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1、代号W701 学号.1Q75490350分类JN91_k7 密级公开U D C_ 编号题（中、英文）目基于对角加载的自适应波束形成算法研究Research on Adaptive BeamformingAlgorithms based on Diagonal Loading董政mo aS 作者姓名因變学校指导教师姓名职称周峰副数授工程 领域鱼于包週售壬程企业指导教师姓名职称网旦曼西工 论文类型技术研究提交论文日期二零一三年二月西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道徳，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了
2、文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说 明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名： 口期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保 留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以允许采用影印、缩印或其它
3、复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后 结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本人签名： H期导师签名： 日期摘要摘要自适应波束形成是阵列信号处理的一个主要方面，应用于航空、航天、雷达 和通信系统中，其实质是通过自适应的改变权矢量以达到增强期望信号、抑制干 扰信号的日的；对角加载波束形成算法通过在采样协方差矩阵上自适应地注入白 噪声矩阵来提高自适应波束形成算法的稳健性。针对HKB(Hoerl, Kennard, and Baldwin)算法中加载系数随快拍数增加而引起 输出SINR性能下降的问题，本文提出了一种基于脊回归技术的加权最小二乘对角 加载波束形成算法，该算法
4、利用蒙特卡洛实验统计得到的剩余矢量中各元素同分 布且相关的先验信息来设计剩余矢量的协方差矩阵，进而得到加权矩阵，用加权 最小二乘理论估计脊参数(即加载系数)。该算法充分利用了剩余矢量的先验信息， 通过加权矩阵对“色”的剩余矢量进行白化处理，因此优于HKB算法中直接用最 小二乘估计得到的加载系数，提高了输出SINR性能。本文主要围绕自适应波束形成和对角加载算法展开研究，首先介绍了常规 Cnpon波束形成算法，研究了波束指向误差等对Capon波束形成造成的影响，即 输出SINR性能下降、波束畸变、旁瓣升高等问题；然后介绍了几种对角加载波束 形成算法，包括固定对角加载算法、基于广义线性组合波束形成算
5、法、基于脊回 归技术的对角加载算法和采用最差性能优化的自适应波束形成算法，对各种算法 的优缺点进行了详细讨论；最后，在HKB算法的基础上，提出基于加权最小二乘 的对角加载波束形成算法，仿真结果表明，相较于其他儿种算法，本文改进算法 不仅提高了输出SINR,且具有明显的抗干扰能力。关键词：稳健自适应波束形成 对角加载 自适应阵列 脊回归AbstractAbstractAs one of the main aspects of array signal processing, adaptive beamforming (ABF) is widely used in aviation, aerosp
6、ace, radar and communication systems. Adaptively changing the weight vector with the signal circumstance can increase desired signal and suppress interference signal. Diagonal loading algorithm improves the robustness of weighting beam forming algorithm by adaptively injecting noise matrix on the sa
7、mple covariance matrix.In HKB algorithm, the loading level increases with snapshots which causes the performance degradational. Aiming at this problem, this paper proposes a new diagonal loading beamforming algorithm via ridge regression and weighted least square This algorithm uses the apriori info
8、rmation of elements in the residual vector obtained by Monta-Carlo experiment with the same distribution and correlation to design covariance matrix of residual vector, then weighted matrix is achieved, and ridge parameter is solved by weighted least square theory. This algorithm uses the apriori in
9、formation of the residual vector sufficiently, and does the whitening process on the residual vector of color with weighted matrix. Therefore, this algorithm improves output STNR performance and is better than HKB which directly uses the parameter estimated by least square method.This paper is focus
10、ed on the adaptive beamforming and diagonal loading algorithm. Firstly, the conventional Capon beamforming algorithm is introduced and studied the impact of array steering vector error on Capon beamforming, namely performance degradation, beam distortion, e le vated side lobe and so on. Secondly, to
11、 improve the robustness of the conventional adaptive beamforming algorithm, several diagonal loading beamforming algorithms are introduced, including fixup diagonal loading algorithm, diagonal loading algorithm based on the Generalized Linear Combination as well as adaptive beamforming algorithm usi
12、ng worst-case performance optimization. In addition, the advantages and disadvantages of these algorithms are discussed in detail. Finally, a new diagonal loading beamforming algorithm via ridge regression and weighted least square is proposed. The simulation results show that the improved algorithm
13、 not only improves the output SINR but also has obvious anti-jamming capability conpared with other algorithms.Keywords: Robust Adaptive BeamformingDiagonal LoadingAdaptive Array Ridge Regression目录第一章绪论11研究背景和意义11自适应波束形成的发展和现状112对角加载方法的意义21.2本文的主要工作3第二章稳健自适应波束形成方法概述52.1引言52.2概述52.2.1阵列信号模型52.2.2最优波束
14、形成准则62.3常规自适应波束形成的研究92.3.1常规自适应波束形成92.3.2高SNR对Capon波束形成的影响102.3.3误差对自适应阵列性能的影响112.4实验仿真及分析142.5本章小结16第三章自适应对角加载波束形成算法173引言173.2对角加载问题的提出173.2.1小特征值扰动的影响173.2.2相关性的影响183.3常见的对角加载波束形成算法193.3.1固定加载算法介绍193.3.2基于广义线性组合(GLC)的自适应波束形成算法介绍203.3.3采用最差性能优化的稳健自适应波束形成算法介绍223.4本章小结24第四章基于脊回归技术的加权最小二乘对角加载波束形成算法254
15、.1引言254.2脊回归分析254.3最小二乘估计28431 最力、二乘估计理论284.3.2加权最小二乘估计理论29基丁 对角加载的自适应波束形成算法研究4.4本文算法304.4.1 HKB波束形成算法304.4.2本文算法介绍314.5实验仿真344.5.1 无误差仿真344.5.2有误差仿真364.6本章小结37结束语39 11参考文献作者在读期间的研究成果4347第一章绪论3第一章绪论1研究背景和意义自适应阵列处理是阵列信号处理的主要分支之一，可广泛应用于雷达、通信、 地震监测、声呐、射电天文、导航、语音信号处理、地质勘探以及生物I矢学工程 等众多军事及国民经济领域。自适应阵列处理已经走过了近半个世纪的发展历程, 尤其在近30年得到了迅速发展，特别是现在随着无线数字通信技术的迅猛发展， 自适应阵列处理应用于移动通信系统引起了广泛重视和研究兴趣，进一步加速了 该技术的发展。随着科技的进步，采用阵列天线代替单个连续孔径的天线，即利用空间离散 的阵列天线合成等效的孔径，继而可与自适应信号处理技术相结合，自适应地抑 制未知来向的干扰。自适应阵列处理是一种空间采样处理技术，通过一定布置的 空间阵元对空间信号场进行采样，然后对各阵元加权相加得到期望的
