《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于子空間投影的波束形成算法性能分析
2015年電子技術(shù)應(yīng)用第10期
李永艷1,余小游1,曹守富1,孫廣富2
(1.湖南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙410082;2.國(guó)防科技大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙410073)
摘要: 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)接收機(jī)采用自適應(yīng)天線陣進(jìn)行抗干擾時(shí),傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法形成的旁瓣增益較大,干擾信號(hào)方向零陷較寬,會(huì)濾除部分有用信號(hào)。針對(duì)傳統(tǒng)自適應(yīng)算法的不足,分析了基于子空間投影的抗干擾波束形成算法,先采用正交子空間投影技術(shù)消除接收信號(hào)中的強(qiáng)干擾信號(hào),再通過(guò)一種加權(quán)準(zhǔn)則提高信號(hào)質(zhì)量,可避免傳統(tǒng)自適應(yīng)算法的缺點(diǎn)。仿真結(jié)果表明,與單一的加權(quán)準(zhǔn)則、子空間投影技術(shù)與線性約束最小方差準(zhǔn)則相結(jié)合的算法相比,子空間投影技術(shù)與最大化信噪比準(zhǔn)則相結(jié)合的算法能夠得到近似相等的信噪比,且在干擾方向形成較窄的零陷,從而提高系統(tǒng)抗干擾性能。
中圖分類號(hào): TN911
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2015.10.024

中文引用格式: 李永艷,余小游,曹守富,等. 基于子空間投影的波束形成算法性能分析[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2015,41(10):88-91.
英文引用格式: Li Yongyan,Yu Xiaoyou,Cao Shoufu,et al. Performance analysis of the beam-forming algorithm based on subspace projection[J].Application of Electronic Technique,2015,41(10):88-91.
Performance analysis of the beam-forming algorithm based on subspace projection
Li Yongyan1,Yu Xiaoyou1,Cao Shoufu1,Sun Guangfu2
1.College of Information Science and Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China; 2.College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410082,China
Abstract: Global navigation satellite system(GNSS) receiver adopts adaptive antenna array for anti-jamming, the traditional adaptive algorithm may form greater side lobe gain, the null steering is wide in the direction of arrival of interference signal, filtering out some useful signal. For the shortcomings of traditional adaptive algorithm, this paper focuses on beam-forming algorithms based on subspace projection, firstly, adopts orthogonal subspace projection technique to eliminate strong interference signals from received signals, and then improves the signals’ quality through a weighted criterion, avoiding the shortcomings of traditional adaptive algorithm. The simulation results show that the subspace projection technique respectively combines with maximize SNR criterion before correlation or LCMV criterion, and then gets approximately equal SNR, forms a narrow null compared with a single weighted criterion, improving system anti-jamming performance.
Key words : subspace projection;antenna array;beam-forming;maximum signal to noise ratio

 

0 引言

  GNSS信號(hào)在傳播的過(guò)程中極易受到各種干擾,以至于接收機(jī)很難根據(jù)GNSS信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的導(dǎo)航和定位,在軍事應(yīng)用背景下,對(duì)高抗干擾性能的需求更為迫切。在接收機(jī)的射頻前端,常用的抗干擾方法是天線陣抗干擾,其主要形式是自適應(yīng)數(shù)字波束形成算法[1]。傳統(tǒng)的自適應(yīng)波束形成算法基于接收信號(hào)的微弱性,都假定任何測(cè)量到的能量高于噪聲的信號(hào)必是干擾信號(hào)。新的波束形成算法也不斷被人們提出,Moeness G. Amind等人通過(guò)最大化輸出信號(hào)和參考信號(hào)的互相關(guān)值來(lái)抑制強(qiáng)干擾提高增益,且增加約束條件來(lái)減弱多徑信號(hào)[2];Gonzalo Seco-Granados則利用最大似然估計(jì)和混合波束形成算法對(duì)抗寬帶干擾和多徑信號(hào)[3]。

