抗干扰-阵列信号处理.ppt
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抗干扰-阵列信号处理.ppt
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第三章阵列信号处理,通信信号处理的总体目标:
提取并利用包含在接收信号中的有用特征信息,恢复并重构原始信号(时域、频域、空域、多域联合)均衡技术就是利用接收信号的延迟样本在时域或频域上存在的差异来抑制干扰,这种差异在空域也具备时域信号具有频谱(功率谱),空域信号具有空间谱;时域处理能获得系统响应,空域处理能获得方向图;时域滤波是对不同频率的信号进行增强或抑制,空域滤波是对不同来向的信号进行增强或抑制时域处理和空域处理具有对偶关系,概述,阵列天线:
由一组各向同性的天线单元(阵元)按照一定的空间结构排列而成的天线系统阵列信号处理:
在空域分析和处理信号的一种手段,本质上是空域滤波作用:
根据信号的来波方向(directionofarrival,DOA)调整阵列的方向图(某些方向增强、某些方向减弱),跟踪期望信号,减少或消除干扰信号,提高接收信干噪比,概述,阵列天线应用:
最初主要用于雷达、声纳、军事抗干扰通信等领域,用来完成空间滤波和目标测向20世纪90年代开始将阵列天线用于移动通信领域,利用数字信号处理技术形成定向波束,以此提升系统容量(空分复用)、扩大基站覆盖范围、减小电磁污染,改善通信质量阵列天线已成为新一代宽带无线移动通信研究的热点之一,概述,阵列天线有两大类:
多波束天线阵和自适应天线阵多波束天线阵:
采用多个固定波束覆盖特定的空间区域,每个波束的指向固定。
根据目标的空间位置和方向选取相应的波束,使接收信号最佳,概述,自适应天线阵:
根据一定的准则,利用自适应算法和数字信号处理技术形成天线阵列的加权向量,对不同阵元的接收信号加权合并,在期望信号方向上形成波束主瓣,而在干扰信号方向上形成零陷,以提高接收信号的信干噪比智能天线,概述,阵列信号处理涉及的主要内容信源数估计:
获取空间分布的信源数目DOA检测与估计:
检测和估计分布在不同空间位置的信源到达阵列天线的来波方向波束形成/合成/赋形:
依据来波方向调整阵列天线各个阵元的加权参数(空间滤波),使形成的波束主瓣指向期望信号来波方向,增强在该方向的接收信号功率,同时尽可能使波束零陷对准干扰信号来波方向,降低干扰信号功率,提高接收信干噪比(SINR),阵列信号处理基础,阵列信号处理是一种进行空间滤波的信号处理手段基本思想:
通过一定结构的天线阵列收发信号,通过对不同阵元收发信号赋以不同加权量,按需增强或抑制不同方向的辐射增益,形成定向波束,主瓣对准期望信源,同时利用自适应处理算法实时调整加权量,实现对期望信源的方向跟踪(支持期望信源移动),阵列信号处理基础,关键部件阵列结构:
不同阵列结构的性能不同,代价也不同(线阵、园阵、面阵)信号处理器结构:
幅度加权、相位加权、幅相加权信号处理算法:
实现权值参数的自适应调整,正交混合电路实现窄带复数加权,抽头延迟线实现宽带复数加权,阵列信号处理基础,阵列天线在移动通信系统中的应用:
一般用在基站,且上下行均形成定向波束上行接收:
对各天线单元接收信号加权求和获得空间分集增益下行发射:
TDD方式(上下行工作频率相同):
利用接收获得的加权向量,对不同终端选择加权发送(分时形成指向期望用户的定向波束)FDD方式(上下行工作频率不同):
利用导频检测信道特性,指导加权向量更新(分时形成指向期望用户的定向波束)效用:
获得空间分集,扩大覆盖、降低功率、提高容量;抵御远近效应(CDMA系统);提供SDMAMIMO:
空间分集(扩大覆盖)+空间复用(提升容量),数学模型,由L个阵元组成阵列结构:
a为空间辐射源的单位方向向量;pi为阵元i的位置坐标,以坐标原点为参考相位中心阵元i接收信号相对于坐标原点的时延,等距线阵,阵元n接收信号形式传输时延窄带信号接收信号,等距线阵,阵列接收信号向量阵列方向向量阵列接收信号向量多个辐射源不同来波方向阵列接收信号向量阵列方向矩阵(阵列流形)阵列输出信号,均匀园阵,N个阵元均匀分布在半径为R的圆周上阵元分布圆心角度阵元位置坐标阵元n接收信号阵列接收信号向量阵列方向向量,二维等距面阵,阵元的坐标阵元接收信号加权系数,二维等距面阵,阵列输出归一化输出,信源数估计:
检测入射到阵列的信源数基于特征值分解方法:
估计最小特征值重数序列假设检验:
设置一个阈值赤池信息准则和最小描述长度准则:
无须设置阈值变换域方法:
解相关处理,信源数估计,DOA检测与估计,DOA检测与估计:
检测和估计信源的来波方向,也称为空间谱估计基本思想:
利用空间阵列实现空间信号的参数估计空间谱估计系统包括辐射源、天线阵列和空间谱算法处理器三部分,划分为目标空间、观察空间和估计空间,目标空间:
由辐射源参数和复杂环境参数张成观察空间:
由天线阵列构成,接收信号包括信号特征(方向、距离、极化等)和环境特征(噪声、干扰等)估计空间:
利用空域滤波技术从观察数据中提取信号特征参数,DOA检测与估计基本原理:
远场辐射源到达阵列中不同阵元会产生路程差(波程差),该路程差导致接收阵元之间存在相位差,空间谱估计就是利用不同阵元之间存在的相位差实现DOA估计如图:
阵元间距d,电波传播时延对应的相位差,DOA检测与估计,DOA检测与估计算法分类按照是否需要训练序列分类非盲DOA估计:
LMS算法、AG算法、RLS算法、DMI算法盲DOA估计:
CMA算法、空间谱估计算法、有限符号集算法、循环平稳算法、判决反馈和模糊神经网络算法等按照检测方法分类传统法:
基于经典波束形成技术,要求阵元数多极大似然法:
低信噪比环境性能好,运算量大综合法:
充分利用信号特征,有前景子空间法:
利用输入数据矩阵特征结构,DOA检测与估计,传统法,延迟相加法阵列输出阵列输出功率期望信号以角度入射到阵列上,信号功率噪声方差最大输出功率时,传统法,空间谱(功率与角度的关系):
搜索谱峰获得DOA估计存在问题:
主波束太宽,要求信噪比高,8阵元,SNR50dB,入射方向30度,8阵元,SNR50dB,入射方向30、45度,传统法,Capon最小方差法:
针对多个辐射源,用一部分自由度形成波束,另一部分自由度形成零陷优化问题最小方差最优加权向量空间谱,传统法,存在的问题:
对相关信号无效、要求高信噪比、运算量大,8阵元,SNR50dB,入射方向5
(1)、30
(2)、40(3)度;信号1期望,2、3干扰,且1、3相关,8阵元,SNR10dB,入射方向5
(1)、30
(2)、40(3)度;信号1期望,2、3干扰,子空间法,瑞利限:
一定阵列长度下能达到的最小分辨率超分辨算法:
MUSIC算法子空间法的理论依据:
将线性空间的概念引入DOA估计,假定阵元数大于信源数,阵列数据的信号分量一定位于某个低秩的子空间,在一定条件下,该子空间能唯一确定信号的DOA,且利用奇异值分解能求出该DOA子空间法的实现方法:
利用信号子空间和噪声子空间之间的正交性,扫描整个空间获得空间谱,通过寻找谱峰对应角度,即可获得信源的DOA估计,MUSIC算法MultipleSignalClassification,基本思想:
对输入协方差矩阵进行特征值分解,获得信源数估计、DOA估计、信号强度估计(1979年由Schmidt提出)阵元M个,信源K个阵列输入信号阵列输入协方差矩阵,MUSIC算法,假设的特征值为存在特征方程所以从而的特征值分析表明,是正定的,K个信源,有K个特征值意味着对应的M个特征值中,有个特征值等于噪声方差最小特征值重数N=M-K,信源数为,MUSIC算法,进一步假设特征值对应的特征向量为根据,对于最小特征值部分:
有重要关系通过求取接收信号协方差矩阵最小特征值对应的特征向量,搜索与之正交的导向向量,获得信号方向向量估计值。
MUSIC算法,噪声子空间对应于噪声特征向量矩阵对于信号DOA,应满足MUSIC空间谱信号相关矩阵,MUSIC算法,MUSIC空间谱不是任何意义下的真实谱,可以理解为信号方向向量与噪声子空间之间的距离MUSIC算法的性能:
对主特征值的估计误差服从渐进联合高斯分布,其均值为零对波达方向的估计误差也服从渐进联合高斯分布,其均值为零信号样本足够多、接收信噪比足够高、信号模型足够准确,MUSIC算法能获得任意DOA估计精度(超分辨),MUSIC算法流程,根据N次快拍接收信号样本计算输入协方差矩阵(时间平均)对输入协方差矩阵进行特征值分解利用最小特征值重数获得信源数估计计算MUSIC空间谱搜索谱峰获得信号DOA估计,MUSIC算法应用举例,8阵元,SNR5dB,入射方向5、30、45度,8阵元,SNR10dB,入射方向5、30、35度,8阵元,SNR10dB,入射方向5、30、40度,MUSIC算法改进,实施MUSIC算法要求样本数足够多、接收信噪比足够高,否则,DOA估计分辨率会严重下降最小范数算法:
用表示接收信号协方差矩阵中噪声子空间特征向量的线性组合,必定与信号子空间正交对施加约束条件,是其第一个元素为1,且范数最小,其最小范数问题的求解为:
最小范数空间谱为:
MUSIC算法改进,求根MUSIC算法:
基本MUSIC算法的一种多项式求根形式,其基本思想源于矩阵论中的Pisarenko分解定义多项式为了从噪声特征向量中同时提取出信号相关信息,应求取的零点,但由于该函数不是z的多项式,将其替换为求根MUSIC多项式上述多项式的根是单位圆镜像的,具有最大幅值的K个根对应的相位就是波达方向估计值在小样本数条件下,该算法较基本MUSIC算法性能要好,相干信源的DOA估计前向平滑,MUSIC算法实施的前提:
到达天线阵的信号必须彼此独立才能保证输入协方差矩阵满秩,对于彼此相关或相干的多个信号,无法分辨基本思想:
利用空间平滑预处理修正输入协方差矩阵,将等距线阵划分为若干个均匀重叠的前向子阵,0,p-1为第1前向子阵;1,p为第2前向子阵,pM,每个子阵都有自己的参考相位中心第l个前向子阵列的接收信号向量对应的协方差矩阵,相干信源的DOA估计前向平滑,所有前向子阵列的输入协方差矩阵平均前向空间平滑预处理是以降低阵列孔径为代价的,此法能获得M/2个相关信源的来波方向估计,8阵元,SNR50dB,入射方向5
(1)、30
(2)、45(3)度;信号1期望,2、3干扰,且1、2、3为相干信号,相干信源的DOA估计前/后向平滑,前向/后向共轭空间平滑也能基于MUSIC算法执行相干信号来波方向估计基本思想:
将M元阵列划分为L个均匀重叠子阵,子阵阵元数pM,其中0,p-1为第1前向子阵列;1,p为第2前向子阵列,,M,M-p+1为第1后向子阵;M-1,M-p为第2后向子阵,。
所有子阵都有自己的参考相位中心所有前向子阵平均获得阵列前向协方差矩阵,所有后向子阵平均获得阵列后向共轭协方差矩阵,再将前/后向协方差矩阵平均得到修改后的阵列协方差矩阵,对该矩阵执行MUSIC算法,相干信源的DOA估计前/后向平滑,此法能获得2M/3个相干信源的来波方向估计:
4个相干信号分别从5、25、45、60入射到10元均匀线阵,子阵阵元数为5。
前向/后向空间平滑(FBSS)能检测出所有4个DOA,而前向空间平滑(FSS)只能识别3个DOA,且估计DOA与真实DOA不符,ESPRIT算法Estimatingsignalparametersviarotationalinvariancetechnique,基本思想:
将阵列在结构上划分为两个完全相同的子阵,两个子阵中对应阵元之间的距离相等,匹配成对,即每对阵元之间具有相同的平移距离,这样两个子阵的接收信号仅相差一个旋转不变因子,该因子中包含了各个辐射源的DOA信息,通过求解广义特征方程就能获得DOA估计这种旋转不变性有两种实现手段:
通过阵列分解获得两个相同子阵(从空域角度获得,但会减少阵列的空间自由度)通过某种变换获得类似的两个子阵(从时域角度获得,但需要接收多个信号样本),ESPRIT算法,ESPRIT算法的特点:
无需像MUSIC算法那样搜索所有导向向量,而是直接由特征值解算DOA信息,可大幅减少运算量;无需精确已知阵列流型向量,对阵列校准要求不严格。
