基于宽带MVDR波束形成的稀疏阵被动测向方法

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mvdr波束形成算法

MVDR波束形成算法1. 引言MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）波束形成算法是一种常见的信号处理技术，通过根据接收阵列的信号数据计算权重，从而实现对特定方向上信号的增强和抑制其他方向的干扰信号。

在雷达、无线通信和声音处理等领域有广泛的应用。

本文将详细介绍MVDR波束形成算法的原理和步骤，并结合实例说明其应用。

2. MVDR波束形成算法原理MVDR算法的核心思想是基于最小方差准则对权重进行优化，以实现波束形成。

该算法假设接收阵列中存在主要目标信号和干扰信号，并通过优化权重系数来最小化输出信号的方差，从而达到抑制干扰信号、增强目标信号的效果。

具体而言，MVDR算法的原理如下：1.接收阵列的信号模型为：X=AS+N，其中X表示接收阵列的信号组成的向量，A表示接收阵列的几何构型矩阵，S表示目标信号的向量，N表示干扰噪声的向量。

2.目标信号的方向被假设为θ0，可以通过角度估计算法得到。

3.接收阵列的协方差矩阵R通过对信号向量X进行协方差计算得到：R=E[XX H]，其中E[]表示期望运算，H表示共轭转置。

4.为实现最小方差准则，需要计算权重向量w，使得w H Rw最小。

5.最优权重向量w的计算公式为：w=R−1a p，其中a p表示接收阵列中与目a p H R−1a p标信号方向θ0对应的导向矢量。

6.利用最优权重向量w对接收信号进行加权求和，得到输出信号：y=w H X。

通过以上步骤，MVDR算法可以实现对目标信号的增强和干扰信号的抑制。

3. MVDR波束形成算法步骤MVDR算法的步骤如下：1.收集接收阵列的信号数据，并对数据进行预处理，如去除噪声、标定接收通道等。

2.使用角度估计算法估计出目标信号的方向θ0。

3.根据接收阵列的几何构型确定导向矢量a p，计算协方差矩阵R。

4.根据R计算最优权重向量w，并将其应用于接收信号。

5.对加权后的接收信号进行信号处理，如滤波、时延校正等。

mvdr算法matlab程序

MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种用于信号处理的自适应波束形成方法，能够在含有相关干扰的复杂环境中实现对目标信号的抑制和增强。

在无线通信、雷达、声呐等领域具有广泛的应用。

MVDR算法的核心思想是通过优化空间滤波器的权值，使得输出信号的方差最小，从而实现对指定方向上的信号增强，对其他方向上的干扰进行抑制。

其数学模型如下所示：1. 定义阵列接收信号为$x(t)$，阵列权向量为$w$，则输出信号$y(t)$可表示为$y(t) = w^Hx(t)$，其中$w^H$为权向量$w$的共轭转置。

2. 阵列接收信号$x(t)$可以表示为$x(t) = s(t) + n(t)$，其中$s(t)$为目标信号，$n(t)$为干扰噪声。

3. MVDR算法的优化目标是最小化输出信号的方差，即$w =\arg\min_w E\{|y(t)|^2\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符。

为了实现MVDR算法，可以通过以下步骤进行：1. 阵列接收信号的空间协方差矩阵估计：根据接收到的信号数据，可以通过一定的方法估计得到阵列接收信号的空间协方差矩阵$R_x = E\{x(t)x^H(t)\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符，$x^H(t)$表示$x(t)$的共轭转置。

2. 权向量的计算：根据空间协方差矩阵$R_x$，可以通过MVDR算法的推导得到优化的权向量$w = R_x^{-1}d$，其中$d$为期望增强的目标信号方向对应的空间谱。

