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论文研究-稀疏阵列的波束形成与控制方法.pdf
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更新于2023-05-27
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首先从信号与信息处理的角度阐述了波束形成所要解决的技术问题和波束形成的理论优势及方法局限,并对传统的基于空域波形采样的波束形成技术进行了再思考;其次分析了稀疏阵列的布阵特点对波束形成技术的挑战,给出了空域、时域、频域分布式相参信号处理等关键技术及其理论性能的分析与比较结果,并利用实例分析了空—时—频协同采样克服低维欠采样模糊的可行性;最后分析了在实际应用中遇到的一些非理想因素对稀疏阵列波束形成与控制的影响及其解决方法。
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收稿日期:20170626;修回日期:20170808 基金项目:国家科技重大专项资助项目(2016ZX03001022);国家自然科学基金资助项目
(U1533125)
作者简介:黄秀琼(1971),女,重庆人,高级工程师,主要研究方向为机载综合射频传感 器系统总体 技术等(tiansuiwoxin@qq.com);万群
(1971),男,教授,博导,主要研究方向为信号与信息处理理论、算法与无线电定位技术;丛迅超(1988),男,博士,主要研究方向为稀疏信号处理、
合成孔径雷达成像等;樊荣(1984),男,工程师,博士,主要研究方向为机载无源探测系统设计与开发等.
稀疏阵列的波束形成与控制方法
黄秀琼
1
,万 群
2
,丛迅超
2
,樊 荣
1
(1.中国电子科技集团公司第十研究所,成都 610036;2.电子科技大学 信息与通信工程学院,成都 611731)
摘 要:首先从信号与信息处理的角度阐述了波束形成所要解决的技术问题和波束形成的理论优势及方法局
限,并对传统的基于空域波形采样的波束形成技术进行了再思考;其次分析了稀疏阵列的布阵特点对波束形成
技术的挑战,给出了空域、时域、频域分布式相参信号处理等关键技术及其理论性能的分析与比较结果,并利用
实例分析了空—时—频协同采样克服低维欠采样模糊的可行性;最后分析了在实际应用中遇到的一些非理想因
素对稀疏阵列波束形成与控制的影响及其解决方法。
关键词:对波束形成技术的反思;稀疏阵列;分布式相参技术;阵列校正
中图分类号:TN9117 文献标志码:A 文章编号:10013695(2018)12377003
doi:10.3969/j.issn.10013695.2018.12.055
Beamformingandcontrolmethodforsparsearray
HuangXiuqiong
1
,WanQun
2
,CongXunchao
2
,FanRong
1
(1.The10thResearchInstituteofChinaElectronicTechnologyGroupCorp,Chengdu610036,China;2.SchoolofInformation&Communica
tionEngineering
,UniversityofElectronicScience&TechnologyofChina,Chengdu611731,China)
Abstract:Thispaperaddressedsomeissuesaboutbeamformingfromtheperspectiveofthesignalandinformationprocessing,
toreconsiderthetraditionalbeamformingtechniquesbasedonspatialsampling,suchastechnicalproblemstobesolvedin
beamforming,inaddtiontothetheoreticaladvantagesandmethodologicallimitationsofbeamforming.Secondly,itanalyzed
thechallengeofthecharacteristicsofsparsearraytobeamformingtechniques,andpointedoutthecriticaltechnologiesofdis
tributedcoherentsignalprocessinginspatial,timeandfrequencydomain,aswellastheirtheoreticalperformanceanalysisand
comparisonresults.Thenitusedtheactualexamplestoanalyzethefeasibilityofusingspacetimefrequencycooperativesam
plingtoovercomelowdimensionalundersamplingambiguity.Finally
,itproposedtheinfluenceofsomenonidealfactorsen
counteredinpracticalapplicationsonbeamforming,andanalyzedthecontrolofsparsearrayanditssolutions.
Keywords:rethinkingonbeamforming;sparsearray;distributedcoherenttechnology;arraycalibration
0 引言
作为天线波束形成原理与数字信号处理技术结合的研究
成果,数字波束形成理论与技术早已成为阵列信号处理的核心
研究内容之一。经过几十年的发展,经典数字波波束形成理论
与技术(稳健自 适应波束 形成、宽带波束 形成)已经十分 成
熟
[1~3]
。Veen等人
[4]
从信号处理角度对经典数字波束形成技
术进行了系统而全面的总结。然而,由于大部分经典数字波束
形成算法都只利用了信号波形或信号的低阶统计信息,在实际
工程应用中得到有效应用的方法很少。伴随着日益复杂的电
磁环境,特别是大量射频干扰的存在,传统数字波束形成技术
在新电磁环境需求中变得十分困难(如极低信干噪比条件下
进行目标检测和信息提取及低维欠采样条件下进行方向模糊
抑制等)。因此,如何更加充分地利用信号携带的信息提高信
干噪比,如何利用稀疏阵列的布阵特点联合空—时—频回波样
本的结构信息解开低维欠采样模糊,是复杂电磁环境下新体制
的波束形成理论与技术的关键问题。
为了利用信号更本质的特性,很多学者从高维空间的角度
进行信号的非线性模型求解算法研究
[5~10]
。文献[11,12]从
高维空间分析具有二阶圆信号特征的 QPSK、QAM信号证明了
在高维空间中同样也具有高阶非圆统计特性,该研究成果对波
束形成算法设计具有重要意义。在稀疏阵列优化方面,袁朋杰
等人
[13]
利用遗传算法对稀疏布阵的子阵位置进行优化,有效
降低了方向图的旁瓣电平。此外,赵宏鹏等人
[14]
利用信号的
特征值大于噪声的特征值这一理论,采用空间协方差矩阵逆的
高阶次幂来逼近信号子空间,提出了一种稳健的波束域自适应
波束形成算法。该算法将求得的权矢量投影于改进的波束域
的特征信号子空间,降低了运算量,具有一定的工程实用价值。
王建
[15]
基于压缩感知理论和低秩矩阵填充理论,针对目标不
在栅格上信号恢复误差变大的问题,提出了基于低秩矩矩阵重
构的数字波束形成算法,给出了不同的低秩矩阵构造方法,改
善了目标不在栅格上的问题。稀疏阵列的波束形成与控制方
法从空域、时域、频域等高维空间实现信号的多维度融合相参
处理,通过空—时—频协同采样技术在高维空间实现高精度波
束形成。
本文首先在最小二乘准则下统一描述了基于空域傅里叶
变换和
MVDR的标准波束形成技术,直观地阐述了两种波束
形成技术的优缺点;其次解释了从基于波形分析信号发展到基
于高维空间分析信号、从基于高斯性(二阶特性)分析信号发
展到基于分数阶
/高阶分析信号的必要性;并从克拉美劳理论
界和波束图的角度给出了稀疏布阵的优化方法及其内在的矛
第 35卷第 12期
2018年 12月
计 算 机 应 用 研 究
ApplicationResearchofComputers
Vol35No12
Dec.2018
















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