自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法

摘要

自适应加权的子阵级混合MIMO‑相控阵系统的干扰抑制方法，属于子阵级混合MIMO‑相控阵系统领域。它是为了解决子阵级混合MIMO‑相控阵系统的自适应干扰抑制的问题。本发明所述的自适应加权的子阵级混合MIMO‑相控阵系统的干扰抑制方法，首先建立子阵级混合MIMO‑相控阵系统，利用虚拟阵列的导向向量和虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值获得子阵级混合MIMO‑相控阵系统的自适应权值，并对子阵级混合MIMO‑相控阵系统的虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行加权，进而实现子阵级混合MIMO‑相控阵系统的自适应干扰抑制。

权利要求

1.自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法，其特征在于，该方法为：建立子阵级混合MIMO-相控阵系统，该系统中包括发射阵和接收阵，且发射阵和接收阵的结构完全相同，接收阵包括N个阵元，该N个阵元划分为L个子阵，相邻两个阵元的距离均为半工作波长，且每个子阵的输出的干扰加噪声信号均通过L个匹配滤波器进行匹配滤波，N和L均为正整数；

设接收阵的阵元级导向向量为 阵列的子阵转换矩阵为T，利用阵列的子阵转换矩阵T和接收阵的阵元级导向向量 获得接收阵的导向向量 根据接收阵的导向向量 获得虚拟阵列的导向向量 其中θ表示俯仰角，表示方位角；

对虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行K次采样，设第k次采样获得的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量为yV(k)，利用该虚拟阵列输出的干扰加噪声向量yV(k)对虚拟阵输出的干扰加噪声协方差矩阵进行估计，获得虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值 其中1≤k≤K；

利用虚拟阵列的导向向量 和虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值获得子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值w；

利用自适应权值w对子阵级混合MIMO-相控阵的虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行加权，进而实现子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应干扰抑制；

接收阵的阵元级导向向量为 的获得方法为：

设接收阵中第1个阵元位于坐标原点，即参考阵元，第n个阵元的坐标为(xn，yn)，其中n＝1,…,N，令 方向的单位向量在x方向的投影 方向的单位向量在y方向的投影 设第n个阵元的移相值 为：

式中，λ为工作波长，则接收阵的阵元级导向向量为：上述n的范围为1≤n≤N；

根据下式获得接收阵的导向向量

根据下式获得虚拟阵列的导向向量

式中，q＝[1,1,…,1]TL×1为一个L维列向量，各元素值均为1， 表示Kronecker积；

获得的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量为yV(k)的方法为：设所有阵元输出的干扰加噪声构成的干扰加噪声向量为yele(k)，利用干扰加噪声向量yele(k)获得的子阵输出的干扰加噪声向量为y(k)＝THyele(k)，其中1≤k≤K；

设各匹配滤波器的单位函数响应分别为h1(k)，h2(k)，...，hL(k)，其中第l个匹配滤波器的单位函数响应为hl(k)：hl(k)＝fl*(k0-k)

其中，1≤l≤L，fl(k)为发射阵第l个子阵的发射信号，k0为常数且为正整数,*表示取共轭；

设接收阵中第l个子阵的输出信号为yl(k)，则通过第l个匹配滤波器后的输出yV_ll(k)为：将第k次采样得到的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量用yV(k)表示，表示卷积运算；

利用下式获得虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值其中，H表示共轭转置；

利用下式获得子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值w：其中，μ为常数，设阵列的波束指向为 则 为虚拟阵列在波束指向处的导向向量。

说明书

自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法

技术领域

[0001] 本发明属于子阵级混合MIMO-相控阵系统领域。

背景技术

[0002] 子阵级混合MIMO-相控阵系统是将MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入-多输出)系统及相控阵系统进行结合的一种新系统，它能够克服已有的MIMO系统和相控阵系统的一些局限。

[0003] MIMO是一种新兴的系统，是目前国内外十分活跃的研究热点。它的优势通常是与传统的相控阵系统相比较而言的。MIMO系统与相控阵系统相比有较大优势，如更好的检测性能、更高的方向分辨率及估计精度，电子对抗及多径环境下更强的鲁棒性等。

[0004] 但是MIMO系统与相控阵系统相比也存在一些局限，包括：1、各天线阵元发射正交信号，不具备相控阵系统的相干处理增益，从而产生波束形状损失，并在目标散射截面积衰落时性能有所下降。2、产生信噪比(SNR)损失，影响目标检测及参数估计精度等，尽管MIMO系统的这种SNR损失可通过增加累积时间进行补偿，但由于应用中有限的相干处理时间及传播路径损耗等，这种方法有很大局限。3、现代电子系统常包含数百至数千个天线阵元，如直接应用MIMO体制，则需要很多独立的发射信号并在接收端采用数千个数字通道，这在硬件成本及算法运算代价方面均无法承受；而且为得到合适的发射信号，需对维数巨大的优化问题进行求解。

[0005] 子阵级混合MIMO-相控阵系统克服了MIMO系统的上述局限，可有效降低硬件成本及运算代价。其在保持MIMO系统所有优势的同时，还具有相控阵系统的相干处理增益的能力。但子阵级混合MIMO-相控阵系统目前还刚刚开始研究，有很多问题需要解决，例如自适应干扰抑制的问题。

发明内容

[0006] 本发明是为了解决子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应干扰抑制的问题，现提供自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法。

[0007] 自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法，该方法为：

[0008] 建立子阵级混合MIMO-相控阵系统，该系统中包括发射阵和接收阵，且发射阵和接收阵的结构完全相同，接收阵包括N个阵元，该N个阵元划分为L个子阵，相邻两个阵元的距离均为半工作波长，且每个子阵的输出的干扰加噪声信号均通过L个匹配滤波器进行匹配滤波，N和L均为正整数；

[0009] 设接收阵的阵元级导向向量为 阵列的子阵转换矩阵为T，利用阵列的子阵转换矩阵T和接收阵的阵元级导向向量 获得接收阵的导向向量 根据接收阵的导向向量 获得虚拟阵列的导向向量 其中θ表示俯仰角， 表示方位角；

[0010] 对虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行K次采样，设第k次采样获得的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量为yV(k)，利用该虚拟阵列输出的干扰加噪声向量yV(k)对虚拟阵输出的干扰加噪声协方差矩阵进行估计，获得虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值其中1≤k≤K；

[0011] 利用虚拟阵列的导向向量 和虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值 获得子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值w；

[0012] 利用自适应权值w对子阵级混合MIMO-相控阵的虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行加权，进而实现子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应干扰抑制。

[0013] 本发明所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法，在子阵级混合MIMO-相控阵的接收端能够自适应地抑制干扰，并使系统输出的信干噪比达到最大。

附图说明

[0014] 图1为子阵级混合MIMO-相控阵系统中阵列的子阵划分图；

[0015] 图2为子阵级混合MIMO-相控阵系统中接收端的结构示意图；

[0016] 图3为子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值的获得方法的流程图。

具体实施方式

[0017] 具体实施方式一：参照图1、图2和图3具体说明本实施方式，本实施方式所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法，该方法为：

[0018] 建立子阵级混合MIMO-相控阵系统，该系统中包括发射阵和接收阵，且发射阵和接收阵的结构完全相同，接收阵包括N个阵元，该N个阵元划分为L个子阵，相邻两个阵元的距离均为半工作波长，且每个子阵的输出的干扰加噪声信号均通过L个匹配滤波器进行匹配滤波，N和L均为正整数；

[0019] 设接收阵的阵元级导向向量为 阵列的子阵转换矩阵为T，利用阵列的子阵转换矩阵T和接收阵的阵元级导向向量 获得接收阵的导向向量 根据接收阵的导向向量 获得虚拟阵列的导向向量 其中θ表示俯仰角， 表示方位角；

[0020] 对虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行K次采样，设第k次采样获得的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量为yV(k)，利用该虚拟阵列输出的干扰加噪声向量yV(k)对虚拟阵输出的干扰加噪声协方差矩阵进行估计，获得虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值其中1≤k≤K；

[0021] 利用虚拟阵列的导向向量 和虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值 获得子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值w；

[0022] 利用自适应权值w对子阵级混合MIMO-相控阵的虚拟阵列输出的干扰加噪声信号进行加权，进而实现子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应干扰抑制。

[0023] 本实施方式中的子阵级混合MIMO-相控阵系统中的阵列采用平面相控阵，收/发共用。设阵列包含N个阵元，且阵元间距均为半波长λ/2，阵列采用子阵结构，设阵列划分为L个子阵，且发射阵与接收阵有相同的子阵结构，图1给出子阵级混合MIMO-相控阵系统中阵列的子阵划分结构。本实施方式中阵列与子阵形状是任意的，图1以阵列及子阵均是矩形阵为例进行说明。

[0024] 在子阵级混合MIMO-相控阵的发射阵，各子阵内部发射相参信号，工作于相控阵模式；而不同的子阵间发射正交信号，工作于MIMO模式。

[0025] 在子阵级混合MIMO-相控阵的接收端，应用空域自适应干扰抑制技术，使方向图在干扰方向形成零陷，从而自适应地抑制干扰。接收阵中包括移相器，用于控制波束指向。对各阵元的输出信号进行加权(如Taylor加权)以用于抑制接收方向图的旁瓣电平。接收阵中，相邻阵元通过子阵合成网络形成一些子阵(子阵总数为L)。各子阵的输出通过匹配滤波器组，以进行匹配滤波。由于有L个发射信号(系统发射端有L个子阵,每个子阵发射一个正交信号)，因而各匹配滤波器组均有L个匹配滤波器。由于匹配滤波器组的作用,系统接收端形成了一个虚拟阵。

