本發(fā)明屬于通訊技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成(weightedl1-normsparseconstraintrobustbeamforming，wl1-rbf)方法及裝置。

背景技術(shù)：

無(wú)論在雷達(dá)還是通信技術(shù)領(lǐng)域，陣列信號(hào)處理技術(shù)一直都是多天線系統(tǒng)的一項(xiàng)重要技術(shù)，而波束形成(beamforming，bf)技術(shù)是陣列信號(hào)處理技術(shù)中最重要的一項(xiàng)技術(shù)。波束形成技術(shù)的基本思想是增強(qiáng)來(lái)自期望方向的目標(biāo)信號(hào)，抑制來(lái)自其它方向的干擾信號(hào)及噪聲，以最大化輸出信干噪比(signal-to-interference-plus-noise，sinr)。

波束形成器主要分為兩大類，一種是與數(shù)據(jù)獨(dú)立的傳統(tǒng)波束形成器，另一種是與數(shù)據(jù)依賴的現(xiàn)代波束形成器。傳統(tǒng)波束形成器與接收信號(hào)獨(dú)立，其干擾抑制能力有限?，F(xiàn)代波束形成器都是數(shù)據(jù)依賴的，其中最經(jīng)典的為最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(mvdr)波束形成器，該波束形成器最大化陣列輸出功率，同時(shí)保持期望信號(hào)方向的陣列增益為1。由于該類波束形成器假定信號(hào)服從高斯分布，而脈沖噪聲是一種比高斯信號(hào)更常見(jiàn)的信號(hào)類型，可用α穩(wěn)定分布來(lái)建模該類型脈沖噪聲。由于α穩(wěn)定分布不存在二階及二階以上的統(tǒng)計(jì)量，所以在脈沖噪聲環(huán)境下，mvdr及其它基于二階統(tǒng)計(jì)量的的波束形成器性能嚴(yán)重下降。

近幾年，學(xué)者們提出了一系列針對(duì)α(0＜α≤2)穩(wěn)定分布脈沖噪聲下的波束形成算法。如基于分?jǐn)?shù)低階矩(fractionallowerorderstatistics，flos)波束形成方法、基于最小散度準(zhǔn)則(minimumdispersion，md)波束形成方法、幾何功率最小化(geometricpower，gp)波束形成方法等等?；趂los的波束形成方法利用陣列輸出的分?jǐn)?shù)p(0＜p＜2)階統(tǒng)計(jì)量作為目標(biāo)函數(shù)，該波束形成器的缺點(diǎn)是要求0＜p＜α，即要求已知或預(yù)估計(jì)α穩(wěn)定分布的特征指數(shù)α。基于md的波束形成方法，利用lp范數(shù)設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，但是該方法仍然需要選擇合適的p值，且計(jì)算復(fù)雜度較高。基于gp的波束形成方法利用基于對(duì)數(shù)矩的零階統(tǒng)計(jì)量設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，該方法無(wú)需先驗(yàn)已知α穩(wěn)定分布的特征指數(shù)α，也無(wú)需設(shè)置相應(yīng)的階數(shù)p值，但該方法要求樣本數(shù)較多，當(dāng)樣本數(shù)不足時(shí)，其旁瓣較高。