下面以MATLAB程序实现MVDR算法为例，展示MVDR算法在阵列信号处理中的应用。

```matlabMVDR算法实现示例假设阵列接收信号的空间协方差矩阵为Rx，期望增强的目标信号方向对应的空间谱为d计算MVDR算法的权向量ww = inv(Rx) * d;对接收到的阵列信号进行空间滤波处理假设接收到的阵列信号为x，滤波后的输出信号为yy = w' * x;```通过以上MATLAB程序，可以实现对接收到的阵列信号进行MVDR 算法的空间滤波处理，从而实现对目标信号的增强和对干扰信号的抑制。

mvdr波束形成算法

mvdr波束形成算法MVDR波束形成算法全称为最小方差无偏估计（Minimum Variance Distortionless Response），也被称为逆滤波器法（Inverse Filtering）。

该算法是一种基于自适应滤波的波束形成技术，可以用于抑制干扰并提高信噪比。

在信号处理中，MVDR波束形成算法是基于传感器阵列收集到的多个输入信号进行处理和滤波，其目标是得到一个合成信号，使得该合成信号的信噪比尽可能高，同时抑制干扰的影响。

具体实现方法是通过自适应滤波器不断地调整各传感器的权重系数，使得输出信号的方差最小，从而达到抑制干扰的目的。

MVDR波束形成算法的主要优点是可以针对复杂的信号环境进行处理，并能够有效地抑制强干扰的影响，提高接收信号的质量和精度。

同时该算法还可以灵活地适应不同的信号类型，具有较好的通用性和适用性。

MVDR波束形成算法的主要步骤包括：确定阵列几何结构，计算协方差矩阵，根据所选目标函数构造约束条件，最小化方差估计，以获取最佳波束形成滤波器。

总之，MVDR波束形成算法是一种常用的自适应波束形成技术，可以用于抑制干扰和提高信噪比，在语音识别、雷达图像处理等领域有着广泛的应用。

MVDR波束形成算法的公式如下：先定义d(θ)为到达角为θ的信号入射方向与阵列垂线之间的夹角，s(n)为阵列接收到的输入信号向量，w(n)为自适应滤波器系数向量，x(n)为合成信号向量，则可得到以下公式：其中，HH表示共轭转置。

MVDR波束形成算法的目标是最小化输出信号的方差，即：其中，E[\cdot]E[⋅]表示期望操作。

进一步地，我们可以引入约束条件来保证信号不失真，即：由此，可以得到MVDR波束形成算法的优化问题表达式为：通过求解该优化问题，可以得到最佳的自适应滤波器系数向量w(n)w(n)，从而实现MVDR波束形成的功能。

近场MVDR聚焦波束形成被动定位方法

近场MVDR聚焦波束形成被动定位方法熊鑫;章新华;黄冠;卢海杰;兰英【期刊名称】《鱼雷技术》【年(卷),期】2010(018)006【摘要】该文系统地研究了最小方差信号无畸变响应(MVDR)聚焦波束形成方法的定位性能,特别是对该方法定位性能受某个参数的影响情况进行了较详细的研究.首先分析了近场情况下线列阵接收信号的模型,然后分别推导了常规聚焦波束形成和MVDR聚焦波束形成的定位原理.仿真比较了这两种定位方法的定位性能,以及MVDR聚焦波束形成被动定位方法在不同的阵元间距和不同的目标距离情况下的定位性能.仿真结果表明,与常规聚焦波束形成相比,MVDR近场聚焦波束形成在提高分辨率的同时,减小了"混叠"影响,具有更为平滑的背景和更低的旁瓣级,同时认为,为了得到比较好的定位效果,目标应处于相对于"近场"的位置,从而为目标精确定位提供依据.【总页数】5页(P436-440)【作者】熊鑫;章新华;黄冠;卢海杰;兰英【作者单位】海军大连舰艇学院,信号与信息技术研究中心,辽宁,大连,116018;海军大连舰艇学院,信号与信息技术研究中心,辽宁,大连,116018;海军大连舰艇学院,学员旅23队,辽宁,大连,116018;海军大连舰艇学院,信号与信息技术研究中心,辽宁,大连,116018;海军大连舰艇学院,信号与信息技术研究中心,辽宁,大连,116018【正文语种】中文【中图分类】TJ630.34;TB56【相关文献】1.浅海多波束动态聚焦近场波束形成实现方法 [J], 胡鹏2.矢量声压组合基阵MVDR近场聚焦波束形成 [J], 余桐奎3.基于矢量阵宽带MVDR聚焦波束形成的水下噪声源定位方法 [J], 时洁;杨德森4.利用近场MVDR双聚焦波束成形方法实现被动测距 [J], 薛山花;叶青华;黄海宁;黄勇5.基于MVDR近场聚焦波束形成的管道缺陷声源定位 [J], 贾笑云;王秀清;胡烨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种快速频域宽带MVDR声纳波束形成方法[发明专利]

