GPS自适应天线阵多波束形成算法
多波束声纳波束形成算法
多波束声纳波束形成算法
多波束声纳是一种能够同时发射多个声波束的声纳系统，它具有高分辨率和广覆盖区域的特点。
而波束形成算法是多波束声纳系统中的重要部分，它能够将多个波束的信号进行合成，进而提高声纳系统的性能。
多波束声纳波束形成算法有许多种，其中常见的包括波束加权法、自适应波束形成法、最大似然法等。
波束加权法是一种较为简单的波束形成算法，它通过对波束进行加权，使得目标信号的能量最大化，从而提高舰船对目标的探测和识别能力。
自适应波束形成法则是一种基于信号处理技术的波束形成算法，它能够自动调整波束的方向和形状，以适应不同环境下的信号变化。
自适应波束形成法可以通过引入自适应滤波器，对多个输入信号进行加权，进而实现对目标信号的抑制和背景噪声的降低。
最大似然法是一种基于统计学原理的波束形成算法，它将目标信号和背景噪声看作随机变量，通过最大化目标信号与背景噪声之间的似然比，实现对目标信号的探测和定位。
总之，多波束声纳波束形成算法是多波束声纳系统中的核心部分，它能够在复杂的海洋环境中提高声纳系统的性能，进而实现对海洋目标的探测和定位。
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第3章自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法波束形成技术在最近几年有着日新月异的发展，它的研究方向在于寻找最快最准确的算法，在减少由阵列数据规模的增加而带来的计算量的同时，保持波束形成的优良性能。
普通的波束形成系统，是一种预多波束形成系统，当它处在各向同性、均匀分布的噪声场时，可能具有相当好的检测能力。
但是，一旦出现近场干扰或者背景噪声有着某种不平稳性，则通信系统的检测能力就会迅速下降，因而出现了自适应波束形成技术。
所谓自适应波束形成（ABF ）就是控制处理器能够根据环境噪声场的变化，不断的自动调节本身的参数以适应周围环境，抑制干扰并检出有用信号。
衡量一个波束形成算法的优劣主要看算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。
前四项指标是最常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。
在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束形成算法，能否降低其对误差的敏感就显得十分重要了，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其它用户的干扰，从而导致系统性能的急剧下降。
3.1 常见准则分析自适应波束形成技术经过了几十年的发展，己经逐渐走向成熟，鉴于己有许多文献专著专门来介绍波束形成的基本原理和概念，这里，我们着重介绍一些最基本的波束形成准则和算法。
其中，自适应处理器可以根据许多不同的准则选择最佳权矢量[8]。
一般来说，这些准则包括：最大信噪比（MaxSNR ）、线性约束最小方差（LCMV ）、最大似然（ML ）、最小二乘（LS ）。
3.1.1 最小二乘（LS ）准则LS 准则是在有限数目的时间采样上使阵列输出和期望响应间的差值最小。
在该方案中，收集数据向量i u 一组p 个快拍。
设要求根据一组输入信号矢量：1()[(),,()]T M x n x n x n = 1,2,,n n =（3-1）采用图3-1的滤波器对需要的信号()(1,2,,)d k k n =进行估计，并取滤波器的输出()y n 为()d k 的估计值ˆ()dk*ˆ()()()()H T dk y n w x k x k w === 1,2,,k n =（3-2）图3-1 采用线性组合器的波束形成器式中12[,,,]T M w w w w =为加权矢量。
自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。
3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。
1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为： 1()[(),,()]TMx n x n x n =（3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d nd n d n w x n =-=-（3-26）最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27）式中{}E 表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()Ty n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}M i n E e t式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。
由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2R e []T Hxdxx E d nw r w R w =-+ （3-29）其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。
自适应波束形成算法
自适应波束形成算法
自适应波束形成是一种用于增强某一方向信号的算法，适用于海洋、天文、雷达、无线通信等领域。
自适应波束形成算法的基本思想是在接收端采集到的多路信号中，将主要方向上的信号增强，抑制其他方向上的信号。
这可以通过使用一个权重向量来实现，权重向量中的每个元素对应于一个收发天线或传感器的输入信号，在不同情况下进行适当的调整，使得每个元素的值能够最大化或最小化特定的性能指标，例如信噪比或互相干扰。