  在空域抗干擾算法中,盲波束形成算法可以在沒(méi)有期望信源方向信息的情況下進(jìn)行信源的恢復(fù)。常用的盲自適應(yīng)濾波算法是子空間正交投影算法[4]。趙宏偉等人利用最大化信號(hào)相關(guān)后準(zhǔn)則對(duì)子空間投影后的信號(hào)進(jìn)行處理,與最大化相關(guān)前SNR準(zhǔn)則的GNSS抗干擾性能相比,可提高信號(hào)載噪比約4 dB[5]。L.Kurz等人使用不同的算法實(shí)現(xiàn)子空間投影,然后利用相關(guān)后波束形成算法,分析實(shí)際工程中嵌入式天線陣數(shù)字GNSS接收機(jī)的具體性能值和資源使用情況[6]。Rong Wang等人將子空間投影成功應(yīng)用于GPS接收機(jī),利用FDPM算法估計(jì)噪聲子空間,再使用MSNR波束形成算法,均可獲得良好的碼延遲和多普勒頻移捕獲功能[7]。以上都是考慮理想狀態(tài)下天線陣的抗干擾性能。

  本文重點(diǎn)分析了理想狀態(tài)下基于子空間投影的GNSS天線陣抗干擾的組合自適應(yīng)波束形成算法。仿真實(shí)驗(yàn)中分別對(duì)子空間投影后的最大化相關(guān)前信噪比準(zhǔn)則、子空間投影后的線性約束最小方差準(zhǔn)則及其單一的加權(quán)準(zhǔn)則進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行子空間投影可有效消除干擾,進(jìn)而提高波束形成的魯棒性,而且該算法在干擾來(lái)波方位和GNSS信號(hào)方向相近的情況下仍有較好的抗干擾性能。

  1 信號(hào)模型

  本節(jié)建立GNSS接收機(jī)的一個(gè)信號(hào)模型。假設(shè)信號(hào)加干擾噪聲總數(shù)已知,天線陣陣元為M,快拍數(shù)為N,天線接收的信號(hào)經(jīng)過(guò)前置放大器、下變頻器、A/D轉(zhuǎn)換器之后,在采樣點(diǎn)k處的接收信號(hào)可寫(xiě)成:

  1.png

  式中,X(k)代表M個(gè)陣元上的信號(hào)矢量;sk(k)和ak(k)分別表示第k個(gè)有用信號(hào)的幅值和方向矢量;ji(k)和ai(k)分別表示第i個(gè)干擾信號(hào)的幅值和方向矢量;N(k)表示均值為0、方差為?滓2IM的高斯白噪聲。

  假設(shè)GNSS信號(hào),干擾和噪聲之間是相互獨(dú)立的,又因?yàn)楦蓴_信號(hào)功率遠(yuǎn)大于噪聲功率,噪聲功率遠(yuǎn)大于有用信號(hào)功率,干擾信號(hào)是主導(dǎo)部分,則信號(hào)的協(xié)方差矩陣Rxx[k]可近似表達(dá)為:

  Rxx[k]=Rss[k]+Rjj[k]+Rnn[k]≈Rjj[k]+Rnn[k](2)

  式中,Rss[k]表示有用信號(hào)的協(xié)方差矩陣,Rjj[k]表示干擾信號(hào)的協(xié)方差矩陣,Rnn[k]表示噪聲的協(xié)方差矩陣。

  在空域抗干擾處理中,常用的準(zhǔn)則包括功率倒置(Power Inversion,PI)準(zhǔn)則、最大信干噪比(Maximum Signal to Interference plus Noise ratio,MSINR)準(zhǔn)則、最小方差無(wú)失真響應(yīng)(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)準(zhǔn)則和線性約束最小方差(Linear Constrained Minimum Variance,LCMV)準(zhǔn)則。LCMV準(zhǔn)則為最小方差準(zhǔn)則,對(duì)空域進(jìn)行約束,調(diào)整權(quán)值使輸出信號(hào)方差最小,即使輸出信號(hào)的功率最小。

  PI準(zhǔn)則是零陷類波束成形的一種應(yīng)用,它的目的是使陣列輸出信號(hào)的輸出功率最小。

  MSINR準(zhǔn)則的優(yōu)化目標(biāo)是使陣列輸出的信干噪比最大,該方法的優(yōu)點(diǎn)是不僅能使主波束指向信號(hào)方向,還能在強(qiáng)干擾方向形成零陷。

2 基于子空間投影的波束形成算法

  2.1 子空間投影技術(shù)

  特征值分解法是一種傳統(tǒng)的子空間構(gòu)造方法。它通過(guò)估計(jì)陣列接收信號(hào)矢量的協(xié)方差矩陣并對(duì)其特征值分解來(lái)實(shí)現(xiàn)。首先,估計(jì)協(xié)方差矩陣,數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣Rxx是采用協(xié)方差矩陣估計(jì)獲得。然后,利用平穩(wěn)離散時(shí)間隨機(jī)過(guò)程中協(xié)方差矩陣的Hermite對(duì)稱性,對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解如下:

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  其中,I是干擾信號(hào)個(gè)數(shù),P是噪聲信號(hào)個(gè)數(shù)。相應(yīng)的P個(gè)特征值,其對(duì)應(yīng)的特征矢量為ui(i=1,2,…,P)。

  由此可計(jì)算得到大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量張成干擾子空間UJ=[u1,u2,…,uI],其他的小特征值張成噪聲子空間UN=[uI+1,uI+2,…,uP]。因此,將接收信號(hào)投影到干擾的正交子空間上,得到投影處理后的信號(hào)為:

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  式中,U為干擾信號(hào)的正交子空間投影,Xs(k)為有用信號(hào)采樣值,N(k)為噪聲信號(hào)采樣值。子空間投影技術(shù)在GNSS接收機(jī)中的工作原理框圖如圖1所示。

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  2.2 抗干擾波束形成算法

  抗干擾性能通常是由陣列輸出信號(hào)的信噪比體現(xiàn)的,而很多自適應(yīng)波束形成算法也基于最大輸出信噪比來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此,為使深埋于噪聲的GNSS信號(hào)有效,GNSS信號(hào)必須被提高,在相關(guān)前利用陣列輸出的最優(yōu)加權(quán)使得輸出信噪比最大化。

  GNSS接收機(jī)射頻前端A/D轉(zhuǎn)換器輸出數(shù)字中頻信號(hào),信號(hào)經(jīng)子空間投影技術(shù)處理,在陣列輸出端的信號(hào)可表示為:

  5.png

  最優(yōu)權(quán)矢量可表示為:

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  式中,因?yàn)镚NSS信號(hào)的功率很難計(jì)算,所以用S(k)+Z(k)代替S(k)。因此,求解最優(yōu)權(quán)值問(wèn)題轉(zhuǎn)換成求解特征值問(wèn)題。最優(yōu)權(quán)值滿足方程:

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3 性能仿真分析

  3.1 性能評(píng)估方法

  本節(jié)驗(yàn)證比較五種算法在GNSS空時(shí)抗干擾中的性能。首先建立信號(hào)仿真環(huán)境,利用MATLAB產(chǎn)生GNSS信號(hào)、干擾信號(hào)及噪聲信號(hào),然后對(duì)五種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。為準(zhǔn)確評(píng)估抗干擾性能,仿真實(shí)驗(yàn)采用陣列方向圖和陣列輸出信噪比來(lái)衡量算法的抗干擾能力。陣列輸出信噪比公式如下:

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  3.2 典型算法及性能比較

  假定入射的GNSS信號(hào)只有直射路徑(LOS),沒(méi)有散射多徑;到達(dá)陣列的入射信號(hào)方位角均為?仔/2,即各入射信號(hào)來(lái)自同一個(gè)平面。對(duì)仿真的基本參數(shù)設(shè)定:采用M元均勻線陣,采樣點(diǎn)為N,陣元間距d=?姿/2,?姿為信號(hào)載波頻率對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng),有用信號(hào)用單載波信號(hào)模擬,頻率為1 268.52 MHz,輸入信噪比為10 dB,干信比為55 dBc。表1為仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)表。