专利名称：一种快速频域宽带MVDR声纳波束形成方法专利类型：发明专利
发明人：李智忠,李海涛,许忠良,何宪文,周蕾蕾
申请号：CN202011227777.3
申请日：20201106
公开号：CN112327305A
公开日：
20210205
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种快速频域宽带MVDR声呐波束形成方法，通过采集设备获取声纳阵元域数据，做FFT将其转换到频域，取对应滤波截止频率范围内的数据，所得数据对应的频点乘以对应相位差，构建协方差矩阵，计算输出功率。

经与实际装备比对测试，本发明方法的波束宽度为CBF的
1/2左右，对相干噪声的抑制能力比CBF算法提升约6‑9dB，信号检测和方位分辨性能较优，和普通宽带MVDR相比，可在单次快拍下获得稳定优化解，运算量较小，有助于改善声纳的探测性能。

申请人：中国人民解放军海军潜艇学院
地址：266100 山东省青岛市李沧区金水路1号
国籍：CN
代理机构：青岛海昊知识产权事务所有限公司
代理人：王铎
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MVDR自适应波束形成算法研究解读

MVDR 自适应波束形成算法研究1 MVDR 自适应波束形成算法研究摘要波束形成技术和信号空间波数谱预计是自由空间信号阵列办理的两个主要研究方面。

MVDR 是一种鉴于最大信干噪比（ SINR）准则的自适应波束形成算法。

MVDR 算法能够自适应的使阵列输出在希望方向上功率最小同时信干噪比最大。

将其应用于空间波数谱预计上能够在很大程度上提升分辨率和噪声克制性能。

本文将在深入剖析 MVDR 算法原理的基础上，经过计算机仿真和海上试验数据办理的结果，剖析了 MVDR 算法在高分辨率空间波数谱预计应用中的性能。

同时经过比较对角加载前后的数据办理结果，剖析对角加载对 MVDR 的改良成效。

重点词：波束形成；空间波数谱预计；MVDR ；对角加载Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR ；Diagonal loading目录1．前言 (4)2．MVDR 自适应波束形成算法原理 (4)2． 1MVDR 权矢量 (4)2． 2协方差矩阵预计 (6)2． 3MVDR 性能剖析 (7)2． 4MVDR 算法在空间波数谱预计中的应用 (8)仿真切验 1 (8)仿真切验 2 (9)应用实例 1 (9)3． MVDR 性能改良 (11)3． 1 快拍数不足对 MVDR 算法的影响 (11)仿真切验 3 (13)3． 2 对角加载 (14)仿真切验 4 (15)3． 3 R xx代替R NN的偏差剖析 (16)仿真切验 5 (17)3． 4 对角加载应用实例 (18)应用实例 2 (18)总结 (21)参照文件 (22)MVDR 自适应波束形成算法研究4一．前言MVDR （ Minimum Variance Distortionless Response）是 Capon 于 1967 年提出的一种自适应的空间波数谱预计算法。

基于虚拟基线的宽带被动导引头测向方法

基于虚拟基线的宽带被动导引头测向方法
曲志昱;司锡才
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2007(027)004
【摘要】被动雷达导引头中多基线相位干涉仪在宽带测向时存在角度模糊,针对这一问题,文中提出了一种基于虚拟短基线依次解模糊的相位干涉仪测向方法,该方法既不需要最短基线长度小于入射波的半波长,也不需要基线的尺寸满足参差关系,解决了增大最大无模糊角度与测向带宽之间的矛盾,易于工程实现.详细讨论了虚拟短基线正确解模糊的信噪比要求和通道相位一致性条件,仿真结果表明了理论分析的正确性.
【总页数】4页(P92-95)