这样就能够滤除噪声，减少前向干扰和多径效应，提高通信品质和探测能力。
常见的自适应波束形成算法有最小均方误差算法（LMS）和最小误差方向估计（MVDR）算法。
前者根据误差变化的方向对权重向量进行迭代更新，后者则使用海森矩阵的逆矩阵推导出权重向量。
自适应波束形成算法的实现需要多个相关信号的加权和运算，因此涉及到复杂的
计算和存储要求，也需要对信号进行预处理和后处理。
此外，由于其具有计算量大，实时性要求高等特点，需要对不同系统进行优化，适配特定的应用场景。
波束形成 算法
波束形成算法
波束形成算法是一种利用阵列信号处理方法，通过调整合成波束的权重和相位，以实现信号增强或抑制的技术。
其目的是改变阵列天线的指向性，从而增强感兴趣的信号，抑制干扰和噪声。
常见的波束形成算法包括最小均方误差（Least Mean Square, LMS）算法、最大信噪比（Maximum Signal-to-Noise Ratio, MSNR）算法、最大似然（Maximum Likelihood, ML）算法和
最小方差无偏（Minimum Variance Unbiased, MVU）算法等。
LMS算法是最简单的一种波束形成算法，它通过不断迭代调
整权重和相位，最小化输出信号与期望信号之间的均方误差，从而达到波束指向性的优化。
MSNR算法则基于最大化信号与噪声的比值，通过调整权重
和相位以最大化输出信号的信噪比，从而实现波束形成的优化。
ML算法则是基于概率统计的方法，通过似然函数最大化，估
计出最适合的权重和相位配置，从而实现波束形成。
MVU算法则是一种无偏估计方法，通过最小化误差的方差，
以实现波束形成的优化。
以上只是几种常见的波束形成算法，实际应用中还有很多其他的算法和改进方法，具体选择哪种算法要根据具体的应用场景和需求进行评估和选择。
多波束形成方法及其实现
多波束形成方法及其实现多波束形成（Multi-beamforming）是一种通过使用多个天线元素来形成多个波束（beam）的技术，以增强无线通信系统的信号质量和容量。
多波束形成可应用于各种无线通信系统，包括无线局域网（WLAN）、移动通信系统（如LTE和5G）以及卫星通信系统等。
本文将介绍多波束形成的基本原理、方法及其实现。
多波束形成的基本原理是通过利用多个天线元素的互相合作来形成多个波束，以提高系统的整体性能。
传统的单波束系统只能向特定方向发送和接收信号，而多波束形成系统可以同时向多个方向发送和接收信号，从而实现更高的信号覆盖范围和通信容量。
1.天线阵列设计：多波束形成需要使用多个天线元素来形成多个波束。
因此，首先需要设计一个合适的天线阵列结构，以满足系统对多个波束的要求。
常见的天线阵列结构有线阵、面阵和体阵等，可以根据具体的应用场景选择合适的结构。
2.信号采集：多波束形成需要对接收到的信号进行采集和处理。
首先，系统需要对每个天线元素接收到的信号进行采集，并将其转换成数字信号。
随后，通过使用AD转换器将模拟信号转换成数字信号，并进行滤波等前处理操作。
4.数据处理：多波束形成系统需要对合成的波束进行数据处理。
首先，系统需要对接收到的信号进行解调和解码，提取出有效的数据信息。
随后，可以对提取出的数据进行误码纠正和信号增强等处理操作，以提高系统的性能。
5. 多用户接入：多波束形成系统通常需要同时支持多个用户的接入。
为了实现多用户接入，系统需要采用多用户的接入技术，如时分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）或正交分频多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）等。
通过使用这些技术，系统可以在同一时间和频率资源上同时支持多个用户的通信。
需要注意的是，多波束形成系统的实现需要考虑到系统复杂性和成本等因素。
GPS接收中的自适应盲波束形成算法
维普资讯
３ １ 作 用 于 单 颗 卫 星 信 号 的 零 解 扩 器 ．
由于恒 模特 性嘲 ， 星导航 信 号可 以通 过一 阶 卫 ＣＭ 阵列 从 ｙ ｎ 提 取 ， （） 同时产生权 值 信号 如下 ：
ｇ ｎ 一 ｗ 聆 （ ） （） （ ） 聆 ｗ（ ＋ １ 一 ｗ（ ） ２ （ ） （ ） ｎ ） ｎ ＋ ｎ ￡ ｎ （） ７ （ ） ８
占ｎ （ ）一 ｓ ｎ｛ｅ ｌ ｇ（ ） ） ｇ ｒａ ｛ ｎ ） （ ０ １）
［ ， ∞ｆ… ， ， ∞ ∞ 一 ， ∞ 一 ］
（） ３
由于 ｄｃ 一０ 置 零 解 扩 器 的输 出包 括 干 扰 信 ， 号和 噪声 ， 不包 括关 注 的卫 星导航 信号 。 但 定 义传统 的和零解 扩器 的输 出（ 略去下标 ）
扰 ， 频 带较宽 ， 过卫 星信 号 的全 带 宽 ， 波技 术 其 超 滤
量 ｓ ｋ 表 示 干 扰 ， ｋ 是 加 性 高 斯 白噪 声 矢 量 （） ｎ（ ）
（ ＡＷ ＧＮ） 。
难 以达 到理 想 效果 。 自适 应 空 域 滤 波 是 对 付 人 为
恶意干 扰 的有 效措 施 。 自适 应 空 域 滤 波 天 线 阵 通 常分 为两类 ： 一类 是 将 零 陷 对 准 干 扰 ， 抑 制 或 第 用 对 消办 法 降低干 扰 的影响 ； 第二 类是 通 过波束 赋 形 提升对 接 收信号 的天线 增 益 ， 而用低 旁瓣 对准 干 扰 信 号 ， 到 提高信 噪 比的 目的 。本文 所述 原理 属 于 达
每颗 卫 星使 用 唯 一 的伪 随机 噪声 （ Ｒ 码 ， Ｐ Ｎ） 重复 ２ Ｏ次 Ｃ Ａ码 ， ／ 定义 第 ｉ 卫星 的 Ｐ Ｎ 码 颗 Ｒ
自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。
3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。
1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为：1()[(),,()]T M x n x n x n = （3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T dn y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d n dn d n w x n =-=- （3-26） 最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27） 式中{}E 表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()T y n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}MinE e t （3-28） 式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。
由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2Re[]T H xd xx E d n w r w R w =-+ （3-29） 其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。
第3章自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。
3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。
1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为： 1()[(),,()]T M x n x n x n =（3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d n dn d n w x n =-=- （3-26）最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27）式中{}E 表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()T y n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}MinE e t式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。
由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2Re[]T H xd xx E d n w r w R w =-+ （3-29）其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。
自适应波束形成算法
自适应波束形成算法自适应波束形成算法是一种信号处理技术，用于增强特定方向的信号，同时抑制来自其他方向的干扰信号。
该算法广泛应用于雷达、通信、声纳等领域。
自适应波束形成算法基于波束形成原理，即通过控制阵列天线的相位和振幅来形成一个窄束宽度的波束，从而实现对特定方向信号的接收。
传统的波束形成方法需要预先确定信号传播路径和目标方向，而自适应波束形成算法则可以自动适应环境的变化和目标位置的移动，实现更加灵活和精确的信号处理。
自适应波束形成算法的核心是自适应滤波器。
该滤波器可以根据输入信号的特征和预设的目标方向，自适应地调整滤波器系数，使得输出信号在目标方向上增益最大，同时在其他方向上抑制干扰。
自适应滤波器的调整过程是一个迭代的过程，需要不断地更新滤波器系数，直到满足特定的收敛条件。
自适应波束形成算法的优点是具有较强的抗干扰能力和适应性。
在复杂的信号环境中，自适应波束形成算法可以通过自动调整滤波器系数来适应不同的干扰类型和强度，从而实现更加精确和可靠的信号处理。
此外，自适应波束形成算法还具有较好的方向分辨率和信噪比增益，可以有效地提高信号检测和识别的准确性。
然而，自适应波束形成算法也存在一些挑战和限制。
首先，该算法需要对输入信号进行复杂的处理和计算，需要较高的计算资源和算法实现能力。
其次，自适应波束形成算法对初始条件和环境变化较为敏感，需要进行较为复杂的参数设置和调整。
最后，自适应波束形成算法在处理非平稳信号和多目标信号时存在较大的局限性，需要结合其他信号处理技术进行综合应用。
自适应波束形成算法是一种重要的信号处理技术，具有广泛的应用前景和发展潜力。
在未来的研究中，需要进一步深入探索其优化和改进方法，以实现更加高效和可靠的信号处理。
智能天线自适应波束成形算法概要
第四章智能天线自适应波束成形算法简介4.1 引言智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术，自20世纪90年代初由一些学者提出后，近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。
它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DSP技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。
智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异，对信号进行空间上的处理。
与FDMA,TDMA及CDMA相对应，智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术，它使通信资源不再局限于时域、频域和码域，而是拓展到了空间域。
它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下，根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。
智能天线技术与其它通信技术有机相结合，可以增加移动通信系统的容量，改善系统的通信质量，增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。
4.2 智能天线技术及其优点智能天线，即具有一定程度智能性的自适应天线阵，自适应天线阵能够在干扰方向未知的情况下，自动调节阵列中各个阵元的信号加权值的大小，使阵列天线方向图的零点对准干扰方向而抑制干扰，增强系统有用信号的检测能力，优化天线方向图，并能有效地跟踪有用信号，抑制和消除干扰及噪声，即使在干扰和信号同频率的情况下，也能成功地抑制干扰。
如果天线的阵元数增加，还可以增加零点数来同时抑制不同方向上的几个干扰源。
实际干扰抑制的效果，一般可达25--30dB以上。
智能天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个移动用户，同时抑制来自窄波束以外的干扰信号和噪声，使系统处于最佳的工作状态。
智能天线利用空域自适应滤波原理，依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来，它主要包括两个重要组成部分，一是对来自移动台发射的多径电波方向进行到达角(DOA估计，并进行空间滤波，抑制其它移动台的干扰；二是对基站发送信号进行数字波束形成，使基站发送信号能够沿着移动电波的到达方向发送回移动台，从而降低发射功率，减少对其它移动台的干扰。
自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS
传统的通信系统中，基站大线通常是全向天线，此时，基站在向某一个用户发射或接收信号时，不仅会造成发射功率的浪费，还会对处于其他方位的用户产生干扰。
然而，虽然阵列天线的方向图是全向的，但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后，可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束，即"波束成形" ，且波束的方向性可控。
波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户，提高频谱利用率，降低干扰。
传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向（DOA）的估计值构造阵列天线的加权向量，且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。
然而，在移动通信系统中，用户的空间位置是时变的，此时，波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。
自适应波束成形算法可以满足上述要求。
本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究，重点研究自适应波束成形技术。
要求理解掌握波束成形的基本原理，掌握几种典型的自适应波束成形算法，熟练使用MATLAB仿真软件，并使用MA TLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析，评估算法性能。
（一）波束成形：波束成形，源于自适应大线的一个概念。
接收端的信号处理，可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。
从天线方向图（pattern）视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。
例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。
同样原理也适用用于发射端。
对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。
波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题：使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。
在阵列信号处理的范畴内，波束形成就是从传感器阵列重构源信号。
虽然阵列天线的方向图是全方向的，但阵列的输出经过加权求和后，却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个“波束”。
波束形成技术的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将大线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。
GPS自适应天线阵多波束形成算法分析
关 键 词 ：通 信技 术 ；自适 应 阵列 ；波 束形 成 ；功 率倒 置 ；最小 方差 无 失真 响 应 ；解 耦最 大似
然 ；到 达 角 中 图 分 类 号 ： Ｎ １ ． Ｔ ９ １４ 文献标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ０１ ９ （ ｏ ｏ １ ・６ ６０ １ ０ — ３ ２ ｌ ） ２ １８ －５ ０
摘要 ： Ｐ Ｇ Ｓ天 线 阵列接收抗 干扰 技术 多采用 Ｐ Ｉ自适 应调 零 算 法 ， 但其 自由度 有 限， 基 于卫 而 星 Ｄ Ａ估计 的波束形 成技 术又敏感 于到达 角 的估计 性 能。本 文提 出基 于 Ｄ ＭＬ的卫 星到 达角 估 Ｏ Ｅ
