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基于子空间逼近的特征空间波束形成算法


  摘 要:特征空间波束形成(ESB)算法为了得到信号子空间需要对采样协方差矩阵进行特征值分解,运算量十分巨大,这大大限制了其应用。为了减低ESB算法的运算量,利用有理子空间逼近的原理,提出一种不需要估计信号源个数的快速ESB算法。该方法利用一个介于信号和噪声特征值之间的分界值将特征空间分成两个子空间,并用矩阵幂乘和此分界值的有理式逼近这两个子空间的投影矩阵,将此投影矩阵代入到ESB算法的权值求解式中,在不降低性能的前提下,可大大提高波束形成的运算速度。计算机仿真验证了该算法的有效性,并分析了分界值取值方法的不同对子空间划分及波束形成性能的影响。

  关键词:阵列信号处理; 波束形成; 特征空间; 子空间逼近

  中图分类号:TN911.7; TP301.6文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2010)06-2264-03

  doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.06.076

  Eigenspacebased beamformers based on subspace approximation

  NI Shuyan1, CHENG Naiping1, NI Zhengzhong2

  (1.Academy of Equipment Command & Technology, Beijing 101416, China; 2.Remote Sensing Information Research Institute, Beijing, 100192, China)

  Abstract:The eigenspacebased (ESB) beamforming algorithm can be hardly used in realtime application because of its high computational cost of the eigendecomposition to obtain the signal subspace. To reduce the computational cost, this paper proposed a fast ESB algorithm based on subspace approximation. Without estimating the number of impinging signals, the algorithm splited the eigenspace into two subspaces with a threshold between the signal and the noise eigenvalues. Then utilizing the rational functions of the powers of the threshold and the sampling covariance matrix, approximated the projection matrixes of the two subspaces. Calculating the weight vector of the ESB algorithm based on the approximations could save computational loads without degrading the performance. Computer simulations illustrate the performance of the proposed algorithm and analyze the influence of the threshold to the algorithm.

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