基于稀疏子阵采样的大型阵列自适应波束形成技术研究

The large array adaptive beamforming technique has found a more and more important role in national defense and civil engineering fields such as large phased array radar and massive MIMO communication. Most of the existing large array adaptive beamforming methods have drawbacks like high cost of system hardware, large computational burden and greatly reduced degrees of freedom (DOF). A novel technology based on sparse subarray sampling can cut the cost significantly and meanwhile maintain the high DOF of the large array. Focusing on the characteristics of the large array adaptive beamforming based on sparse subarray sampling, we conduct in-depth study on the topics such as the optimal selection for sparse sampling subarray, improvement for large size covariance matrix reconstruction method and robust adaptive beamforming algorithms design with high DOF. Performance of the large array adaptive beamforming system can hopefully be further improved. The oncoming research achievements in this project will provide theoretical basis and key technical support to the application of the proposed technique in practical engineering, and offer fresh ideas and novel methodologies to the study on the related theory and application for large array signal processing.

大型阵列自适应波束形成技术在大型相控阵雷达、大规模MIMO通信系统等国防与民用工程领域具有越来越重要的应用。已有的大型阵列自适应波束形成方法大都具有系统硬件成本高、计算量大、自由度大幅降低等不足之处。一种新的基于稀疏子阵采样的方法可以在大幅度降低系统硬件成本的同时保持大型阵列具有的高自由度不变。本项目针对基于稀疏子阵采样的大型阵列自适应波束形成技术的特点，在稀疏采样子阵优化选择、高维协方差矩阵重构方法改进、高自由度稳健自适应波束形成算法设计等方面进行深入研究，可望进一步提升大型阵列自适应波束形成系统的性能。项目研究成果将为基于稀疏子阵采样的大型阵列自适应波束形成技术在相关实际工程领域的应用提供理论依据和关键技术支持，并为相关大型阵列信号处理的理论与应用研究提供新的思路和方法。

自适应波束形成在雷达、通信、导航、声呐、医学成像、语音信号处理以及地震监测、射电天文学等诸多领域有广泛应用。随着应用需求的提升，系统的发射和接收阵列中天线或传感器的数量越来越多，具有高自由度的大规模阵列的应用越来越广泛，如大型相控阵雷达、大型MIMO通信系统等。在大规模阵列中采用传统自适应数字波束形成算法带来硬件成本高、计算资源消耗剧增等问题。本项目研究的基于稀疏子阵采样的自适应波束形成方法可以在大幅度降低系统软件和硬件成本的同时保持大型阵列具有的高自由度不变。. 主要研究内容包括：基于稀疏子阵采样的大规模阵列自适应波束形成算法架构、稀疏子阵阵型选择和阵元个数优化、多种协方差矩阵重构方法、多种稳健自适应波束形成算法、以及基于一维和二维阵的采用稀疏子阵采样的自适应波束形成方法等。重要成果包括：建立了基于稀疏子阵采样的大规模阵列自适应波束形成算法架构，主要包含子阵采样、协方差矩阵重构、最优稳健加权系数计算等过程；对多种稀疏阵列的特性和阵元选择及优化方法进行和深入研究，并对结果进行了比较分析，考虑的稀疏阵型包括：最小冗余阵、嵌套阵、互质阵以及嵌套和互质复合阵等；实现了多种协方差矩阵重构方法，如对应元素替换法、重复元素平均替换法、基于压缩感知的方法等；实现了多种经典计算最优自适应加权系数的稳健算法的基础上提出新的算法，如基于导向矢量估计和重构的算法、基于零陷优化的算法等；在对一维阵列深入研究的基础上，扩展到二维平面阵列，对面阵的稀疏子阵采样自适应波束形成方法也进行了研究。. 所取得的研究成果可应用于采用大规模阵列的探测和通信系统中，如大型相控阵雷达系统、大型MIMO通信系统等，提升这些系统的自适应波束形成性能、降低计算量、节约软件和硬件成本。