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  表2所示為設(shè)置的仿真條件和四種算法分別得到的輸出信噪比。分別采用五種算法,求解出信號(hào)的最優(yōu)權(quán)值,進(jìn)一步得到陣列的方向圖。

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  圖2~圖5為4個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)陣列方向圖。由4個(gè)方向圖可知,當(dāng)有用信號(hào)功率大于噪聲功率時(shí),PI準(zhǔn)則在抑制干擾的同時(shí)也會(huì)抑制有用信號(hào),四種算法都能在期望信號(hào)方向產(chǎn)生較大的增益。但是在干擾方向,子空間投影技術(shù)與相關(guān)前最大化SNR準(zhǔn)則相結(jié)合的算法與另外三種算法相比,形成的零陷深度要深很多,且開(kāi)口寬度較窄,由此可以得出該算法具有較強(qiáng)的抑制干擾的能力。由圖2和圖3對(duì)比可知,當(dāng)信號(hào)和干擾來(lái)波方向相近時(shí),仍然可以抑制干擾信號(hào),但輸出的信噪比明顯減小,且有用信號(hào)也受到一定的抑制。并且隨著輸入信噪比和信號(hào)間夾角逐漸增大,該算法抑制干擾的效果增強(qiáng),所以該算法具有較好的穩(wěn)健性和抑制干擾的能力。由圖3和圖4對(duì)比可知,對(duì)干擾信號(hào)與GNSS信號(hào)來(lái)波方位相距較近的情況,該算法的方向圖未發(fā)生畸變,另外四種算法方向圖發(fā)生畸變。干擾信號(hào)來(lái)波方位與GNSS信號(hào)相距較遠(yuǎn)的情況,方向圖均未發(fā)生畸變。

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  圖6是陣元數(shù)和輸出信噪比關(guān)系圖,可以看出:當(dāng)天線數(shù)較少時(shí),對(duì)干擾信號(hào)的抑制能力較弱;隨著陣元數(shù)的增加,輸出信噪比也在逐漸增大,子空間投影技術(shù)與相關(guān)前最大化SNR準(zhǔn)則相結(jié)合的算法的輸出信噪比略小于其他三種算法的輸出信噪比;當(dāng)陣元個(gè)數(shù)增加到8之后,該算法的輸出信噪比與其他三種算法的輸出信噪比大小一致。隨著天線陣元數(shù)和干信比不斷增加,信號(hào)的輸出信干噪比也逐漸增大。圖7是輸入信噪比和輸出信噪比關(guān)系圖,隨著輸入信噪比的增大,輸出信噪比也在逐漸增大,當(dāng)輸入信噪比增加-10 dB時(shí),PI準(zhǔn)則的輸出信噪比開(kāi)始減小,子空間投影技術(shù)與相關(guān)前最大化SNR準(zhǔn)則相結(jié)合的算法可達(dá)到與其他三種算法近似相等的輸出信噪比。

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4 結(jié)論

  針對(duì)GNSS接收機(jī)的天線陣抗干擾問(wèn)題,本文對(duì)五種波束形成算法進(jìn)行分析比較,仿真實(shí)驗(yàn)采用陣列方向圖和陣列輸出信噪比來(lái)衡量算法的抗干擾能力,并且分別設(shè)置不同的陣元數(shù)、輸入信噪比,觀察陣元輸出信噪比隨陣元數(shù)、輸入信噪比的變化關(guān)系。最后的仿真結(jié)果表明,基于子空間投影的抗干擾波束形成算法既可以有效抑制干擾,在干擾方向形成較窄的零陷,又可以提高信號(hào)的質(zhì)量,避免了傳統(tǒng)自適應(yīng)算法會(huì)濾除有用信號(hào)的不足。

  參考文獻(xiàn)

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