【摘 要】
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波束形成算法通过调整不同阵元上的加权系数使天线阵列获取特定方向上的信息。在理想条件下,最小方差无失真响应(MVDR)算法能够获得良好的输出性能。但是,受采样点数、方向误
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波束形成算法通过调整不同阵元上的加权系数使天线阵列获取特定方向上的信息。在理想条件下,最小方差无失真响应(MVDR)算法能够获得良好的输出性能。但是,受采样点数、方向误差以及采样信号中包含的期望信号影响,算法性能下降。本文主要研究了适用于不同条件下的干扰噪声协方差矩阵重构(CMR)算法,使用重构的矩阵替代采样协方差矩阵进行波束赋形,能够减弱采样信号中包含的期望信号对系统性能的影响,提升系统在高信噪比条件下的输出性能。本文中阐述了天线阵列模型与典型波束形成算法,分析了系统误差对算法性能的影响；给出一种修正的基于干扰信号方向向量的IOB-CMR算法,并通过在代价函数上添加Lp范数或L2范数约束来提升算法于存在干扰信号方向误差条件下的输出性能；还给出一种基于采样协方差矩阵特征向量的ESB-CMR算法,不需要干扰信号的波达方向(DOA)信息为已知条件,具有良好的鲁棒性能；接下来把ESB-CMR算法与阵列修正算法、前后向空间平滑(FBSS)算法相结合,得到适用于相干信号条件下的MESB-CMR算法与FBSS-ESB-CMR算法；针对MESB-CMR算法可处理相干信号数目有限以及FBSS-ESB-CMR算法存在阵元孔径损失的不足,又给出一种利用采样协方差矩阵中最大特征值对应的特征向量构造Toeplitz矩阵的Toeplitz-ESB-CMR算法；并将ESB-CMR算法、Toeplitz-ESB-CMR算法与宽带信号处理中的非相干信号子空间方法(ISM)相结合,用于处理高信噪比宽带信号条件下的频域信号,可以省去相干信号子空间方法(CSM)的频率聚焦过程；文中给出的算法均通过仿真实验进行了性能评估分析。
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