基于迭代自适应方法与协方差矩阵重构的多径相干接收鲁棒波束成形算法

本文提出了一种基于迭代自适应方法（IAA）和协方差矩阵重构的鲁棒自适应波束成形算法，用于解决多径相干接收场景下的阵列误差和导向向量（SV）失配问题。通过IAA谱估计信号参数，设计新型相干判决统计量，并利用子空间投影提升鲁棒性，最终重构干扰加噪声协方差矩阵（INCM）实现高性能波束成形。该算法在阵列误差存在时仍能有效利用相干干扰能量，显著提升输出信干噪比（SINR）。

　　

亮点

1. 提出重构复合导向向量（SV）与非相干干扰加噪声协方差矩阵（INCM）的新方法，基于IAA和相干判决估计相干干扰的衰落系数。

2. 设计基于子空间正交性和级联乘法运算的新型检验统计量，在低信噪比（SNR）和阵列误差下仍能精准判别信号相干性。

3. 通过子空间投影修正复合SV与非相干干扰SV，显著提升算法在阵列误差下的鲁棒性。

仿真结果

采用10阵元半波长均匀线性阵列进行实验。假设存在1个期望信号（θ₀=0°）、1个多径相干干扰（θ₁=-30°）和2个非相干干扰（θ₂=30°，θ₃=50°）。相干干扰衰落系数β_q=ρ_qe^jΔ?_q，其中ρ_q服从均匀分布。

结论

本文提出的基于IAA和INCM重构的波束成形算法，通过级联乘法运算简化相干判别流程，提升复合SV估计精度，在保留相干干扰能量的同时有效抑制阵列误差影响。