但ESPRIT算法与MUSIC算法一样,都不能直接用于处理相干信源的DOA估计执行ESPRIT算法要求有两个完全相同的子阵,子阵间距已知,假定子阵阵元数为m,对同一信源,两个子阵输出仅存在一个相位差两个子阵接收信号向量分别为合并两个子阵信号模型,ESPRIT算法,阵列接收信号协方差矩阵为特征值分解后在所有特征值中,大的特征值对应特征向量张成的信号子空间与阵列流形张成的信号子空间相等,即此时,一定存在唯一的非奇异值矩阵T,使得从子空间角度看,子阵1接收信号中大的特征值对应特征向量张成的信号子空间、子阵2接收信号中大的特征值对应特征向量张成的信号子空间与阵列流形张成的信号子空间也相等,ESPRIT算法,两个子阵阵列流形之间的关系(表征阵列流形之间的旋转不变关系)为两个子阵阵列信号子空间之间的关系(表征阵列接收信号子空间之间的旋转不变性)为如果阵列流形A是满秩矩阵,有上式意味着的特征值组成的对角阵就等于,矩阵T的各列就是的特征向量,一旦获得旋转不变关系矩阵,就能解算出DOA求解常用的有两种算法:
最小二乘算法和总体最小二乘算法,ESPRIT算法,最小二乘算法:
扰动,使扰动范数的平方最小,即令求导数,并令其等于0,如果是满秩的,最小二乘解为,ESPRIT算法,上述ESPRIT算法的实现是通过阵列分解来获得两个相同子阵的,会减少阵列的空间自由度,为此,通过某种变换获得同样效果定义阵列观测向量的平移向量为,阵列观测向量的协方差矩阵定义阵列观测向量和平移向量的互协方差矩阵旋转矩阵,相位旋转因子与波达方向角之间的关系为令,ESPRIT算法,此时,观测向量协方差矩阵和互协方差矩阵形式分别为:
波达方向估计:
已知自相关函数,估计旋转矩阵基本思想:
向量x(n)经过旋转变换后成为y(n),这种空间变换保持了x(n)和y(n)对应信号子空间的不变性定义矩阵是与矩阵束对应的广义特征值矩阵,其中,ESPRIT算法,如果信号相关矩阵是非奇异的,那么,广义特征值矩阵与旋转矩阵之间存在如下关系:
根据广义特征值的定义,矩阵束的广义特征值个数与波达方向个数相同,即这两个矩阵张成的子空间一样,对应于这两个矩阵的公共零空间的广义特征值等于零,ESPRIT算法,ESPRIT算法流程:
计算阵列接收信号协方差矩阵的特征值分解利用最小特征值计算计算矩阵束的广义特征值,生成旋转矩阵,对角线元素根据求解波达方向估计值,阵列天线基本参数方向图:
直观描述阵列天线方向性的性能参数,等于阵元因子和阵列因子的乘积如果阵元为全向天线,其阵元因子阵列输出信号,各阵元接收信号幅度相同,归一化为1,即阵元接收信号归一化功率为1,阵列输出功率即为功率方向图方向图取决于加权向量和阵列方向向量(与阵列结构有关),波束形成,阵列天线基本参数定向性:
描述阵列天线对辐射能量聚集程度的性能参数,与方向图有紧密关系为方向图最大值,即方向图主瓣指向阵列增益:
衡量天线阵列对接收信干噪比的改善程度,等于天线阵列输出和输入信干噪比之比G/T是衡量天线性能的重要指标之一(G为天线增益,T为噪声温度),波束形成,阵列天线基本参数灵敏度:
用于表征阵列天线对阵元位置误差、来波方向估计误差、射频通道不一致误差、阵元耦合效应、加权向量数值误差等的敏感程度加权系数存在误差:
阵元位置存在误差:
存在误差时的阵列方向图定义对误差起调节作用的系数为灵敏度,波束形成,波束形成分类模拟波束形成:
模拟射频接收信号经射频前端下变频到中频,利用权值更新算法计算加权系数,对模拟中频信号加权求和,再由ADC转换为数字中频信号做后续处理。
特点:
电路复杂、精度低,波束形成,波束形成分类数字波束形成:
在数字域执行波束形成。
射频接收信号经射频前端下变频到中频,模拟中频信号经ADC转换为数字信号,再利用权值更新算法计算加权系数,对数字中频信号加权求和。
特点:
灵活性好,支持多目标并行跟踪,波束形成,最大信干噪比准则(MSINR):