【作者】曲志昱;司锡才
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TJ765.335
【相关文献】
1.被动雷达导引头4基线干涉仪测向解耦 [J], 黄飞;王星;王兴华;汪云飞
2.基于虚拟基线的干涉仪测向系统基线配置设计 [J], 李超;韦敏峰;李迪;田德民
3.基于短基线传感器网络的声源被动测向方法 [J], 崔逊学;宗军君
4.基于双虚拟基线的测向方法研究 [J], 曾小红;郑宇琳
5.基于圆阵干涉仪的被动导引头宽带测向方法 [J], 张亮;徐振海;熊子源;王雪松因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

MVDR波束形成算法的优化及其在电磁探测领域的应用

MVDR波束形成算法的优化及其在电磁探测领域的应用第一章绪论在电磁探测领域，波束形成是一种常见的技术手段。

在众多的波束形成算法中，MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种典型的自适应波束形成算法。

它的特点是可以抑制信号干扰，提高目标信号的信噪比。

但是，传统的MVDR算法在实际应用中存在一些问题，如计算复杂度高、稳定性差等，因此对MVDR算法进行优化是很有必要的。

第二章 MVDR算法的原理与特点MVDR算法是一种基于降维思想的自适应波束形成算法，它可以根据环境中的信号特性自动选择最佳的信号加权系数。

该算法的基本思想是通过信号空间处理将多维平面向投影到一维或二维空间，从而降低计算复杂度，在降维后的空间中计算最佳加权系数，最终得到抑制干扰、提高信噪比的输出信号。

MVDR算法的特点如下：1. 可以实现对信号干扰的有效抑制，提高目标信号的信噪比。

2. 可以根据环境中信号的特性自动选择最佳的信号加权系数，具有自适应性。

3. 可以在信号干扰较大的情况下仍然保持较高的抑制水平。

第三章 MVDR算法的优化传统的MVDR算法存在计算复杂度高、稳定性差等问题，因此需要对其进行优化。

主要的优化方法包括以下几个方面：1. 优化空间降维处理方法：传统的MVDR算法采用的是协方差矩阵的特征值与特征向量分析法进行空间降维，这种方法存在计算复杂度高的问题。

因此，可以采用LU分解等优化方法，从而简化计算过程。

2. 改进权重计算方法：传统的MVDR算法中，权重系数容易受到噪声等外界因素的影响，导致输出结果不稳定。

因此，可以采用加入正则化因子的方法、半迹法等方法改进权重计算方法，提高MVDR算法的稳定性与准确性。

3. 采用快速算法：传统的MVDR算法在计算过程中存在大量的矩阵运算，严重影响了其实时性和实用性。

因此，可以采用矩阵分裂法、QR分解法等快速算法，从而提高MVDR算法的实时性和计算效率。

宽带被动雷达导引头测向技术研究的开题报告

宽带被动雷达导引头测向技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着现代战争的发展，导弹作为一种先进的作战手段，在战争中的重要性日益凸显。

而作为导弹的关键部件之一的导引头，对于导弹的精度和战斗能力有着至关重要的影响。

其中，导引头中的雷达系统是非常关键的部分，其精度和性能直接关系到导弹的精确制导和打击效果。

传统的雷达导引头采用主动雷达技术，即由雷达系统自行发射微波信号，然后接收反射回来的信号，并通过信号处理和计算，得出目标的位置等信息。

但这种技术存在着成本高、依赖于强大的发射信号和容易被被动对抗等问题，因此逐渐被被动雷达技术取代。

宽带被动雷达导引头测向技术是一种被动雷达技术，其不需要发射信号而是直接接收目标自身所发出的无线电波，并通过信号处理和计算，实现目标的测向和定位。

这种技术具有成本低、难以被被动对抗、对环境干扰敏感程度较低等优点，因此具有广阔的应用前景，特别是在导弹制导技术中。

因此，本研究旨在探索宽带被动雷达导引头测向技术的原理和应用，为现代导弹制导技术的发展和升级提供理论和技术支持。

这对于提高我国的导弹制导技术水平，增强国防实力，具有重要的现实意义和战略意义。

二、研究内容和思路本研究的主要内容和思路如下：1. 宽带被动雷达导引头测向技术的原理和特点研究。

