电信科学 ›› 2018, Vol. 34 ›› Issue (3): 112-118.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2018019

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一种加权稀疏约束的Capon波束成形算法

杜永兴,马新,李宝山,秦岭   

  1. 内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古 包头 014010
  • 修回日期:2017-09-12 出版日期:2018-03-01 发布日期:2018-04-02
  • 作者简介:杜永兴(1980-),男,博士,内蒙古科技大学信息工程学院副教授,主要研究方向为微波技术与天线及数字信号处理等。|马新(1991-),女,内蒙古科技大学信息工程学院硕士生,主要研究方向为波束合成技术和无线光通信技术。|李宝山(1965-),男,内蒙古科技大学信息工程学院教授,主要研究方向为射频识别系统及应用。|秦岭(1979-),女,博士,内蒙古科技大学信息工程学院副教授,主要研究方向为无线通信系统。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61661044);国家自然科学基金资助项目(61501266);内蒙古自然科学基金资助项目(2015MS0625)

A weighted sparse constraint Capon beamforming algorithm

Yongxin DU,Xin MA,Baoshan LI,Ling QIN   

  1. School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,China
  • Revised:2017-09-12 Online:2018-03-01 Published:2018-04-02
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61661044);The National Natural Science Foundation of China(61501266);Inner Mongolia Autonomous Region Natural Science Foundation(2015MS0625)

摘要:

针对Capon波束成形器旁瓣较高及零陷不深的问题,对降低旁瓣及零陷的方法进行了研究,提出了一种加权稀疏约束Capon波束成形算法。首先利用旁瓣阵列流型矩阵与协方差矩阵的相关运算,得到干扰和噪声能量在不同方向的粗略后验分布情况,其次根据得到的结果对不同的方向加权不同的值,并对干扰进行约束。仿真结果表明,该算法有效降低了波束图的旁瓣及零陷深度,增加了抑制噪声及抗干扰的能力,且在期望信号误差和阵列误差情况下均保持较好的顽健性。

关键词: 波束成形, 加权稀疏约束, 旁瓣抑制, 抗干扰, 顽健

Abstract:

Aiming at the problem of high sidelobes and nulls was not deep of Capon beamformer,the methods of reducing sidelobes and nulls were studied,a weighted sparse constraint Capon beamforming algorithm was proposed.Firstly,using the correlation operation of sidelobe array manifold matrix and the covariance matrix obtained the interference and noise energy were roughly posterior distribution in different directions.Then,different values were weighted in different directions according to the results,and restrained the interference.Simulation results show that the approach can reduce the sidelobes and deepen the null to fall the depth of the beam pattern,and improve the ability of suppress noise and interference.The proposed method is robust to both expected and array errors.

Key words: beamforming, weighted sparse constraint, sidelobe suppression, anti-interference, robust

中图分类号: 

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