隨著壓縮感知理論的發(fā)展及其在信號(hào)處理中的廣泛應(yīng)用，出現(xiàn)了一系列基于稀疏約束的波束形成方法。如基于l1范數(shù)稀疏約束的最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(l1-mvdr)的波束形成法、基于l1范數(shù)稀疏約束的最小散度無(wú)畸變響應(yīng)(l1-mddr)的波束形成法、加權(quán)l(xiāng)1范數(shù)稀疏約束最小方差無(wú)畸變響應(yīng)(wl1-mvdr)的波束形成法等。針對(duì)高斯模型下，l1-mvdr法在mvdr波束形成器的目標(biāo)函數(shù)中加入l1稀疏約束項(xiàng)，降低旁瓣電平，但是該方法對(duì)不同角度方向的所有信號(hào)施加了相同的稀疏約束，稀疏正則參數(shù)的選擇對(duì)波束形成的性能影響較大。針對(duì)非高斯α穩(wěn)定分布模型下，l1-mddr法在最小絕對(duì)統(tǒng)計(jì)平均中引入l1稀疏約束，目的是提高波束形成性能。wl1-mvdr法利用基于協(xié)方差矩陣特征分解的子空間思想構(gòu)造加權(quán)矩陣，對(duì)干擾信號(hào)人為地施加較大的約束，顯著提高了干擾抑制能力，但是該方法針對(duì)的是是高斯信號(hào)且信號(hào)協(xié)方差矩陣存在的情況。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于提供一種脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)干擾抑制能力不強(qiáng)，輸出信干噪比不高的問(wèn)題。

本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供了一種脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法，所述方法包括：

根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式；

通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣；

基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法求解最優(yōu)權(quán)矢量，并根據(jù)所述最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。

本發(fā)明實(shí)施例第二方面提供了一種脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成裝置，所述裝置包括：

公式建立模塊，用于根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式；

矩陣構(gòu)建模塊，用于通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣；

矢量求解模塊，用于基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法，求解最優(yōu)權(quán)矢量；

信干噪比計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。

從上述本發(fā)明實(shí)施例可知，本發(fā)明根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式，通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣，基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法求解最優(yōu)權(quán)矢量，并根據(jù)最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明對(duì)干擾信號(hào)自適應(yīng)地施加較大的約束，顯著改善了干擾抑制能力，提高了輸出信干噪比。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

附圖1是本發(fā)明第一實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法的實(shí)現(xiàn)流程示意圖；

附圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

附圖3是α取1.6時(shí)，mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的波束方向圖；

附圖4是α取1時(shí)，mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的波束方向圖；

附圖5是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同特征指數(shù)的關(guān)系曲線；

附圖6是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同快拍數(shù)的關(guān)系曲線；

附圖7是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同輸入snr的關(guān)系曲線。

具體實(shí)施方式

為使得本發(fā)明實(shí)施例的發(fā)明目的、特征、優(yōu)點(diǎn)能夠更加的明顯和易懂，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而非全部實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參閱附圖1，附圖1為本發(fā)明第一實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法的實(shí)現(xiàn)流程示意圖。如附圖1所示，該方法主要包括以下步驟：

s101、根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式；

一個(gè)目標(biāo)信號(hào)和p個(gè)干擾信號(hào)從遠(yuǎn)場(chǎng)入射到包含m個(gè)陣元的均勻線陣上，利用波束方向圖的稀疏性，聯(lián)合波束形成輸出最小絕對(duì)平均和l1范數(shù)最小化建立優(yōu)化公式：

s.t.w^hv(θ0)＝1

其中，e|w^hx(n)|為陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均，λ||w^haq||1為l1稀疏約束項(xiàng)，w為m×1維權(quán)矢量，x(n)為陣列在n時(shí)刻接收的m×1維信號(hào)，e{·}表示求統(tǒng)計(jì)均值，||·||1表示取1范數(shù)，a＝[v(θ1),v(θ2),…,v(θl)]為旁瓣角度區(qū)域內(nèi)空域采樣形成的m×l維導(dǎo)向矢量矩陣，l為角度區(qū)域內(nèi)采樣個(gè)數(shù)，q為l×l維的對(duì)角加權(quán)矩陣，λ為權(quán)衡稀疏度與陣列輸出幾何功率的正則化參數(shù)，表示取最小值對(duì)應(yīng)的參數(shù)w，為陣列在θi方向的導(dǎo)向矢量，d為陣元間距，ζ為波長(zhǎng)，θ0為目標(biāo)信號(hào)方向，s.t.表示約束條件。

s102、通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣；

n(n≥1)為所述陣列接收到的快拍的個(gè)數(shù)，其接收信號(hào)表示為x＝[x(1),x(2),…,x(n)]，其中，陣列在n時(shí)刻接收的快拍信號(hào)x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xm(n)]，(1≤n≤n)。