将主动雷达技术和被动雷达技术对比，分析宽带被动雷达技术的优势和应用场景，探讨该技术的原理和特点。

2. 目标信号与噪声信号的分离方法研究。

在确定目标信号和接收到的噪声信号之后，需要开展信号处理和分离，以保证目标信号的准确性和可靠性，包括基于波束形成和基于自适应滤波等方法。

3. 目标的测向定位方法研究。

针对接收到的目标信号，应用现代信号处理和计算方法，确定目标的测向和定位位置，包括基于时差测距和基于多站测向等方法。

4. 系统集成和测试验证。

针对设计的宽带被动雷达导引头系统，进行系统集成和性能测试，以验证其测向和定位的实时性、精度和可靠性。

三、研究进展本研究目前已完成了以下工作：1. 宽带被动雷达导引头测向技术的理论研究。

几种方位估计算法的性能比较

几种波达方向估计算法的性能比较叶青华黄海宁何心怡张春华综合声纳技术实验室摘要本文讨论了几种可用于宽带信号的波达方向估计算法，包括延时—相加波束形成、延时—方差方位估计、基于Frost算法的自适应波束形成、基于MVDR的宽带高分辨波束形成，并且用湖试数据比较了它们的方位分辨性能。

关键词波束形成自适应MVDR1 引言波束形成是声纳信号处理的主要方法之一，它是水听器基阵在空间上抗噪声和混响的一种处理过程，一方面可以获得足够大的信噪比，另一方面也是为了获得高精度的波达方向（DOA）估计。

在实际的海洋环境中，不可避免地会存在各种干扰，如本舰的辐射噪声，近场的其他船只等，使得常规波束形成的效果不够理想。

其主要原因在于常规波束形成只是一个预形成波束系统，当它处在各向同性、均匀噪声场时，可能具有很好的检测能力，而一旦出现近场干扰或背景噪声的非平稳波动，其检测能力会迅速下降，直至完全失去检测力。

本文讨论几种分辨能力更好的波束形成方法，并且用湖试数据比较其性能。

2 几种波达方向估计算法2.1 时域波束形成最常用的一类波束形成器是延时—相加波束形成器[1]，不同阵元输出信号采取延时后相加的处理方式。

在单目标的情况下，当波束形成器对准目标时波束输出的平均功率最大。

延时—相加波束形成器的主要缺点是没有对干扰采取预先措施。

如果将延时—相加结构改成延时—方差结构，即各阵元输出信号延时后求方差，则将得到一种延时—方差方位估计器。

在单目标的情况下，当波束形成器对准目标时输出的方差数值最小（若求方差倒数则最大）。

延时—方差方位估计器有着和延时—相加波束形成器相同的稳健性能，并且具有更高的方位分辨力。

2.2 基于Frost算法的自适应波束形成线性约束自适应波束形成——Frost算法不需要预先知道期望信号的特性，只与信号的方位有关[2,3]。

当波束形成器在全景空间扫描时，就能获得比常规波束形成高的目标分辨力。

图1是Frost自适应波束形成器算法框图。

一种提高分裂阵频域波束形成测向分辨力的方法

一种提高分裂阵频域波束形成测向分辨力的方法姜楷娜;田作喜;翟春平;焦达文【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2016(038)012【摘要】为了提高声呐系统对目标方位的分辨能力，本文提出一种分裂阵频域波束形成方法，即超波束互谱测向法。

通过将超波束方法得到的方位谱加权到互谱方法得到的波束形成结果上，从而得到最终的波束输出结果。

超波束互谱测向方法的优点是既能够降低主瓣宽度，抑制旁瓣，提高测向分辨力；又能够保留相位信息，为后续谱分析应用提供参考。

实验室水池测试结果表明，利用阵元间距为0.016m的16元均匀直线阵，对于37.5 kHz的声信号，采用超波束互谱方法进行波束形成与单纯采用互谱方法进行波束形成相比较，在0°和60°方位上的波束主瓣宽度分别减小了3.8°和6.9°，旁瓣幅度降低超过30 dB，测向分辨力得到明显提高，从而验证采用超波束互谱测向方法提高测向分辨力的可行性和有效性。