[0026] 为自适应地抑制干扰，需对各匹配滤波器输出的干扰加噪声信号进行加权，所述干扰加噪声信号即虚拟阵列输出的干扰加噪声信号，因而共需要L2个自适应权值。本实施方式中自适应权值采用LCMV(Linearly Constrained Minimum Variance，线性约束最小方差)准则，也就是使系统输出的信干噪比(信号与干扰加噪声的功率之比)最大，即有最优的自适应干扰抑制性能。

[0027] 具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，接收阵的阵元级导向向量为 的获得方法为：

[0028] 设接收阵中第1个阵元位于坐标原点，即参考阵元，第n个阵元的坐标为(xn，yn)，其中n＝1,…,N，令 方向的单位向量在x方向的投影 方向的单位向量在y方向的投影 设第n个阵元的移相值 为：

[0029]

[0030] 式中，λ为工作波长，则接收阵的阵元级导向向量为：

[0031]

[0032] 上述n的范围为1≤n≤N。

[0033] 本实施方式中，接收阵的阵元级导向向量 为一个N维列向量，式中T表示转置。

[0034] 具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，根据下式获得接收阵的导向向量

[0035]

[0036] 本实施方式中，阵列的子阵转换矩阵T为N×L维矩阵，反映了子阵的特性，由子阵结构和各阵元的移相及幅度加权值共同决定。接收阵的导向向量 为L维列向量。

[0037] 具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，根据下式获得虚拟阵列的导向向量

[0038]

[0039] 式中，q＝[1,1,…,1]TL×1为一个L维列向量，各元素值均为1， 表示Kronecker积。

[0040] 本实施方式中，由于q＝[1,1,…,1]TL×1为一个L维列向量，且 表示Kronecker积2
(张量积)，因而 是一个L维的列向量。

[0041] 具体实施方式五：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，获得的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量为yV(k)的方法为：

[0042] 设所有阵元输出的干扰加噪声构成的干扰加噪声向量为yele(k)，利用干扰加噪声向量yele(k)获得的子阵输出的干扰加噪声向量为y(k)＝THyele(k)，其中(1≤k≤K)；

[0043] 设各匹配滤波器的单位函数响应分别为h1(k)，h2(k)，...，hL(k)，其中第l个匹配滤波器的单位函数响应为hl(k)：

[0044]

[0045] 其中，1≤l≤L，fl(k)为发射阵第l个子阵的发射信号，k0为常数且为正整数，*表示取共轭；

[0046] 设接收阵中第l个子阵的输出信号为yl(k)，则通过第l个匹配滤波器后的输出yV_ll(k)为：

[0047] yV_ll(k)＝hl(k)οyl(k)

[0048] 将第k次采样得到的虚拟阵列输出的干扰加噪声向量用yV(k)表示，ο表示卷积运算。

[0049] 第k次采样得到的匹配滤波器输出(即虚拟阵列输出)的信号yV_ll(k)共有L2个，1≤l≤L,1≤l≤L，构成了虚拟阵列输出的干扰加噪声向量yV(k)。

[0050] 本实施方式中，各子阵的输出信号均通过一个匹配滤波器组，如图2所示，匹配滤波器的输出信号即为虚拟阵列的输出，每个子阵的输出均通过L个匹配滤波器。

[0051] 由于共有N个阵元，因此yele(k)为一个N维列向量，y(k)为一个L维列向量。

[0052] 上述干扰加噪声向量为yele(k)与第k次采样相对应的阵元输出的干扰加噪声值构成的干扰加噪声向量。

[0053] 具体实施方式六：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，利用下式获得虚拟阵列输出的干扰加噪声协方差矩阵的估值

[0054]

[0055] 本实施方式中，对接收数据进行K次采样，利用各次采样得到的yV(k)，对虚拟阵输出的干扰加噪声协方差矩阵进行估计，获得 K为采样数，H表示共轭转置，因而 为一个L2×L2维的方阵。

[0056] 具体实施方式七：本实施方式是对具体实施方式一所述的自适应加权的子阵级混合MIMO-相控阵系统的干扰抑制方法作进一步说明，本实施方式中，利用下式获得子阵级混合MIMO-相控阵系统的自适应权值w：

[0057]

[0058] 其中，μ为常数，设阵列的波束指向为 则 为虚拟阵列在波束指向处的导向向量。

[0059] 子阵级最优自适应权值为一个L2维的列向量，它基于LCMV准则获得；虚拟阵列在波束指向处的导向向量 也为L2维的列向量。