基于协方差矩阵估计和子空间构造的波束形成方法
摘要文本
电子科技大学; 电子科技大学长三角研究院(湖州)取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种基于协方差矩阵估计和子空间构造的波束形成方法,属于阵列信号处理技术领域。本发明首先将阵列划分为两个阵元数相等的子阵列,估计两个子阵列的协方差矩阵,用得到的子阵列协方差矩阵构造整个阵列的信号加干扰子空间。使用完整阵列的采样矩阵估计噪声功率,同时采样矩阵向信号加干扰子空间投影并估计干扰信号功率,二者进一步得到重构的干扰加噪声协方差矩阵。将得到的干扰加噪声协方差矩阵代入最小方差无失真响应波束形成器的权值表达式得到波束形成所需的权值。本发明无误差场景下,波达方向误差场景,相干散射场景和非相干散射场景下都具有很好的表现性能,并且相较于经典算法,具有更好的输出信干噪比,更高的输出性能。
专利主权项内容
1.基于协方差矩阵估计和子空间构造的波束形成方法,其特征在于,包括下列步骤:步骤1,将阵列划分为两个阵元数相等的子阵列,两个子阵列所对应的阵列接收数据矩阵分别定义为X和X;12基于阵列信号矩阵计算两个子阵列的采样自协方差矩阵以及计算两个字阵列之间的采样互协方差矩阵/>基于采样自协方差矩阵和采样互协方差矩阵/>构成阵列的阵列接收数据矩阵X的采样协方差矩阵/>步骤2,对和/>分别进行协方差矩阵估计处理,得到估计的自协方差矩阵/>和估计的互协方差矩阵/>步骤3,对和/>进行特征值分解,得到/>的特征空间E和特征值矩阵D,得到/>的特征空间E,并构造矩阵G:/>111121步骤4,对GG进行特征值分解,并将特征值和其特征向量按升序方式排列,得到M个升序排列的特征值,记为λ~λ,其对应的特征向量依次记为:v, …, v;其中,M表示阵元数;H1M1M步骤5,对采样协方差矩阵进行特征值分解,并将得到的M个特征值降序排列,记为记为γ~γ;1M基于设置的门限η,从大到小依次将P个特征值γ~γ相加并与M个特征值γ~γ的和作比值,若该比值超过门限η,则基于P的值确定信源数;其中P的初始值为1,每与门限η比对一次,P自增1;1P1M基于得到的信源数P,根据公式估算噪声功率步骤6,P个信源信号中,含有一个期望信号,其余的P-1个信源信号被视为干扰信号;从v, …, v中选取P-1个特征向量构造干扰子空间矩阵Φ,并基于干扰子空间矩阵Φ构造投影矩阵Σ:1M1)若信干比大于0,则Φ=[v, …, v];若信干比小于0,则Φ=[v, …, v];M-P+1M-1HM-P+2MH2)Σ=ΦΦ;H步骤7,将GG矩阵向干扰子空间投影,得到近似的干扰信号协方差矩阵:H步骤8,基于干扰信号协方差矩阵估计P-1个干扰信号功率/>其中,表示预估的第j个干扰信号导向矢量;步骤9,基于估计的噪声功率和P-1个干扰信号功率/>重构干扰加噪声协方差矩阵其中,I表示M×M的单位矩阵;M步骤10,将重构的干扰加噪声协方差矩阵和预估的期望信号导向矢量/>带入最小方差无失真响应波束形成器中得到权值向量w:/>
专利申请信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于协方差矩阵估计和子空间构造的波束形成方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311467078.X |
| 申请日 | 2023/11/7 |
| 公告号 | CN117478186A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | H04B7/06 |
| 权利人 | 电子科技大学; 电子科技大学长三角研究院(湖州) |
| 发明人 | 吕泽; 郑植; 王文钦; 王成 |
| 地址 | 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号; 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢 |