基于干擾加噪聲協方差矩陣重構的穩健自適應波束形成

王寧章，閔仁江，許慧青

(廣西大學 計算機與電子信息學院，廣西 南寧 530004)

?

基于干擾加噪聲協方差矩陣重構的穩健自適應波束形成

王寧章，閔仁江，許慧青

(廣西大學 計算機與電子信息學院，廣西 南寧 530004)

在自適應波束形成中，由于期望信號(SOI)導向矢量(SV)的誤差、采樣點數較少、訓練數據中存在期望信號成分等原因，造成波束形成的性能嚴重下降。針對以上問題，提出了一種穩健波束形成方法。首先利用MUSIC算法和參數估計來重構不包含SOI的干擾噪聲協方差矩陣，再通過利用相關系數來估計出期望信號導向矢量。仿真結果表明，該算法可以處理較大的方向誤差，并且信噪比(SNR)在較大的范圍內都可以得到比傳統方法更佳的性能。

自適應波束形成；MUSIC算法；導向矢量估計

0 引言

由于接收特定方向的信號，波束形成器可以認為是空間濾波器。它可以應用在不同的信號處理領域，包括雷達、聲吶、醫學成像、射電天文、無線通信等。作為數據依賴型波束形成器，自適應波束形成器通過抑制信號環境中的干擾和噪聲，提取期望信號來調整權重矢量[1]。標準的Capon波束形成器(Standard Capon Beamformer, SCB)是大家所熟知的波束形成器，如果訓練數據中不包含期望信號(Signal of Interest, SOI)，那么SCB可以有最優的輸出信干噪比(Signal-to-Interface-plus-Noise Ratio, SINR)和高分辨率[2]。但是在實際的訓練數據中經常存在SOI。在過去的幾年中，許多穩健自適應波束形成器算法被提出，用來解決訓練數據中存在的SOI和導向矢量(Steering Vector, SV)誤差問題[3-5]。

在文獻[3]中，GU Y等人提出使用Capon空間譜積分方法，其中積分區域為除SOI方向以外的角度區域，這種方法可以重構出干擾噪聲協方差矩陣。通過解決二次約束二次規劃(QCQP)問題來修正SOI假設的SV。這個方法在解決方向誤差上會獲得一個很好的性能。但是該方法的復雜度很高，并且需要知道精確的陣列結構信息。針對以上問題，HUANG L等人[4]提出把求不確定集合積分區域轉變為求環不確定集合積分區域以及用離散求和方法來重構干擾噪聲協方差矩陣。CHEN F等人[5]提出一種低復雜度的相關系數重構方法，通過直接使用采樣協方差矩陣的特征向量與假設的SV有最大的相關性來解決SOI的SV估計問題。這幾種方法都可以有效地提高波束形成性能，但是它們對于SOI和干擾信號存在相關性的問題都比較敏感，可能會造成SOI存在于重構的干擾噪聲協方差矩陣中，造成性能急劇下降。本文使用MUSIC算法和參數化估計優化采樣協方差矩陣和重構干擾噪聲協方差矩陣，然后，對估計采樣協方差矩陣進行特征分解和相關性分析，得出修正的SV。

1 信號模型

考慮M個陣列元素組成的均勻線性陣列(Uniform Liner Array, ULA)，并接受L個遠場的窄帶信號。窄帶波束形成器的輸出可表示為：

y(k)=ωHx(k)

(1)

其中，k是時間參數，x(k)=[x1(k),…，xM(k)]T為一個M×1的陣列觀測復數矢量，ω=[ω1,ω2,ω3,…,ωM]T是M×1的波束形成權重復數矢量，(·)T和(·)H分別代表轉置和Hermitian轉置，觀測矢量(訓練參數)可以表示為:

(2)

理論上的數據協方差矩陣可以表示為:

R=E{x(k)xH(k)}=ARSAH+RN

(3)

(4)

其中，I是M×M的單位陣。

為了測量波束形成的性能，在SOI不失真時的最大輸出SINR可以定義為:

(5)

其中，

Ri+n=E{(xint(k)+n(k))(xint(k)+n(k))H}

(6)

(7)

上述問題的最優權重矢量為:

(8)

(9)

2 提出波束形成算法

本文提出了一種新的自適應波束形成算法來重構干擾噪聲協方差矩陣，該方法采用MUSIC算法原理和參數化估計來優化采樣協方差矩陣以及重構出干擾噪聲協方差矩陣。同時，該方法利用相關系數來修正估計的SV。

2.1 干擾加噪聲協方差矩陣重構

為了重構干擾加噪聲協方差矩陣，基于文獻[6]的方法原理，公式(4)可以寫成如下形式：

(10)

上等式可轉化為：

(11)

(12)

對上式對角化得到:

(13)

(14)

(15)

使用式(15)，重構的干擾噪聲協方差矩陣可以表示為:

(16)

2.2 期望信號SV的估計

(17)

US=[e1,e2,e3,…，eL]

(18)

其中，US為信號子空間，由于特征向量與信號的SV處于相同的空間，假設的期望信號SV可以被期望信號的特征向量來代替?？梢允褂孟嚓P系數的定義來找出符合情況的特征向量。由于期望信號SV與期望信號的特征向量有最大的相關性，可以用公式表示為：

(19)

根據式(17)找到最大的相關系數對應的ei，即可以得到期望信號的特征向量es，考慮到期望信號SV的范數約束，估計的期望信號SV可以表示為:

(20)

因此，權重矢量可以寫為：

(21)

由上可見，算法主要的復雜度是在進行特征分解時，復雜度為O(M3)。與前文提到的算法相比，算法的復雜度大幅降低，更有利于實際工程的應用。

3 仿真結果

將本文的方法分別與對角加載算法[8]、特征空間算法[9]、最差性能優化算法[10]、重構算法[3]和低復雜度重構算法[5]相比較。在仿真中，假設從信號源接收的每個信號與實際信號存在[-5°，5°]的差別，這個假設可以表示隨機的方向誤差，再使用公式(8)計算出最優SINR。

圖1為存在信號方向誤差的輸出SINR隨輸入SNR變化圖，快拍點數固定為30。從圖中可以看出，對角加載算法、特征空間算法、最差性能優化算法在SNR較高時，輸出SINR明顯低于其他4種算法；本文提出的算法在低SNR和高SNR時都有高于其他算法的輸出SINR，以SNR為15 dB為例，與最優輸出SINR算法相差僅0.3 dB左右。因此，本文算法的高性能可以使得波束形成的穩健性有較大的提升。圖2為存在信號方向誤差的輸出SINR隨快拍點數變化圖，SNR固定在10 dB，顯而易見，在快拍數變化中，本文算法有穩定的輸出SINR，并且比其他算法有更高的輸出SINR。

圖1 輸出SINR隨輸入SNR變化圖

圖2 輸出SINR隨快拍點變化圖

4 結論

本文提出一種新穎的干擾加噪聲協方差矩陣重構的穩健算法，利用MUSIC算法和參數化估計，得到重構的干擾噪聲協方差矩陣。其次，使用了最大相關系數來估計出期望信號的SV，該方法對于較大的干擾方向誤差有較好的穩健性能。仿真結果表明：在采樣點較少或輸入SNR較低和較高時，該方法都存在一個最優的輸出SINR。

[1] REED I S, MALLETT J D, BRENNAN L E. Rapid convergence rate in adaptive arrays[J]. IEEE Transactions on Aerospace & Electronic Systems, 1974, AES-10(6):853-863.

[2] SHEN S, YU W, SINICA A, et al. Detection, estimation, and modulation theory[M]. Publishing House of Electronics Industry, 2003.

[3] GU Y, LESHEM A. Robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix reconstruction and steering vector estimation[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(7):3881-3885.

[4] HUANG L, ZHANG J, XU X, et al. Robust adaptive beamforming with a novel interference-plus-noise covariance matrix reconstruction method[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2015, 63(7):1643-1650.

[5] CHEN F, SHEN F, SONG J. Robust adaptive beamforming using low-complexity correlation coefficient calculation algorithms[J]. Electronics Letters, 2015, 51(6):443-445.

[6] SANTOS E L, ZOLTOWSKI M D. Spatial power spectrum estimation based on a MVDR- MMSE-MUSIC hybrid beamformer[C].IEEE International Conference on Acoustics, 2005:809-812.

[7] SCHMIDT R O. Multiple emitter location and signal parameter estimation[J]. IEEE Transactions on Antennas & Propagation, 1986, 34(3):276-280.

[8] LI J, STOICA P, WANG Z. On robust Capon beamforming and diagonal loading [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2003, 51(7):1702-1715.

[9] JIA W, JIN W, ZHOU S, et al. Robust adaptive beamforming based on a new steering vector estimation algorithm [J]. Signal Processing, 2013, 93(9):2539-2542.

[10] VOROBYOV S, GERSHMAN A B, LUO Z Q. Robust adaptive beamforming using worst-case performance optimization: a solution to the signal mismatch problem [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2003, 51(2):313-324.

Robust adaptive beamforming based on interference-plus-noise covariance matrix reconstruction

Wang Ningzhang, Min Renjiang,Xu Huiqing

(School of Computer and Electronics & Information, Guangxi University, Nanning 530004, China)

In adaptive beamforming, due to the mismatch of signal of interest (SOI) steering vector (SV), inefficiency of training data and the presence of the SOI components in the training data, the performance of classical beamformers may be considerably degraded. To deal with these problems, a robust beamforming method is proposed in this paper. Firstly,the MUSIC algorithm and parametric estimate are used to reconstruct the interference-plus-noise covariance matrix which does not contain SOI. With the constructed interference-plus -noise matrix, the estimated SV is achieved by calculating the correlation coefficient. Simulation results demonstrate the proposed algorithm can deal with the large direction errors, and also be able to achieve relatively better performance in a large range of the signal-to-noise ratio (SNR).

adaptive beamforming; MUSIC algorithm; steering vector estimation

TN911

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.23.018

王寧章，閔仁江，許慧青. 基于干擾加噪聲協方差矩陣重構的穩健自適應波束形成[J].微型機與應用，2016,35(23)：62-64，68.

2016-08-10)

王寧章(1964-)，男，博士，主要研究方向：微電子學與固體電子學。

閔仁江(1991-)，男，碩士研究生，主要研究方向：信息處理。