SCIENTIASINICAInformationis中国科学:信息科学2023年第53卷第2期:402–416c©2023《中国科学》杂志社www.scichina.cominfocn.scichina.com论文基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法程耘,刘天鹏*,师俊朋,苏晓龙,刘振国防科技大学电子科学学院,长沙410073*通信作者.E-mail:everliutianpeng@sina.cn收稿日期:2022–01–10;修回日期:2022–03–15;接受日期:2022–04–29;网络出版日期:2023–02–02国家自然科学基金创新研究群体(批准号:61921001)、国家自然科学基金(批准号:61801488,62022091,62071476)、湖南省科技创新计划(批准号:2020RC2041,2021RC3079,2021RC3080)、中国博士后科学基金(批准号:2020M683728,2021T140788)和国防科技大学学校科研计划(批准号:ZK20-33)资助项目摘要互质阵列因其大阵列孔径和高自由度特性在波束成形领域受到广泛关注.为了充分利用该特性,近年来学者们提出了基于孔洞填充的算法,有效提高了互质阵列波束成形的性能.然而,这些算法存在计算量大、噪声鲁棒性弱等缺点,难以适应复杂多变的实际环境.为此,本文利用张量的多维结构在参数估计上的性能优势,提出了一种基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法.首先将互质阵列的多采样虚拟信号矩阵重排为张量形式,利用其低管秩特性补全缺失的互相关信息;然后从补全后的张量数据中提取信号参数,并与目标先验进行匹配,最终得到波束成形权矢量.本算法分别利用ADMM和Tucker分解提高了张量补全和分解的运算效率;所设计的目标匹配方案也有效控制了算法误差.仿真结果展示了本算法在性能和计算复杂度相对于现有方法的优势,尤其是在低信噪比和少采样数的情况下.关键词自适应波束成形,互质阵列,张量分解,自由度,参数估计1引言自适应波束成形(adaptivebeamforming,ABF)是阵列信号处理领域中的一项核心技术,具有较强保持目标信号,抑制干扰信号和背景噪声的能力,目前被广泛应用于雷达、无线通信及射电天文等领域[1].标准Capon波束成形器(standardCaponbeamformer,SCB)[2]是最经典的波束成形器之一,在训练数据中不存在目标信号且目标方向精确已知的条件下具有最佳干扰抑制能力.然而,上述条件在现实场景中是难以达到的,使得SCB在实际应用中的鲁棒性较差.为了解决该问题,在过去的几十年中多种鲁棒波束成形器陆续被提出,主要可以分为:对角加载类[3,4]、子空间类[5∼7]、贝叶斯类[8∼10]和引用格式:程耘,刘天鹏,师俊朋,等.基于低管秩张量分解的互质阵列自适应波束成形算法.中国科...
