前后向空间平滑的零陷加宽算法对抗相干干扰

"一种基于相干波束形成的零陷加宽算法" 在无线通信和雷达系统中，波束形成是一项关键技术，用于定向信号传输和接收，增强信号强度并抑制干扰。相干波束形成尤其重要，因为它能根据信号的方向调整波束形状，以最大化信号增益并最小化干扰。然而，当期望信号与干扰信号相干时，传统的波束形成技术可能无法有效地消除干扰，导致“干扰欠相消”问题。此外，干扰信号的动态变化，如由于环境扰动或平台振动，也可能使干扰信号移出预设的零陷位置，降低系统的信干噪比。 针对这一挑战，本文提出了一种基于前后向空间平滑的零陷加宽算法。该算法首先采用空间平滑技术来减少干扰信号与期望信号之间的相干性，这是一种有效的去相干策略，能够减弱两者之间的相互影响。接着，通过最佳下降的递推方法计算最优权矢量，这个权矢量可以看作是理想情况下波束形成的输出权重，确保主波束对准期望信号，零陷对准干扰信号。 然后，算法利用二次约束进一步优化权矢量，以扩大方向图的零陷范围。这种方法旨在确保即使干扰信号的位置有所变动，也能保持较大的零陷深度，从而更好地抑制干扰。二次约束的使用增加了算法的灵活性，使得零陷加宽过程更具鲁棒性，能够应对不同情况下的干扰。 理论分析和实验仿真是验证新算法有效性的关键步骤。通过这些手段，作者证明了该算法能够在去相干和零陷加宽方面取得显著效果，提高了系统的输出信噪比。与已有的相关工作相比，如肖红侠等提出的多约束最小均方算法、Zheng Guimei的加权极化平滑算法以及MAILLOUX R.J.和ZATMAN M.的方案，本文提出的算法在处理相干干扰和动态干扰时具有计算效率高、性能优越的特点。 具体到算法的数学模型，文中描述了一个M元均匀直线阵列的信号模型。假设阵列接收到K个信号，包括一个期望信号和多个干扰信号，其中部分干扰与期望信号相干。每个阵元接收的数据信号模型由信号的空间响应和噪声组成。通过矩阵表示，阵列接收的总信号可以表示为信号矢量和噪声矢量的和。这种模型为应用空间平滑和权矢量优化提供了基础。 本文提出的零陷加宽算法是一种创新的解决方案，它结合了空间平滑和二次约束优化，有效地解决了相干干扰和干扰动态变化的问题，提高了自适应波束形成器的性能。这一成果对于无线通信和雷达系统的干扰抑制具有重要的理论和实践价值。