對(duì)x(n)做無(wú)窮范數(shù)歸一化處理，無(wú)窮范數(shù)歸一化處理后的信號(hào)為

計(jì)算無(wú)窮范數(shù)歸一化處理后的信號(hào)的采樣協(xié)方差矩陣

將采樣協(xié)方差矩陣做特征值分解，求得噪聲子空間un；

將旁瓣角度區(qū)域內(nèi)空域采樣m×l維導(dǎo)向矢量矩陣a共軛轉(zhuǎn)置與噪聲子空間un相乘，得矩陣e；

對(duì)矩陣e的每一行取l2范數(shù)，并取其倒數(shù)作為對(duì)角矩陣上相應(yīng)對(duì)角線上的元素，即得加權(quán)矩陣q。

s103、基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法求解最優(yōu)權(quán)矢量，并根據(jù)最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。

定義復(fù)數(shù)矢量的l1范數(shù)為：

|gi|1＝|re(gi)|+|im(gi)|

根據(jù)復(fù)數(shù)矢量l1的范數(shù)定義，將復(fù)變量表示成實(shí)部和虛部?jī)刹糠?，擴(kuò)展成實(shí)變量，利用迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法，求得所述優(yōu)化公式中最優(yōu)權(quán)矢量的迭代公式為：

并通過(guò)以下處理，求得最優(yōu)權(quán)矢量：

a＝[1,0]^t

π(wr)＝diag{|η(1)|^-1,…,|η(2n+2l)|^-1}

η＝drwr∈r^2(n×l)

其中，wr初始化為

最優(yōu)權(quán)矢量w＝wr(1:m)+j·wr(m+1:2m)。

信干噪比sinr是一個(gè)專業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，定義為

e{·}表示求統(tǒng)計(jì)均值，w為最優(yōu)權(quán)矢量，{·}^h表示共軛轉(zhuǎn)置，v(θ0)為目標(biāo)信號(hào)導(dǎo)向矢量，陣列在n時(shí)刻接收的快拍信號(hào)x(n)＝[x1(n)，x2(n),…,xm(n)]表示為

其中，表示干擾加噪聲信號(hào)，表示p個(gè)干擾信號(hào)，n(k)表示噪聲信號(hào)，v(θ0)s(n)表示目標(biāo)信號(hào)。

當(dāng)w選擇最優(yōu)時(shí)，sinr計(jì)算公式中的分母項(xiàng)的值為最小值，sinr值就會(huì)變?yōu)樽畲?。也就是說(shuō)，當(dāng)w選擇最優(yōu)時(shí)，干擾及噪聲抑制能力就最好。

附圖3、附圖4是α分別取1.6和1時(shí)，mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的波束方向圖。

令陣元數(shù)為m＝6，陣元間距為d＝0.5ζ(ζ為波長(zhǎng))。對(duì)于l1-madr方法，λ＝0.01，最大迭代次數(shù)為20；對(duì)于本發(fā)明提出的wl1-rbf方法，λ1＝0.01，最大迭代次數(shù)仍為20。a為[-90°,0°)和(0°,90°]角度范圍內(nèi)空域采樣形成的導(dǎo)向矢量矩陣，采樣間距為1°，目標(biāo)信號(hào)和兩個(gè)干擾信號(hào)都建模為對(duì)稱α穩(wěn)定分布，位置參數(shù)為0，其特征函數(shù)為(δ為尺度參數(shù))。信噪比定義為10logδs^{^α}/δn^{^α}(δs和δn分別表示信號(hào)和噪聲的尺度參數(shù))，干噪比的定義與信噪比相同。目標(biāo)信號(hào)的到達(dá)方向?yàn)?°，兩個(gè)干擾信號(hào)的到達(dá)方向分別為-40°和40°，信噪比為10db，干噪比為10db，加性脈沖噪聲建模為復(fù)對(duì)稱α穩(wěn)定分布，快拍數(shù)n為300，圖中縱坐標(biāo)表示的是歸一化方向圖增益，橫坐標(biāo)表示波束掃描的空域范圍[-90°,90°]。

