樣本污染情況下的波束形成算法研究及其實現(xiàn).pdf

1、本文簡稱樣本中存在信號情況為樣本污染，而且本文只研究這類樣本污染情況下波束形成算法及其實現(xiàn)，其它情況的樣本污染不在本文所研究范圍之內(nèi)。本文研究內(nèi)容安排如下： 在樣本污染的情況下，直接應用正交投影波束形成算法將導致性能下降。本文研究了一種新的正交投影波束形成改進算法，通過對樣本數(shù)據(jù)進行簡單的預處理，阻塞掉樣本數(shù)據(jù)中含有的期望信號，構造出新的樣本數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣，在此基礎上，實現(xiàn)正交投影算法。新算法與樣本數(shù)據(jù)本身不含期望信號的正交投影

2、波束形成算法性能相當，而且對于輸出信干噪比具有更快的收斂速度。 在樣本中包含期望信號的情況下，基于特征子空間的波束形成算法（ESB算法）是有效的，但ESB算法的核心是協(xié)方差矩陣的特征值分解，運算量大。本文討論了一種基于酉變換的ESB算法，該算法通過酉變換，使得特征值分解的運算量大大降低。由于該方法中的復值協(xié)方差矩陣轉換為實值協(xié)方差矩陣時采用了協(xié)方差矩陣前后向平滑的方法，所以其收斂速度更快，且當空間存在相關或者相干干擾信號對時，該

3、算法仍然可以得到良好的性能。以上兩種方法的有效性和可行性均通過大量的計算機仿真驗證，具有一定的理論意義和實用價值。 本論文還討論了通用波束形成器的設計問題。在波束形成器的硬件設計中，首先介紹了多處理器并行處理技術；接著給出了一個通用波束形成器的結構框圖，并分析了其綜合性能。在軟件編程上，采用模塊化的思想，在主程序中搭建系統(tǒng)功能框架，調用各子功能模塊，具有一定的通用性和獨立性；隨后討論了實現(xiàn)基于酉變換的ESB算法中的幾個關鍵問題。