基于重构有效性的鲁棒自适应波束成形

基于重构有效性的鲁棒自适应波束成形是一项应用在多领域中的重要技术，它涉及到信号处理，特别是在雷达、声纳、无线通信、麦克风阵列语音处理、医学成像和射电天文学等领域。自适应波束成形技术的核心目标是通过调整阵列天线的权重来增强从特定方向接收的信号，并抑制来自其他方向的干扰。 在自适应波束成形的研究中，Capon波束成形算法因其在干扰加噪声抑制方面的优越性能而广为人知。该算法相比于非自适应（数据独立）波束成形器具有更好的性能。然而，Capon算法在实际应用中也面临性能退化的挑战，主要包括以下三个方面：预设与实际导向矢量（Steering Vector，SV）之间的不匹配、训练数据中存在感兴趣信号（Signal of Interest，SOI）以及训练样本数量较少。 为了解决这些问题，研究者们对导向矢量和重构干扰加噪声协方差矩阵（INC）的联合估计进行了探索。这些波束成形器通过考虑导向矢量和干扰加噪声协方差矩阵的同时估计，旨在提高波束成形性能。然而，很少有人关注重构的有效性。在这项研究中，作者提出了一个新的波束成形器，该波束成形器引入了改善因子（Improve Factor，IF），用以评估有无重构时输出信噪比（Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio，SINR）的改进程度。通过利用改善因子与输入信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）之间的关系，可以在重构带来的性能提升和重构所需的计算负荷之间进行权衡。 在此过程中，首先对导向矢量进行估计，然后根据信噪比的水平来决定是否需要重构干扰加噪声协方差矩阵。在实现时，研究者使用了球形不确定性集合和干扰方向的稀疏性。通过仿真结果表明，所提出的波束成形器相比于现有的自适应波束成形算法具有更好的性能。 关键词中提及的“协方差矩阵重构”指的是在波束成形过程中，为了改善性能，需要重构阵列信号数据的协方差矩阵。因为真实环境下的协方差矩阵往往与理论模型存在差异，通过重构能够更准确地反映实际情况。 “改善因子（Improve Factor，IF）”是一个衡量指标，它表示波束成形器在进行干扰加噪声协方差矩阵重构之后，相对于没有重构时输出信噪比的提升程度。它帮助设计者在提升系统性能与增加计算复杂度之间进行权衡。 “导向矢量估计（Steering Vector Estimation）”在波束成形中是一个重要步骤，它指的是基于阵列接收数据来估计期望信号的方向矢量。导向矢量的准确性直接关系到波束成形器的性能，特别是在面对信号方向估计误差时，能够对波束成形器产生显著影响。 文章通过提及研究历史和背景，为读者展现了自适应波束成形领域的进展，并指出了现有技术存在的问题。此外，文章也通过列举研究的动机和目标，展示了作者在这一领域所做的尝试和创新。 通过这项研究，学术界和工业界可以获得对自适应波束成形技术更加深入的理解，尤其是在如何提高算法鲁棒性以及如何在实际应用中取得性能和计算成本之间最优平衡方面。这也为未来在该领域内的进一步研究和技术发展提供了宝贵的参考和启示。