![阵列信号处理及MATLAB实现(第2版)](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/854/41202854/b_41202854.jpg)
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3.4 广义旁瓣相消(GSC)的波束形成算法
线性约束最小方差(LCMV)准则是最常用的自适应波束形成方法。广义旁瓣相消器(GSC)是LCMV一种等效的实现结构,GSC结构将自适应波束形成的约束优化问题转换为无约束的优化问题,分为自适应和非自适应两个支路,分别称为辅助支路和主支路,要求期望信号只能从非自适应的主支路通过,而自适应的辅助支路中仅含有干扰和噪声分量。
线性约束最小方差(LCMV)准则可表示为
![](https://epubservercos.yuewen.com/4102F9/21440186201518106/epubprivate/OEBPS/Images/37342-00-85-3.jpg?sign=1738892802-Gtmagc6IyB5oPC8fSuqaA2vy3PLgF00i-0-1c75a2895b4b760e3a7b7f5ad99d9e82)
其中,R为接收信号的自相关矩阵,C为M×(J+1)维约束矩阵,f为(J+1)维约束向量,M为阵列中天线数,J为干扰信号的个数。上式的最优解为
![](https://epubservercos.yuewen.com/4102F9/21440186201518106/epubprivate/OEBPS/Images/37342-00-85-4.jpg?sign=1738892802-Pgm6BXn4cTbiwX6JO9HxRIW6H4Dp4PnE-0-84b20be2f92c94b0455c6bc707b84699)
如图3-6所示,在与LCMV等效的广义旁瓣相消器结构中,权向量被分解为自适应权和非自适应权两部分,其中,非自适应权部分位于约束子空间中,而自适应权部分正交于约束子空间,系统的权向量可表示为
![](https://epubservercos.yuewen.com/4102F9/21440186201518106/epubprivate/OEBPS/Images/37342-00-86-1.jpg?sign=1738892802-TnywWl7g3xoYcprnW1n817oT8hSphnGd-0-333aafe5f53d2a54373e8bdbffb03e85)
其中
![](https://epubservercos.yuewen.com/4102F9/21440186201518106/epubprivate/OEBPS/Images/37342-00-86-2.jpg?sign=1738892802-6Ou92lcykMgivIpE6AQZg1JLnw57bDGX-0-2e9361689ad5603ac5a14f09039f36bc)
![](https://epubservercos.yuewen.com/4102F9/21440186201518106/epubprivate/OEBPS/Images/37342-00-86-3.jpg?sign=1738892802-YCnbVivJW0ukJYiqjBhLiEiYUPqeNn0J-0-e292b9584c0bffd4c067f5e0b0cc9faf)
图3-6 广义旁瓣相消器结构
B为M×(M-J-1)维阻塞矩阵,,B的作用就是将期望信号阻塞而使之不进入辅助支路,组成B的列向量位于约束子空间的正交互补空间中,令
,
,则自适应权向量又可表示为
,
是使上下支路均方误差最小化的维纳解,其中,
是z的协方差矩阵,
是z和
的互相关向量,当z中含有很少的期望信号时,GSC仍能正常工作,但若z所含的期望信号超过一定程度时,将会引起严重的期望信号相消现象。