波束形成算法新进展：从传统到自适应与盲方法

"这篇文档主要介绍了波束形成算法及其新进展，包括稳健的波束形成算法、快速收敛的变换域自适应方法、基于神经网络和高阶统计量的盲波束形成以及唯相位波束形成算法。文档作者为张小飞，来自南京航空航天大学电子工程系。波束形成广泛应用于雷达、声纳、通信干扰侦察、移动通信和医学等领域。" 正文： 波束形成是阵列信号处理中的关键技术，它在智能天线系统中扮演着重要角色，旨在通过阵列天线提高系统容量、性能，抑制干扰和噪声，以及节省功率。在远场、窄带信号条件下，当信源数量小于阵元数量时，波束形成能有效地对信号进行定向和增强。 阵列信号的数学模型通常假设每个阵元接收到的信号是多个信源的线性组合，这些信号经过不同路径传播，受到不同的相位延迟。阵列输出可以用一个复向量表示，其中包含了所有阵元在特定时间点接收到的信号。这个模型考虑了信源的相对位置、传播速度和阵列元素间的距离。 常用的波束形成算法包括最小均方误差（MSE）波束形成、最大似然（ML）估计、以及基于权值更新策略的自适应波束形成，如LMS（最小均方误差）算法和RLS（递归最小二乘）算法。这些算法的目标是调整阵列的权值，以最大程度地增强期望信号的方向，同时抑制非期望信号和噪声。 自适应波束形成算法中，常常面临的问题是采样协方差矩阵的求逆，这可能导致不稳定性和计算复杂性。为此，文献中提到了采样协方差矩阵求逆的SMI算法改进，通过预处理来提高算法的稳定性和收敛速度。 新进展部分则涵盖了基于特征结构空间的稳健波束形成，这种方法增强了算法对噪声和干扰的抑制能力。预投影技术可以减少计算负担，而加载对角线方法则有助于改善阵列的响应特性。另外，利用神经网络的波束形成方法能够学习并适应复杂的信号环境，高阶统计量的盲波束形成则无需先验知识就能实现信号分离。 唯相位波束形成算法则强调利用接收信号的相位信息，而非幅度，这样可以在一定程度上减少对幅度不一致性的敏感性，从而提高波束形成的精度和稳定性。 波束形成算法的研究不断推陈出新，结合新的数学工具和理论，如神经网络、高阶统计和现代优化技术，持续优化着波束形成的效果，以满足不同应用场景的需求。这些新进展不仅拓宽了波束形成的应用范围，也为未来的无线通信和信号处理技术提供了新的研究方向。