低快拍数下稳健波束形成技术的研究

论文摘要

波束形成是阵列信号处理领域中的一项关键技术,它广泛应用于声纳、雷达、通信、声学、天文、地震以及医学成像等民用或军事领域。该技术经过几十年的发展,取得了很好的成果,并逐步走向工程实用化。传统的波束形成算法在低快拍数下波束会发生畸变,输出信干噪比降低,需要有高的快拍数才能获取好的空间滤波效果。而高的快拍数会造成计算复杂度增高、硬件实现困难、通信即时性差等一系列问题。本文针对这些问题,研究了低快拍数下的波束形成技术稳健性算法,主要工作包括：第一,简单介绍了波束形成技术的原理,对几种经典的波束形成算法进行仿真,并分析了该算法在低快拍数下存在的问题。第二,介绍了粒子群算法原理,并对陷入局部最优问题的改进算法进行了分析。通过对粒子群体的跟踪仿真,证明改进算法效果良好。第三,实现了基于改进粒子群算法的波束形成技术。它采用群智能优化方法逼近最优权值,避开了用有限快拍数估计信号协方差矩阵的过程,因此在少量的快拍数下亦有较高的稳健性,并且降低了计算复杂度,即时性也得到提高。通过计算机仿真证明了此算法在低快拍数下能达到较好的空域滤波的目的和输出信干噪比效果。第四,分析了压缩传感理论。该理论下的采样方法是在采样的同时对信号数据进行适当的压缩,少量的采样值就能包含信号的全部信息,且能通过重构算法对其精确恢复。本文针对稀疏可压缩信号,实现了基于压缩传感理论的波束形成算法。该算法借助压缩传感理论的采样方法,根据少量快拍值估计出协方差矩阵,进而求得最优权矢量。它不仅能在低快拍数下提高算法稳健性、降低计算复杂度,而且可避免迭代算法带来的时耗开销,增强实用性。实验仿真证明了算法的可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的内容和安排
• 第2章 数字波束形成技术基础
• 2.1 引言
• 2.2 数字波束形成技术
• 2.2.1 阵列信号模型
• 2.2.2 波束形成基本原理
• 2.2.3 自适应波束形成准则
• 2.3 基本自适应波束形成算法
• 2.3.1 最小均方算法（LMS）
• 2.3.2 递推最小二乘算法（RLS）
• 2.3.3 最小方差无失真响应算法（MVDR）
• 2.3.4 采样矩阵求逆算法（SMI）
• 2.4 仿真与分析
• 2.4.1 LMS和RLS算法仿真
• 2.4.2 SMI和MVDR算法仿真
• 2.4.3 分析问题
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于改进粒子群算法的波束形成技术
• 3.1 前言
• 3.2 粒子群算法理论
• 3.2.1 普通粒子群算法理论
• 3.2.2 抑制局部最优的粒子群改进方法
• 3.3 自适应零陷加宽技术
• 3.4 改进粒子群算法在波束形成技术上的应用
• 3.4.1 基于改进粒子群波束形成算法
• 3.4.2 算法总结
• 3.5 仿真分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于压缩传感理论的波束形成算法
• 4.1 前言
• 4.2 CS理论基础
• 4.2.1 提出的背景
• 4.2.2 CS理论基本思想
• 4.3 CS采样与传统采样的对比分析
• 4.4 CS理论在波束形成技术上的应用
• 4.4.1 基于CS理论的波束形成器设计模型
• 4.4.2 基于CS理论的波束形成算法
• 4.5 仿真分析
• 4.6 本章小结
• 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果