在自適應陣列處理中，由于多徑效應或智能干擾的存在而使期望信號與干擾相干，直接應用常規(guī)波束形成器會引起期望信號相消，使波束形成性能急劇下降[1]。因此存在相干干擾時的自適應波束形成技術已引起人們廣泛的關注。在相干信號環(huán)境下，根據(jù)不同的應用情況，陣列信號的處理準則[2]有三種，第一種準則是把期望信號和與之相干的干擾信號有效組合起來，使陣列輸出信干噪比達到最大；第二種是約束期望信號方向增益恒定，而使得干擾加噪聲的輸出功率最小；第三種是在約束期望信號增益恒定的基礎上，不管干擾是否與期望信號相干，均約束干擾信號增益為零，并使得干擾加噪聲的輸出功率最小。參考文獻[3]利用第一種準則，使方向圖在期望信號與相干干擾信號方向均形成峰值，導致期望信號淹沒在相干干擾中，不利于接收。參考文獻[4]提出自適應加權空間平滑算法（AWSS），通過虛擬波束形成，自適應形成子空間的權值，陣列接收效果較好，但它沒有使用對角加載，因而當期望信號方向估計有誤差時，性能嚴重惡化。參考文獻[5]的多約束方法（MCMV）利用第三種準則，對相干干擾施以強制零陷約束。該方法因信號方向角估計誤差敏感，稍有偏差，性能便急劇下降。參考文獻[6]提出的輔助變換方法（CTMV），利用第二種準則，通過非強約束的方式，用一個轉換矩陣來預處理接收數(shù)據(jù)，去除期望信號，保留相干干擾不變，陣列接收效果較好。由于其對非相干干擾未進行任何處理，所以性能改善有限。最近提出的一種基于不確定集約束的穩(wěn)健波束形成方法[7]，通過對一定范圍內(nèi)的期望信號及相干干擾加以約束，穩(wěn)健性，但是不確定集即角度范圍不容易確定。本文提出一種輔助變換類算法(ICTMV)，利用第二種準則，設計的變換矩陣對期望信號、相干干擾和非相干干擾信號三者都進行處理。仿真結果表明，該算法提高了干擾抑制、輸出信干噪比等性能。

 
    圖3所示λ取10，三種方法的輸出信干噪比與輸入信干噪比的關系曲線圖。由于ICTMV的變換矩陣T對非相干干擾也進行了等式變換，所以隨著信噪比的增加，它的輸出信干噪比幾乎線性增加，而另兩種方法的輸出信干噪比則間斷式增加，因此ICTMV大大改善了輸出信干噪比。

    (3)對角加載量由0~500逐漸變化時，輸出信干噪比的變化。
    信噪比為0 dB，期望信號、相干干擾信號角度估計存在1°、2°誤差時，圖4(a)、圖4(b)分別給出了輸出信干噪比隨對角加載量的變化；信噪比為10 dB,期望信號、相干干擾信號角度估計存在1°、2°誤差時,  圖4(c)、圖4(d)分別給出了輸出信干噪比隨對角加載量的變化。AWSS的輸出信干噪比不受加載量變化的影響，這是由于AWSS未采用對角加載。對角加載量取得越大，則ICTMV的輸出信干噪比將比CTMV的大得越多。

　　(4)信號角估計誤差從-2°到+2°變化時，輸出信干噪比的變化。
      信噪比為0 dB，期望信號、相干干擾信號角估計都存在估計誤差時，對角加載量取10和100時，ICTMV、CTMV和AWSS法的輸出信干噪比隨角估計誤差的變化如圖5所示。由圖可見，本文所提出的ICTMV算法在整個角度估計誤差范圍內(nèi)，比CTMV和AWSS有更高的輸出信干噪比，因而穩(wěn)健性更強。

    當存在相干干擾時，本文提出一種改進的輔助變換ICTMV波束形成方法。設計了一種變換矩陣對期望、相干干擾、非相干干擾信號三者都能進行精確處理；使用對角加載，對干擾尤其是非相干干擾抑制更深。該方法具有更高的輸出信干噪比和更強的穩(wěn)健性。
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