一种高宽容度的自适应波束形成算法

技术领域

本发明涉及基于阵列信号的一种高宽容度的自适应波束形成算法。

背景技术

目前，对水下目标的远程侦查与探测主要依托声呐，声呐利用声波在水中可远距离传播的特点，实现对水下目标的远程探测与识别。声呐主要通过阵列对水声目标辐噪声信号数据采集，利用信号处理方法经过一系列的滤波、波束形成等处理方法实现对水下目标的探测和识别。传统自适应波束形成算法的宽容性较差，其对导向向量以及数据协方差矩阵的构成均有严格的要求，稍有偏差就会严重影响自适应算法的性能。

RCB算法较传统CBF算法具有更高的分辨力和干扰抑制能力，比MVDR波束形成算法的导向向量误差敏感度降低，提高了算法的鲁棒性，但应用于大孔径阵列对宽带信号进行观测时，为需要长时间的数据积累才能满足其数据协方差矩阵可逆的条件，这对于快变信号是不利的，并且高计算资源的需求也限制其工程应用性。为解决上述问题，提出了一种面向快变宽带特性目标的自适应波束形成算法。

经过文献检索发现，有文献对矢量方位估计问题进行了研究：(1) 吴文峰.低先验信息依赖性的稳健波束形成技术及其应用研究[D].哈尔滨工程大学, 2014.

(2) 刘凯.声纳波束形成鲁棒性及算法研究[D]. 哈尔滨工程大, 2011.。

发明内容

一种面向快变宽带特性目标的适合工程应用的自适应波束形成算法，本发明主要解决现有的RCB算法占用计算资源过大，计算耗时较长，不利于工程应用的问题。

一、对原始信号预处理，时间窗划分不同时间段，进行傅里叶变换变换到频域，根据窄带划分规则划分若干个窄带信号；

二、对若干个子带积累一定快拍后的数据做奇异值分解，添加本地噪声构建互谱密度矩阵；

三、计算改进后的RCB的Lagrange乘子，求出修正后的导向矢量；

四、根据Lagrange乘子求出每个窄子带的信号功率谱；

五、将所有窄子带的估计功率谱累加得到宽带改进RCB算法的输出功率。

发明效果：

该算法适用于有限快拍数据下波束形成，在有限快拍数据的情况下保持了原有算法的分辨力高、干扰抑制能力强和宽容性高的特点，并且运算量比原有算法有所下降，比较适合在实际工程项目中应用。该算法比聚焦MVDR算法具有更高的宽容性，由于算法通过奇异值分解代替矩阵求逆，因此该算法计算量小，适合工程应用。

附图说明

图1为高宽容度的自适应波束形成算法处理框图。

具体实施方式

结合图1说明：

一、在有限数据快拍下的数据协方差矩阵的表示方法为：

数据协方差矩阵

可以看出只需得到其左奇异矩阵和对角阵就可以求解数据协方差矩阵。

二、定义满秩协方差矩阵

，

可以看出

三、为了尽量减少对信号估计的影响，定义

中的λ的求解表达式如下

采用牛顿下降法求解，求解

得到

通过牛顿下降法求得

进而推导各窄带功率谱计算公式如

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