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MVDR自适应波束形成算法研究
摘 要
波束形成技术和信号空间波数谱预计是自由空间信号阵列解决两个重要研究方面。MVDR是一种基于最大信干噪比（SINR）准则自适应波束形成算法。MVDR算法可以自适应使阵列输出在盼望方向上功率最小同步信干噪比最大。将其应用于空间波数谱预计上可以在很大限度上提高辨别率和噪声抑制性能。本文将在进一步分析MVDR算法原理基本上，通过计算机仿真和海上实验数据解决成果，分析了MVDR算法在高辨别率空间波数谱预计应用中性能。同步通过比较对角加载先后数据解决成果，分析对角加载对MVDR改进效果。
核心词：波束形成；空间波数谱预计；MVDR；对角加载
Study of MVDR Self-adapting Beam-forming Algorism
Abstract
Beamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore，this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.
Keywords：Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR； Diagonal loading
目 录
1． 引言 2
2． MVDR自适应波束形成算法原理 2
2．1 MVDR权矢量 2
2．2 协方差矩阵预计 4
2．3 MVDR性能分析 5
2．4 MVDR算法在空间波数谱预计中应用 6
仿真实验1 6
仿真实验2 7
应用实例1 7
3． MVDR性能改进 9
3．1 快拍数局限性对MVDR算法影响 9
仿真实验3 11
3．2 对角加载 12
仿真实验4 13
3．3 代替误差分析 14
仿真实验5 15
3．4 对角加载应用实例 16
应用实例2 16
总结 19
参照文献 20

一． 引言
MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）是Capon于1967年提出一种自适应空间波数谱预计算法。通过MVDR算法得到权系数可以使在盼望方向上阵列输出功率最小，同步信干噪比最大。与CBF相比，MVDR算法在很大限度上提高了波数谱预计辨别率，有效抑制了干扰和噪声。
MVDR算法采用了自适应波束形成中惯用采样矩阵求逆(SMI)算法，该算法具备较快信干噪比意义下收敛速度。SMI算法只用较少采样数据(快拍数)就能保证权系数收敛。然而，当快拍数较少时，波束响应主旁瓣比往往达不到有求，波束图发生畸变。为了能在较少快拍数下得到符合规定波束相应图，Carlson提出了对协方差矩阵进行对角加载算法。通过对角加载可以有效减少由快拍数局限性导致协方差矩阵小特性值扰动，从而避免了由此产生波束相应图畸变。
本文重要工作是：分析MVDR算法以及对角加载技术基本原理，对MVDR算法在快拍数局限性和高信噪比状况下发生畸变因素进行讨论。通过仿真实验给出MVDR算法相对于CBF在波束形成和空间波数谱预计应用中改进