波束形成方法。该方法首先利用CG算法的快速收敛特性,完成采样协方差矩阵与导向向量间线性方程组的求解;其次将CG算法输出的权矢量作为迭代最速波束形成方法的初始权值,利用该方法的“过拟合”特性,确保对期望信号的强锁定;最后提出了一种强化干扰特征的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,实现宽带相干干扰下的干扰来波方向估计,并将该方法与二次约束零陷展宽方法结合,用于捕获干扰特征,形成自适应零陷。仿真实验验证了所提方法在单快拍、宽带相干干扰条件下,能够自适应抑制干扰且稳健性较好。展开更多
文摘雷达、声呐和无线通信等应用对于自适应波束形成的抗干扰能力和实时性提出了更高的要求。传统基于最速迭代的自适应波束形成算法存在“过拟合”特性,导致在相干干扰条件下的干扰抑制性能急剧下降。另外,当干扰存在扰动且导向向量失配时,也无法有效抑制干扰。针对上述问题,本文提出了一种基于共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)加速的二次约束宽零陷干扰抑制自适应波束形成方法。该方法首先利用CG算法的快速收敛特性,完成采样协方差矩阵与导向向量间线性方程组的求解;其次将CG算法输出的权矢量作为迭代最速波束形成方法的初始权值,利用该方法的“过拟合”特性,确保对期望信号的强锁定;最后提出了一种强化干扰特征的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,实现宽带相干干扰下的干扰来波方向估计,并将该方法与二次约束零陷展宽方法结合,用于捕获干扰特征,形成自适应零陷。仿真实验验证了所提方法在单快拍、宽带相干干扰条件下,能够自适应抑制干扰且稳健性较好。