使得阵列输出中期望信号功率与干扰信号和噪声信号功率之和之比为最大由于信号之间、信号与噪声之间统计独立,干扰信号和噪声信号之和的协方差矩阵为正定哈密顿矩阵,利用酉变换将其化简为单位阵令加权向量,波束形成准则,阵列输出信干噪比为为了使输出信干噪比为最大,必须使得由此获得基于最大信干噪比准则的最优加权向量该准则特点:
仅需期望信号DOA估计,干扰和噪声协方差阵利用无期望信号传输时对接收信号采样估计获得,波束形成准则,最小均方误差准则(MMSE):
通过调整阵列加权向量,使得阵列输出信号与期望信号之间的误差具有最小均方误差阵列输出阵列输出与期望信号之间的均方误差依据拉格朗日乘子法,为使均方误差为最小,求导数并令其等于0由此获得基于最小均方误差准则的最优加权向量,波束形成准则,线性约束最小方差准则(LCMV):
在保证期望信号输出功率一定的前提下,通过调整阵列加权向量,使得阵列输出干扰信号与噪声信号的方差最小,即使得最小线性约束条件是保证期望信号输出功率固定,即根据拉格朗日乘子法,目标函数对目标函数关于加权向量求导,并令其等于0由此获得基于线性约束最小均方准则的最优加权向量利用干扰信号和噪声信号协方差矩阵之和为哈密顿矩阵的性质求系数,波束形成准则,极大似然准则(ML):
空间分布有单个期望源和多个干扰源,通过高斯信道传输,阵列输入信号为:
构造对数似然函数对条件概率化简为极大似然估计满足由此获得基于极大似然准则的最优加权向量,波束形成准则,最小功率准则(MP):
期望信号保持固定增益,使得阵列输出信号功率最小,即使得干扰信号和噪声信号的功率最小依据拉格朗日乘子法,构建目标函数目标函数关于加权向量求导数,并令其等于0由此获得基于最小功率准则的最优加权向量,波束形成准则,基于各种准则的最优加权向量是根据最优化理论获得的,而在实际应用中,为了对移动辐射源实施跟踪,需要自适应技术不断更新和调整加权向量,以保持主瓣指向始终对准期望信号来波方向基于训练序列的自适应波束形成算法:
直接矩阵求逆算法;最小均方算法;迭代最小二乘算法;共轭梯度算法等基于信号特征的盲自适应波束形成算法:
恒模算法;循环平稳特征算法;高阶累积量算法等,自适应波束形成算法,基本思想:
基于最小功率准则,直接求解最优加权向量阵列接收信号的协方差矩阵(时间平均):
由于期望信号与干扰信号之间、信号与噪声之间统计独立,有基于最小功率准则的最优加权向量为此算法的性能与快拍数M有关,当M非常大时,时间平均趋近于统计平均。
此外,此算法需要计算协方差矩阵的逆,运算量大,直接矩阵求逆算法,基于ESB的盲自适应波束形成算法,为了获得MP准则下的最佳权向量,需要执行接收信号协方差矩阵求逆,运算量大基于ESB的波束形成算法:
权向量是LCMV意义下最佳权向量在信号子空间上的投影,收敛快、稳健性好接收信号向量接收信号相关矩阵特征值分解MP准则下的最优权向量ESB算法的最优权,基于ESB的盲自适应波束形成算法,对相关信号处理能力差信源数大于阵元数时,算法失效;算法应用前需要获得信源数估计;对指向误差敏感,ESB算法改进及在CDMA系统中的应用,CDMA信号特点相关解扩处理后,存在能量占优的主信号;存在大量相关多径信号;多径数时变,无法获得信源数的准确估计;DOA估计存在指向误差。
改进依据:
CDMA信号解扩后总存在一个能量占优的主信号,其协方差矩阵的最大特征值应远大于其它特征值,对应的特征向量应主要由期望用户的优势信号确定。
改进措施:
将MP准则下的最优权向量投影到最大特征值对应的特征空间。
接收信号解扩输出信号假设:
不同独立同信道用户引入的干扰与同一干扰用户的主信号与多径产生的效果相同,ESB算法改进及在CDMA系统中的应用,改进算法流程,计算解扩信号协方差矩阵计算协方差矩阵对应的最大特征值和特征向量计算最佳权向量该算法仅保留权向量在期望用户优势信号空间中的投影,摒弃了在干扰用户与多径信号空间中的分量,权向量范数更小,且输出干扰和噪声功率之和最小,在提高信干噪比的同时能获得更快的收敛速度,并对指向误差不敏感。
此外,由于舍弃了权向量在干扰信号空间中的分量,相关干扰或多径干扰对算法的影响较小,稳定性和鲁棒性高,仿真分析评价,相干干扰的抑制能力:
期望信号(位于10)与2个干扰信号(分别位于-15和50)相关;信噪比0dB,信干比5dB改进算法比ESB算法能获得5dB的增益提升,仿真分析评价,指向误差的敏感度:
约束方向为0,指向误差为10。
改进算法对指向误差不敏感。
在存在较大指向误差时,由于权向量范数小,输出干扰和噪声功率之和小,其性能甚至优于无指向误差时的ESB算法,仿真分析评价,多径效应的影响:
分别存在30、40、60条多径信号,无指向误差。
期望用户方向10、0dB;2个强相关干扰分别来自-15和-5,-5dB;其他均为弱干扰,在0-2间均匀分布,20dB。
多径增加时其输出SINR轻微下降,方向图近乎不受多径影响,仿真分析评价,适用条件:
期望用户与两个干扰信号相干,无指向误差。
当SIR0dB时,分别采用ESB算法与改进算法计算方向图。
改进算法无法区分干扰信号和期望用户,在干扰方向上产生了和期望信号相同的增益,把干扰信号误作有用信号接收,算法失效,而ESB算法却能抑制干扰。
改进算法不能用于存在强干扰环境,当信干比很低时,算法失效。
基于恒模的盲自适应波束形成算法,大量通信信号具有恒包络信号特性(FSK、BPSK、QPSK)。
恒模信号通过信道传输后,受多径效应引起的频率选择性衰落,多普勒效应引起的时间选择性衰落以及加性噪声影响,接收信号的恒模特性被破坏基本思想:
通过阵列加权信号处理,校正被信号破坏了的恒模特性,使阵列输出信号恢复为原恒模信号,最陡下降恒模算法,假设发射信号包络是恒定的,定义代价函数y0是期望信号幅度,盲算法中由恒模特性获得;p,q为恒模指数1-2型最陡恒模算法:
p=1,q=2加权向量迭代公式:
迭代步长因子,为接收信号协方差矩阵的最大特征值,最陡下降恒模算法,恒模指数取值不同,获得不同的最陡恒模算法1-1型最陡恒模算法:
p=1,q=12-1型最陡下降算法:
p=2,q=12-2型最陡下降算法:
p=2,q=2,变步长最陡下降恒模算法,迭代步长因子控制算法的收敛性和失调量:
步长因子取值大,收敛快,但失调大;步长因子取值小,失调小,但收敛慢变步长最陡下降恒模算法:
步长因子与误差函数有关参数控制函数的形状,参数控制函数的取值,最陡下降恒模算法,最陡下降恒模算法的特点:
直接利用信号特征,无需训练序列,计算量小,但该算法总是捕获恒模特征强的信号,如果干扰信号功率大于期望信号功率,会出现“干扰捕获”现象SNR=20dB,INR=10dBSNR=10dB,INR=20dB,最小二乘恒模算法,基于非线性高斯法构造目标函数对目标函数求梯度加权向量迭代公式,宽带自适应波束形成算法,通信系统中没有窄带信号和宽带信号的标准定义,但通常认为:
当相对带宽小于1%时称为窄带信号;1%-25%之间为宽带信号;大于25%时称为超宽带信号宽带阵元m的接收信号时域模型为该时域信号经过DFT后获得频域模型天线阵列接收信号的频域模型,基于空频处理的宽带波束形成,基本思想:
将宽带信号分解为多个窄带信号分别处理。
阵元接收宽带信号首先经过DFT变换,划分为多个窄带信号,对每个窄带信号执行频域波束合成,然后将各个频域输出利用IDFT变换为时域输出信号。
空频域自适应波束形成算法,非相干子空间(ISM)算法:
宽带信号经过DFT变换后利用BPF划分为多个窄带信号,对每个窄带信号利用DMI执行波束形成,再将各个输出合并后用IDFT变换得到阵列输出对阵列输入宽带信号在时域执行K次快拍采样,生成MK阶数据矩阵将数据矩阵分解为L个互不重叠的MJ阶子矩阵,K=LJ,空频域自适应波束形成算法,对各子矩阵执行DFT变换,获得某中心频率下的频谱数据子矩阵对个频域数据子矩阵求协方差矩阵执行DMI算法计算加权向量中心频率为fj信号的阵列输出为宽带信号阵列输出为执行IDFT变换获得时域输出信号,空频域自适应波束形成算法,相干子空间(CSM)算法:
首先将阵列接收信号经过DFT变换后利用
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- 关 键 词:
- 抗干扰 阵列 信号 处理