【总页数】5页(P138-142)【作者】姜楷娜;田作喜;翟春平;焦达文【作者单位】大连测控技术研究所，辽宁大连 116013;大连测控技术研究所，辽宁大连 116013;大连测控技术研究所，辽宁大连 116013;大连测控技术研究所，辽宁大连 116013【正文语种】中文【中图分类】TB556【相关文献】1.一种宽频带比幅测向交叉波束形成方法 [J], 曲卫;裴世兵;贾鑫2.矢量阵的快速宽带频域波束形成方法 [J], 曾雄飞;孙贵青;黄海宁3.基于宽带MVDR波束形成的稀疏阵被动测向方法 [J], 杜鹏;蒋行海;刘彦森4.一种基于频域滤波的宽带校准和宽带多波束形成方法 [J], 边疆;顾明超;杜宇峰5.一种基于波束-频域处理的自适应波束形成方法 [J], 倪晋麟;杨志群;储晓彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的宽带MVDR波束形成

一Ｍ元均匀线阵，ｘ（后）＝［Ｘｌ（后），．．．，ｘＭ（后）】１为Ｍ个阵元输出，则可得ＭＶＤＲ波束形
成器在观察方向吼的最佳权向量和最小输出功率为
矿（眈）＝［足。１ａ（ＯＬ）］／ｔａ珂（皖）疋。口（眈）］
（１）
Ｐｍ。咖（吼）＝１／［口Ｈ（吼）Ｒ，～１以（吼）］
（２）
构造尺＝（尺，＋肷。＋，）／２，Ｊ是Ｍ阶交换矩阵，除副对角线上元素为１外，其余元素均
波束形成器的最佳权向量和最小输出功率。
３计算机仿真实例及结论计算机仿真实验内容是采用１６阵元均匀线列阵进行目标检测，线列阵基元间距为０．７５ｍ，
信号采样频率为８ＫＨｚ，假设５５度和７５度处有目标，背景噪声为宽带白噪声信号以及基于ＡＲ模型的舰船辐射噪声信号，图１比较普通波束形成与ＭＶＤＲ波束形成，可见改进的ＭＶＤＲ能够达到很高的分辨力。
２改进的｝，ＢｒＤＲ波束形成方法２．１宽带时域波束形成
常用的一类波束形成器是延时～相加波束形成器，不同阵元输出信号采取延时后相加的处理方式。在单目标的情况下，当波束形成器对准目标时波束输出的平均功率最大。延时～相加波束形成器的主要缺点是没有对干扰采取预先措施。２．２ＭＶＤＲ波束形成
ＭＶＤＲ波束形成的基本思想是选取一组权向量，在信号方向的增益保持不变的情况下，在非信号到达方向使波束输出功率最小，以抑制干扰。对于宽带信号而言，先将宽带信号分解成Ｎ个子带，每个子带的带宽都很小，可以近似看成一个窄带信号，再对分离出来的子带信号进行波束形成，然后再把每个子带的波束输出相加得到宽带波束形成输出。
１引言最小方差响应不变波束形成器（ＭＶＤＲ）是在保持对某个方向来波响应不变的情况下使
波束形成器输出平均功率最小。利用ＦＦＴ，声纳线列阵获得的宽带信号被分解为多个子带信号。对每个子带，采用ＭＶＤＲ形成多波束。最后，对每个子带输出的多波束功率求和，再进行目标检测和方位估计。本文将数据共扼重排及增广数据矩阵奇异值分解的方法应用于ＭＶＤＲ。

基于SRM模型的宽带MVDR快速算法研究

基于SRM模型的宽带MVDR快速算法研究
何宪文;温东阳;董永峰;李智忠
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2024(46)8
【摘要】为满足潜艇等水下航行器宽带自适应波束形成算法的更高实时性要求,在经典的MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)时域解析信号模型的基础上,设计一种基于SRM(Spiked Random Matrix)的协方差逆运算的快速估计算法。

首先对宽带信号进行时域解析信号的构造,依据基于随机矩阵理论,然后通过对快拍信号的协方差矩阵的特征值进行调整和处理,实现精确的协方差矩阵的逆运算估计,避免了传统的复杂求逆运算,尤其适合多传感器和快拍样本受限的环境。

仿真实验和海试数据证明,提出的算法波束指向性能更优,信号处理复杂度更低,随着阵元间距数的增加,性能获得明显的提升。

【总页数】4页(P126-129)
【作者】何宪文;温东阳;董永峰;李智忠
【作者单位】海军潜艇学院;海军雷达声呐修理厂
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于宽带MVDR波束形成的弱信号检测研究
2.基于矢量阵宽带MVDR聚焦波束形成的水下噪声源定位方法
3.基于数据重构的宽带相干源MVDR算法
4.一种宽
带高分辨MVDR有效算法研究5.一种改进的基于空时MVDR的宽带DOA估计算法
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