计结 合 多波 束形成抗 干扰 技术 ， Ｄ Ａ估 计性 能稳健性 高 、 算量小 。分析 了 Ｐ 其 Ｏ 计 Ｉ自适 应零 陷技 术 和 Ｍ Ｄ 多波束 形成技 术 的接 收机结 构 、 法。仿真 结果表 明 了多波束 形成 方法 的有 效 性和 稳健 Ｖ Ｒ 算
ｐ ｒｏ ｍ ａ ｃ ｆＤＯＡ ｓｉ ｔｒｉ ｏ ｓ ｎ ａ ｅ ｓ ｃ ｍ ｐ ｔｔｏ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｏ ｅ ｔｍａ ｏ ｓ ｒｂｕ ｔａ ｄ ｈ ｓｌ ｓ ｏ ｕ ａｉｎ．Ｔｈ ｅ ｅｖ ｒｓｒ ｔ ｒ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ｆ ｅ ｒ ｃ ｉｅ ｔｕｃｕ ｅ ａ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｏ
ｓ ｏ ｓ ＭＶＤＲ）ｉ ａ ａｙ ｅ ｐ ｎ ｅ（ ｓ ｎ ｌｚｄ，ｃ ｍｐ ｔｒｓｍｕａｉｎ ｃ ｎｉ ｈ ｖ ｉ ｂｌｙ ａ ｄｒｂ ｓ ｅ ｓｏ ｅ ｍｕｔ ｏ ｕｅ ｉ ｌｔ ｏ ｆ ｍｓｔｅａ ａｌ ｉｔ ｎ ｏ ｕ ｔ ｓ ｆｔ ｌ ・ ｏ ｒ ａ ｉ ｎ ｈ ｉ
包 括 自适 应滤 波技术 、 阵列 天 线 技术 以及 导 航 信号
处 理技术等 。 自适 应滤 波技术 能够有 效地去 除窄带 干扰（ 相对 Ｇ Ｓ信 号 ） 但难 以应 对 宽 带 干扰 ； 括 Ｐ ， 包 Ｉ Ｓ辅 助技术在 内的导 航信 号处 理 能够 克服 一定 的 Ｎ
第3章自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法波束形成技术在最近几年有着日新月异的发展，它的研究方向在于寻找最快最准确的算法，在减少由阵列数据规模的增加而带来的计算量的同时，保持波束形成的优良性能。
普通的波束形成系统，是一种预多波束形成系统，当它处在各向同性、均匀分布的噪声场时，可能具有相当好的检测能力。
但是，一旦出现近场干扰或者背景噪声有着某种不平稳性，则通信系统的检测能力就会迅速下降，因而出现了自适应波束形成技术。
所谓自适应波束形成（ABF ）就是控制处理器能够根据环境噪声场的变化，不断的自动调节本身的参数以适应周围环境，抑制干扰并检出有用信号。
衡量一个波束形成算法的优劣主要看算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。
前四项指标是最常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。
在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束形成算法，能否降低其对误差的敏感就显得十分重要了，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其它用户的干扰，从而导致系统性能的急剧下降。
3.1 常见准则分析自适应波束形成技术经过了几十年的发展，己经逐渐走向成熟，鉴于己有许多文献专著专门来介绍波束形成的基本原理和概念，这里，我们着重介绍一些最基本的波束形成准则和算法。
其中，自适应处理器可以根据许多不同的准则选择最佳权矢量[8]。
一般来说，这些准则包括：最大信噪比（MaxSNR ）、线性约束最小方差（LCMV ）、最大似然（ML ）、最小二乘（LS ）。
3.1.1 最小二乘（LS ）准则LS 准则是在有限数目的时间采样上使阵列输出和期望响应间的差值最小。
在该方案中，收集数据向量i u 一组p 个快拍。
设要求根据一组输入信号矢量：1()[(),,()]T M x n x n x n = 1,2,,n n =（3-1）采用图3-1的滤波器对需要的信号()(1,2,,)d k k n =进行估计，并取滤波器的输出()y n 为()d k 的估计值ˆ()dk*ˆ()()()()H T dk y n w x k x k w === 1,2,,k n =（3-2）图3-1 采用线性组合器的波束形成器式中12[,,,]T M w w w w =为加权矢量。
GPS多波束盲自适应动态干扰抑制算法
波 束 盲 自适 应 动 态 干扰 抑 制 算 法 。 首先 利 用 子 空 间 投 影 和 零 陷展 宽 技 术 抑 制 动 态 干 扰 ， 然 后 将 无 干 扰 的 数 据 送 入 多波束形成 器 ， 由 于 ＧＰ Ｓ信 号 和 噪 声 的 重 复 周 期 不 同 ， 所 以 可以根据 延迟 协方 差矩 阵的分 解得 到信号 子 空间 ，
ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｌ ｌ ｓ ｗｉ ｄ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ． Ｔｈ ｅ ｎ， ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｏ ｎ ｌ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈｅ ＧＰＳ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｂ ｅ ａ ｍｆ ｏ ｒ ｍｅ ｒ ｓ ，ｗｈ ｏ ｓ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｒ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ —
ＧＰ Ｓ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｓ ｓ ｕ ｐ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｅ ｉ ｖ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｓ ｕ ｂ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｗｉ ｔ ｈ
GPS多波束盲自适应动态干扰抑制算法
GPS多波束盲自适应动态干扰抑制算法王磊;吕自鹏;刘海涛;李冬霞【摘要】依据全球定位系统（global position system，GPS）C／A码信号的周期重复特点，提出了一种新的多波束盲自适应动态干扰抑制算法。
首先利用子空间投影和零陷展宽技术抑制动态干扰，然后将无干扰的数据送入多波束形成器，由于GPS信号和噪声的重复周期不同，所以可以根据延迟协方差矩阵的分解得到信号子空间，进而确定每个波束的权矢量。
仿真证明，该方法能有效抑制动态干扰，同时又能将波束的主瓣对准卫星方向，从而提高卫星信号的信噪比。
%A blind adaptive algorithm of multiple beamformers for the moving interference suppression in global position system (GPS)receiver is presented,which relies on the unique structure of the C/A code of the GPS.Firstly,the moving interference is suppressed by proj ecting the received data on the noise subspace with the nulls widening technique.Then,the obtained data matrix which only contains contributions from the GPS components and noise is processed by multiple beamformers,whose weight vectors are determined by the eigen-value decomposition of the correlation matrix of the received data between its delayed version.Simulation results show that the proposed algorithm can effectively eliminate moving interference and enhance the GPS signals at the array output.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)002【总页数】6页(P253-258)【关键词】全球定位系统;动态干扰;多波束形成【作者】王磊;吕自鹏;刘海涛;李冬霞【作者单位】中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津300300;中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津 300300;中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津 300300;中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津 300300【正文语种】中文【中图分类】TN965;TN91.7全球定位系统(global position system, GPS)是由美国国防部研制建立的一种具有全方位、全天候、全时段、高精度的卫星导航系统,能为全球用户提供低成本、高精度的三维位置、速度和精确定时等导航信息。
GPS接收中的自适应盲波束形成算法
GPS接收中的自适应盲波束形成算法
张骅;郭海侠
【期刊名称】《全球定位系统》
【年(卷),期】2008(33)2
【摘要】给出了一种用于对抗干扰的GPS接收盲自适应波束形成算法.该方法基于一种新的解扩器和一阶恒模算法.优点是在形成波束对准期望信号并消除干扰时,不需要直接给出这些信号的DOA(信号来向)信息.计算机仿真结果给出了对抗干扰的性能.
【总页数】4页(P13-15,30)
【作者】张骅;郭海侠
【作者单位】西安导航技术研究所,陕西,西安,710068;西安导航技术研究所,陕西,西安,710068
【正文语种】中文
【中图分类】P225
【相关文献】
1.GPS抗干扰接收机自适应天线阵功率倒置算法研究 [J], 何永前;李建璜
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多波束形成方法
多波束形成技术研究摘要：讨论了跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）中关于多波束形成的算法，优选的有LMS自适应方式和相位调整自适应方式；并简单介绍了波束控制和波束形成的实现。
关键词：TDRSS；多波束形成；LMS自适应算法；相位调整自适应算法一、前言随着航天技术的发展，要求测控通信站能高覆盖地对飞船等多个目标进行测控通信。
要解决这个问题靠现有地面测控网和业务接收站已不能满足要求，需要建立天基测控通信系统，即跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)。
