一种利用稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束形成方法

简介：
本文提出了一种基于稀疏干扰协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束成形技术，显著提升了复杂噪声环境下的信号处理性能和系统稳定性。 基于Capon谱估计的干扰噪声协方差矩阵重构方法可以消除快拍数据中的期望信号，从而提高波束形成算法的稳健性。然而，在快拍次数较少的情况下，该方法的效果会受到限制：Capon谱估计的结果准确性降低，导致重构矩阵出现较大误差，并且计算量也相对较高。 针对这些问题，设计了一种新的基于稀疏干扰协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法。通过引入方向波动参数来修正Capon谱估计结果，并利用接收数据矩阵特征值和干扰信号的空间稀疏性，在经过调整后的干扰方向范围内进行重构操作，从而减少计算量。 理论分析与仿真实验表明，新提出的算法在保持对期望信号角度偏差稳健性的前提下，降低了对于快拍次数及误差的敏感度。该方法形成的波束旁瓣电平更低、零陷更深且宽度有所增加。