從附圖3、附圖4中可以看出，在特征指數(shù)逐漸變小時(shí)，本發(fā)明提出的wl1-rbf方法表現(xiàn)出比mvdr方法及l(fā)1-madr方法更優(yōu)的波束形成效果。

附圖5是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同特征指數(shù)的關(guān)系曲線；附圖6是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同快拍數(shù)的關(guān)系曲線；附圖7是mvdr方法、l1-madr方法及本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的輸出sinr與不同輸入snr的關(guān)系曲線。

由附圖5可以看出，特征指數(shù)α取1～2中任意值時(shí)，本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的脈沖噪聲輸出sinr比mvdr方法及l(fā)1-madr方法都要高，即本發(fā)明提出的wl1-rbf方法對(duì)脈沖噪聲有更好的穩(wěn)健性。由附圖6可知，在低快拍下，本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的波束形成性能比mvdr方法和l1-madr方法要好很多，且在隨著快拍數(shù)的增加，算法趨于穩(wěn)定，且穩(wěn)定狀態(tài)下本發(fā)明的輸出sinr比其他兩種方法高約2db。由附圖7可知，在相同輸入snr情況下，本發(fā)明提出的wl1-rbf方法比mvdr方法和l1-madr方法的輸出sinr要高，且隨著輸入snr的增加，mvdr方法的輸出sinr趨于收斂，而本發(fā)明的輸出sinr隨著snr的增加而增加，波束形成性能明顯改善。因此，相較于另兩種方法，本發(fā)明提出的wl1-rbf方法的波束形成性能有較大改善。

本發(fā)明實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法，根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式，通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣，基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法求解最優(yōu)權(quán)矢量，并根據(jù)最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明對(duì)干擾信號(hào)自適應(yīng)地施加較大的約束，顯著改善了干擾抑制能力，提高了輸出信干噪比。

請(qǐng)參閱附圖2，附圖2是本發(fā)明第二實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，為了便于說(shuō)明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分。附圖2示例的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成裝置，主要包括：公式建立模塊201、矩陣構(gòu)建模塊202、矢量求解模塊203、信干噪比計(jì)算模塊204。

公式建立模塊201，用于根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式；

矩陣構(gòu)建模塊202，用于通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣；

矢量求解模塊203，用于基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法，求解最優(yōu)權(quán)矢量。

信干噪比計(jì)算模塊204，用于根據(jù)最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。

上述各功能模塊實(shí)現(xiàn)各自功能的具體過(guò)程，可參考前述第一實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法的相關(guān)內(nèi)容，此處不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成裝置，根據(jù)陣列輸出絕對(duì)值統(tǒng)計(jì)平均與波束方向圖的稀疏性，建立優(yōu)化公式，通過(guò)無(wú)窮范數(shù)歸一化和特征子空間法，構(gòu)建加權(quán)矩陣，基于迭代復(fù)加權(quán)最小二乘法求解最優(yōu)權(quán)矢量，并根據(jù)最優(yōu)權(quán)矢量計(jì)算信干噪比。相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明對(duì)干擾信號(hào)自適應(yīng)地施加較大的約束，顯著改善了干擾抑制能力，提高了輸出信干噪比。

需要說(shuō)明的是，對(duì)于前述的各方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)便描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā)明，某些步驟可以采用其它順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說(shuō)明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定都是本發(fā)明所必須的。

在上述實(shí)施例中，對(duì)各個(gè)實(shí)施例的描述都各有側(cè)重，某個(gè)實(shí)施例中沒(méi)有詳述的部分，可以參見(jiàn)其它實(shí)施例的相關(guān)描述。

以上為對(duì)本發(fā)明所提供的脈沖噪聲下的加權(quán)稀疏約束穩(wěn)健波束形成方法及裝置的描述，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上，本說(shuō)明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。