TDRSS把测控通信站搬移到天上同步定点轨道的中继星上，从上向下观测中低轨卫星、飞船、航天飞机等空间飞行器，从而提高了覆盖率。
为了减轻中继星的复杂性和负担，将中继卫星观测到的数据和信息传到地面，由地面中心站进行处理。
TDRSS中继星相控阵天线同时与多个用户航天器保持跟踪，地面站到航天器的正向通讯为时分多波束，反向通讯为码分和同时多波束。
为了减轻中继星的负担，中继星上只装有形成正向天线波束扫描所需的电调移相器，由地面终端计算并发出指令，调节星上移相器相位，让天线波束以时分方式扫描对准各用户航天器，在对准期间完成正向数传。
多个用户航天器送到中继星的反向数传信号在星上进行多波束形成会大大增加中继星的复杂性，反向信号经星上阵列天线接收和变换，各阵元收到的信号用频分多路方式相互隔离送往地面，由地面接收前端将频分多路还原成同频多路阵元输出，交由终端进行相控阵多波束形成处理。
所谓波束形成, 就是利用开环控制或闭环自适应跟踪方法，对不同反向到达的信号用不同的权系数矢量对各阵元输出进行幅度和相位加权, 使各阵元收到的同一用户信号在合成器中得以同相相加, 输出信号最大, 干扰和噪声最小。
当存在多个目标时, 地面终端利用码分多址方法和利用多个波束形成器并行地完成各目标的波束合成处理完成各用户的数传与测控。
二、多波束形成算法数据中继卫星系统在多址方式下，服务对象一般分布在较低的地球轨道上，当用户星离地面的轨道高度在3 000 km以下时，中继星各阵元波束宽度只要26°就可覆盖地球周围的所有用户星。
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Abstract： Powerinversion adaptive algorithm is the most popular method of GPS antenna array antijam technology，but the degree of freedom is limited，and the beamforming technology based on the Direction of Arrival （ DOA ） of GPS satellite is sensitive to the performance of estimator． The paper proposes a multibeamforming antijam technology based on decoupled maximum likelihood angler estimator，the performance of DOA estimator is robust and has less computation． The receiver structure and algorithm of both powerinversion adaptive nulling and multibeamforming of Minimum Variance Distortionless Response （ MVDR） is analyzed，computer simulation confirms the availability and robustness of the multibeamforming algorithm． Key words： communiction technology； adaptive array； beamforming； powerinversion； minimum variance distortionless response； decoupled maximum likelihood； direction of arrival 包括自适应滤波技术、 阵列天线技术以及导航信号 处理技术等。自适应滤波技术能够有效地去除窄带 干扰（ 相对 GPS 信号 ） ， 但难以应对宽带干扰； 包括 INS 辅助技术在内的导航信号处理能够克服一定的 但干扰容限一般为 15 dB 左 窄带干扰和宽带干扰， 右。采用空域自适应滤波技术和波束形成技术是目 ［1 ］ 前最有效的抗干扰技术 ， 抗干扰能力可达 40 ～ 60
x（ t n ） x （ t n ） ∑ n =1
H
； a（ θl ） 为天线阵对 X= 为投影算子，
方向θl 的信号方向向量； u i = ［ x （ t1 ） ， x （ t2 ） ， …， x （ t N） ］ ∈C
^H Xy i εi 槡
M×N
4
仿真结果与分析
^i y ^H ^l 为卫 y ； εi = y i ，
0 ［7 ］
=
eq
1 J BB / S 1 + C / N0 Q BB R C
，
（ 7）
式中： L 为当前应用卫星数目； Q 为干扰及噪声信号 方差阵， 鉴于卫星信号功率相对干扰及噪声功率低 ^≈ 1 有Q 很多， N
N
式中： Q BB 为宽带干扰的扩频处理增益调整因子 （ 无 对带限白噪声干扰取 2. 22 ； J BB / S 为干信比； 量纲） ， R C 为 GPS 伪码速率（ chips / s） 。
－1 w opt = R xx h P omin ，
（ 2）
H －1 xx
P omin = （ h R 式中： R xx 为接收信号协方差阵，
T
h）
－1
h =［ 1， 0， …， 0］ ， 为最小输出功率， 即约束参考阵 元的权值始终为 1 ， 使得总的输出功率最小却不至 于为零。 2. 2 多波束形成算法
自适应天线系统是由多元天线阵和信息处理器 组成的系统。信息处理器根据系统输入和输出自适 自动修正和优化天线的方向图 应调整天线阵权值， 和频率响应， 抑制干扰， 提高系统输出信噪比。 由于 GPS 接收机工作时至少需要 4 颗卫星， 相 应的自适应波束形成技术主要分为 2 种模式： 基于 功率倒置 （ PI ） 技术的空域自适应滤波技术和多波 束形成技术， 其基本结构如图 1 所示。 自适应阵列 发展趋势是与全数字接收机的集成， 多在数字域实 现， 因此将各天线数据下变频并采样。 空域自适应
