基于噪声子空间的抗干扰算法分析

DOA估计算法综述导向到达角（Direction of Arrival, DOA）估计是信号处理中一项重要的任务，它用于确定信号源的方向，广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。

在DOA估计中，主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。

本文将对DOA估计算法进行综述，包括基于子空间和非子空间的算法。

基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一，它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。

其中，最著名的算法为MUSIC算法（Multiple Signal Classification），它通过对数据进行奇异值分解（SVD）得到信号子空间和噪声子空间，然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。

MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能，但在高噪声情况下容易受到干扰，且计算复杂度较高。

为了解决计算复杂度高的问题，提出了快速MUSIC算法（F-MUSIC）和加权MUSIC算法（W-MUSIC）等改进算法。

非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。

基于滑窗的算法包括波达法（Beamforming），它通过将接收阵列的信号合成一个波束，使得波束指向信号源的方向来估计DOA。

波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能，但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。

特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法（Maximum Likelihood, ML）和最小二乘法（Least Squares, LS）等，它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。

最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度，但计算复杂度较高。

除了子空间和非子空间的算法，还有一些其他的DOA估计算法。

例如，一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。

此外，基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。

压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。

基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法赵飞;郎荣玲;李武涛【摘要】基于线性约束最小方差准则的功率倒置算法用于干扰抑制领域中,在干扰来向上形成的零陷开口较宽,且当强弱干扰共存的时候,算法在弱干扰来向上引入的零陷深度较浅.通过研究及推导功率倒置算法的数学原理,将观测信号的协方差矩阵进行分解,得到相互正交的干扰子空间和噪声子空间,发现上述问题存在的原因是算法含有干扰空间的加权和.基于此,本文通过引入子空间投影方法,避免干扰子空间对算法的影响.通过仿真证明,本文算法可以在弱干扰方向形成较深的零陷,从而有效的改善算法的抗干扰能力.【期刊名称】《现代导航》【年(卷),期】2017(008)005【总页数】5页(P323-327)【关键词】线性约束最小方差;功率倒置算法;子空间投影;抗干扰【作者】赵飞;郎荣玲;李武涛【作者单位】北京航空航天大学,北京 100191;北京航空航天大学,北京 100191;北京航空航天大学,北京 100191【正文语种】中文【中图分类】TN973.3随着信息技术的不断发展，卫星导航技术发挥着越来越重要的作用，但是由于卫星信号到达地面时其功率大约为-130 dBm[1]，故其极易受到各种干扰。

若不做抗干扰处理，则接收机将不能实现导航定位。

因此，开发有效的抗干扰算法是保证接收机正常工作的前提。

目前的抗干扰算法主要分为波束形成算法和自适应调零算法。

由于卫星信号一般弱于噪声信号，直接获取卫星信号的来向算法较为困难，目前抗干扰算法的重点放在自适应调零算法上。

自适应调零算法[2]的主要原理是在某种最优准则下，通过自适应的调整最佳权值，将零陷对准干扰来向，而使得其他方向的增益保持不变，从而达到抗干扰的目的。

目前实时高效的最优准则主要有如下三种：（1）最小均方误差准则[3]，这种准则下代表的算法是最小均方算法（Least Mean Square,LMS），但是这种算法需要预先知道期望信号，这在卫星导航系统中一般不可能预先得知，且算法易受特征值散布的影响而造成算法收敛速度慢。

基于部分噪声子空间DOA估计的性能分析作者：张宏谋施锦文来源：《现代电子技术》2013年第07期摘要：基于子空间DOA估计的MUSIC算法，是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解后，利用与信号分量相正交的噪声子空间来估计信号波达方向。

然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。

对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，由于其不需要进行信源数目的估计，因此可以减小谱估计的复杂度。

计算机仿真实验和性能分析验证了该方法的性能。

关键词：噪声空间；波达方向； MUSIC； DOA估计中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）07⁃0047⁃040 引言空间谱估计中，基于子空间DOA估计的算法，如多重信号分类（MUSIC）[1]算法、ESPRITE[2⁃3]算法等是一类经典的高分辨算法。

这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代，促进了特征结构类算法的兴起和发展，该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法。

MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用这两个子空间的正交性来估计信号入射方向等参数。

然而在进行谱估计之前，需要对信号源的数目进行估计，以确定信号子空间和噪声子空间的维数，这将增大DOA估计的复杂度。

有人认为在对协方差矩阵进行特征分解后，只有最小的特征值对应的特征向量才是真正的噪声子空间（本文称为部分噪声子空间）。

因此如果直接利用该部分噪声子空间进行空间谱估计，将不再需要进行信源数目的估计，可以降低系统在实现过程中的复杂度，以及提高谱估计的时效性。

本文对利用部分噪声子空间进行谱估计的方法进行了阐述，并用计算机仿真进行了对比说明。

仿真结果显示，利用部分噪声空间进行谱估计的性能和利用全部噪声子空间进行谱估计的性能接近。

专利名称：基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成方法
专利类型：发明专利
发明人：袁晓垒,朱胜利,甘露,廖红舒
申请号：CN201510680829.5
申请日：20151019
公开号：CN105204006A
公开日：
20151230
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于阵列信号处理领域，主要涉及基于协方差矩阵重构的标准Capon自适应波束形成算法对对干扰信号导向矢量误差的稳健性。