第 31 卷第 12 期 2 0 1 0 年 12 月
兵
工
学
报
Vol． 31 No． 12 Dec． 2010
ACTA ARMAMENTARII
GPS 自适应天线阵多波束形成算法分析
张文明
（ 国防科学技术大学 电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073 ）
摘要： GPS 天线阵列接收抗干扰技术多采用 PI 自适应调零算法， 但其自由度有限， 而基于卫 星 DOA 估计的波束形成技术又敏感于到达角的估计性能 。本文提出基于 DEML 的卫星到达角估 计结合多波束形成抗干扰技术， 其 DOA 估计性能稳健性高、 计算量小。分析了 PI 自适应零陷技术 和 MVDR 多波束形成技术的接收机结构、 算法。仿真结果表明了多波束形成方法的有效性和稳健 性。 关键词： 通信技术； 自适应阵列； 波束形成； 功率倒置； 最小方差无失真响应； 解耦最大似 然； 到达角 中图分类号： TN911. 4 文献标志码： A 1093 （ 2010 ） 12168605 文章编号： 1000-
图1 Fig． 1 自适应天线阵结构 Adaptive antenna array structure
多波束形成技术需要卫星 DOA 信息支持。 由 且各信号间正交， 问题转化 于 GPS 民码是公开的，
1688
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第 31 卷
为正交已知信号波形的方位估计。 本文采用文献 ［ 6］ 提出的 DEML 方位估计算法， 具有运算量小， 分 辨率高， 不受信源数目限制， 估计精度可以达到克拉 CRB ） 等优点。 美－ 罗限（ Cramer_Rao， 类似求解多用户通信系统已知波形信号方向的 求解， 应用 DEML 方法求解各卫星方向， 可得卫星 的 DOA 为
2， …， L ） 的时域矢量估计值， 通常为 星信源 i（ i = 1 ， ［6 ］ 已知。采用上式得到的 DOA 估计的 CRB 为
2 ⊥ 2N ［ R ss］ ii ‖ P a i d i ‖
⌒
仿真采用 6 阵元均匀分布的圆阵天线， 参考阵 元位于方位 角 零 度 处， 周 长 为 GPS 信 号 波 长 3 倍 （ 即各相邻阵元间距半波长 ） 。 GPS 信源为采用编 9、 12 、 15 四颗星， 号为第 6 、 各卫星在当地水平坐标 135° 、 方 位 角 分 别 为 45° 、 系中 z 轴 偏 角 均 为 20° ， 225° 、 315° ； 信号采样率为 5 MHz， 信号中心频率为 1. 25 MHz［8］； 接收机噪声 与 信 号 功 率 之 比 均 为 20 dB ， 干扰信号为宽带噪声干扰的双干扰源， 在当地 方位角分别为 80° 水平坐标系中 z 轴偏角均为 20° ， （ 干扰 1 ） 、 140° （ 干扰 2 ） ， 各干扰与信号功率之比为 60 dB ， 干扰带宽 2 MHz． 图 3 （ a） 为采用 PI 技术的天线方向图， 图 3 （ b） 为多波束形成中对卫星 1 的方向图（ 假定 DOA 精确 已知） ， 其它卫星波束形成图略。 图中箭头所示为 干扰源方位， 两方法均在干扰源方向形成零陷 ， 其干 信比和载噪比如表 1 所示， 表中数据均为 100 次蒙 特卡洛仿真结果。 由表 1 可见， 在精确已知卫星 DOA 时， 多波束 形成性能明显超出空域自适应滤波技术 。当干扰源 接近卫星时， 卫星信号载噪比受到较大影响 （ 如干 扰源 2 与卫星 2 方位角相距 5° ） ， 两种情况下载噪
滤波技术根据采样数据和某种准则计算得到天线阵 权值， 各卫星的 DOA 通常不是必须的。多波束形成 技术对每个 GPS 卫星采用一个波束形成器， 需要根 据采样数据估计得到各卫星的 DOA 信息， 并和采样 数据一起计算得到各个波束形成器权值 。
2
多波束形成算法分析
假定接收信号模型为
L K
x（ t n ） =
图2 Fig． 2
天线坐标系中卫星 DOA
Satellite DOA of antenna coordinate
2. 1
空域自适应滤波算法
空域自适应滤波算法中最具代表性的有最小均 Applebaum （ HA ） 算法［5］， 方（ LMS） 算法和 HowellsLMS 算法需要参考信号， HA 算法需要知道信号来 向。根据 GPS 信号弱而干扰和噪声相对强的特点， 采用 PI 是适用的。 功率倒置自适应算法是基于线 性约束最小方差 （ LCMV ） 准则建立的， 也就是将自 适应阵列的输出功率最小作为最佳化准则 ， 通过零 陷对输入信号尽可能加以抑制， 本质上与 HA 算法 相同， 但不需要期望信号及其信号来向信息 ， 其最优 权值为
［6 ］ H ^ －1 2 ^ = max | a （ θi ） Q u i | ，i = 1 ， 2， …， L，（ 3 ） θ i ^ － 1 a（ θ ） θi a H （ θi ） Q i
式中： S0 为 GPS 接 收 机 天 线 接 收 到 的 信 号 功 率 （ dBw ） ， C / A 码约为 － 158. 5 dBw ； G S 为接收天线对 10lg（ kT0 ） 为热噪声密度 （ dBw / Hz ） ； L 为 信号增益， N f 为接收机噪声系数 （ dB ） ． 若取 N f 损耗 （ dBw ） ， L 为 2 dB ， 为 4. 3 dB ， 信号天线增益为 1. 5 dB ， 则 T0 为 100 K 时无干扰时 C / A 码载噪比约为 41. 9 dB / Hz［7］． 当存在宽带干扰时， 等效载噪比计算公式为 C (N )