本发明基于子空间的干扰噪声协方差矩阵重构的波束形成算法，首先利用阵列接收数据来估计所有D-1个干扰信号的导向矢量及其功率同时估计噪声功率然后按照干扰噪声协方差矩阵的定义来重新构造干扰噪声协方差矩阵最后在较小的角度区间Θ构造信号协方差矩阵，取其主特征向量作为期望信号导向矢量估计联合重构的得到新的波束形成加权矢量本发明克服现有波束形成算法的不足，使波束形成算法对干扰信号导向矢量误差具有很好的稳健性。

申请人：电子科技大学
地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
代理机构：成都点睛专利代理事务所(普通合伙)
代理人：葛启函
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一种新的子空间投影抗干扰改进算法作者：余小游李永艳聂俊伟李建孙广富来源：《计算技术与自动化》2015年第03期摘要：子空间投影算法是一类重要的天线阵抗干扰算法。

在强干扰环境下，子空间投影抗干扰算法能够有效抑制强干扰，但同时也会造成有用信号损耗。

本文从天线阵列增益的角度出发，提出一种基于子空间投影的抗干扰新算法，以有效降低有用信号损耗。

仿真实验结果证明，本文提出的新算法可使阵列输出载噪比至少提高1.2dB。

关键词：天线阵；子空间投影；抗干扰；阵列增益中图分类号：TN911 文献标识码：A1引言GNSS信号在传播的过程中极易受到各种干扰，以至于接收机很难根据GNSS信号进行准确的导航和定位，在军事应用背景下，对高抗干扰性能的需求更为迫切。

在接收机的射频前端，常用的抗干扰方法是天线阵抗干扰，其主要形式是自适应数字波束形成算法，即天线阵通过对各天线阵元加权进行空域滤波处理，从而增强期望信号、抑制干扰。

子空问正交投影算法是天线阵抗干扰中很常用的一类算法，它通过对接收数据的协方差矩阵分解得到信号子空间和干扰子空间，后将接收信号投影到信号子空间，达到抑制强干扰的目的。

赵宏伟等人提出组合的自适应波束形成算法，采用最大化信号相关后信号载噪比（carrier to noise ratio，C/N0）约束准则对子空问投影后的信号进行处理，相对传统的最大化阵列输出信噪比准则，可提高信号载噪比约4dB。

L.Kurz等人首先使用不同的算法实现子空问投影，然后采用相关后最大化信噪比算法，在实际工程中分析嵌入式天线阵数字GNSS接收机的具体性能和资源使用情况。

Rong Wang等人将子空间投影算法成功应用于GPS接收机，利用FDPM 算法估计噪声子空间，实现子空间投影，再采用最大化信噪比准则，从而获得良好的码延迟和多普勒频移捕获功能。

然而，子空问投影算法只能消除强干扰信号，使得阵列输出中的干扰分量趋于零。

而在非强干扰的环境下，子空间投影算法在抑制干扰的同时会造成较大的有用信号损耗，此时抗干扰性能无法达到最优。

声学实验中的噪声干扰分析与消除方法噪声是声学实验中常见的干扰源，它会影响实验的准确性和可靠性。

因此，分析和消除噪声是声学实验中的一个重要任务。

本文将探讨噪声干扰的来源、分析方法以及消除噪声的常用技术。

一、噪声干扰的来源声学实验中的噪声干扰来源多种多样，比如环境噪声、设备本身的噪声以及电磁干扰等。

环境噪声包括交通噪声、人声噪声以及风声等，这些噪声源可能会导致实验数据的偏差。

而设备本身的噪声是由于各种元器件的不完美造成的，比如电源噪声、放大器噪声等。

此外，电磁干扰也是实验中常见的噪声源，尤其是在使用大功率电子设备时，电磁辐射会导致设备的发射和接收部分受到干扰。

二、噪声干扰的分析方法分析噪声干扰的方式有很多种，常用的方法包括噪声频谱分析、信噪比分析、相关分析等。

噪声频谱分析是通过对噪声信号进行频域分析，可以确定噪声的主要频率成分以及能量分布情况。

信噪比分析是通过将信号与噪声进行比较，来评估实验数据的质量。

相关分析可以用于确定噪声和信号之间的相关性，帮助找到噪声的来源和传播途径。

三、消除噪声的常用技术为了消除噪声干扰，可以采取一系列的技术手段。

首先，尽量减少环境噪声的干扰。

可以选择一个相对安静的实验环境，通过声音隔离材料来减少环境噪声的传播。

其次，优化设备的设计与排布。

合理设计电路、选择低噪声元器件，以及合理隔离电子设备等都可减少噪声的产生和传播。

第三，采用滤波器来滤除特定频率的噪声。

滤波器可以根据噪声频谱进行选择，通过滤波器将噪声频率成分滤除，以便保留所需信号。

另外，降低信号的采样频率也可以减少噪声的影响。

最后，对于电磁干扰，可以采用屏蔽技术来减少电磁辐射对设备的影响。

通过合理设计和布置电磁屏蔽材料，可以有效降低电磁辐射的干扰。

综上所述，噪声干扰在声学实验中是不可忽视的。

了解噪声干扰的来源和特点，采用适当的分析方法来评估噪声的影响程度，然后采取相应的消除方法，可以有效提高实验数据的准确性和可靠性。

当然，不同的实验场景和样本要求可能需要不同的处理方式，因此在实践中需要综合考虑多种因素来确定最佳的噪声消除策略。