针对平面矢量阵列天线的空-时-极化域波束零陷展宽方法

本发明涉及阵列信号处理领域，特别是涉及一种针对平面矢量阵列天线的空-时-极化域波束零陷展宽方法。

背景技术：

1、全球卫星导航系统因其能够为用户提供全天侯、高精度的定位、测速和授时服务而得到了广泛的应用。到达接收机端的导航卫星信号功率极其微弱，甚至比接收机热噪声还要低20db，因此卫星导航接收机极易受到强干扰信号压制而失效，为卫星导航系统应用带来了极大的隐患。为此，卫星导航接收机常配备阵列天线，自适应地在强干扰信号来向形成波束零陷，从而抑制干扰。

2、阵列天线分为标量阵列天线和矢量阵列天线。相比于标量阵列天线，矢量阵列天线还可以敏感入射信号的极化域信息。基于矢量阵列天线的空-时-极化域联合抗干扰结构，可以在空域、时域和极化域同时抑制强干扰信号，在不增加阵元数目的情况下可有效提高阵列天线抗干扰自由度。

3、当压制干扰信号入射到矢量阵列天线上时，传统空-时-极化域自适应抗干扰算法会根据当前采集的数据，自适应地计算阵列天线各通道对应的权值，再利用这些权值匹配下一段数据，各通道数据经加权处理合路输出，实现对压制干扰信号的自适应抑制。

4、当接收机(含阵列天线)载体静止或低速运动时，由于计算权值使用的数据与匹配数据中的压制干扰信号来向没有变化或者变化幅度很小，窄波束零陷依然有效。但是，当接收机载体高速运动时，比如高速直线运动或高速旋转，入射到阵列天线的压制干扰信号来向快速扰动，计算权值使用的上一段数据与匹配的下一段数据中的压制干扰信号来向有较大差异，此时自适应生成的波束零陷与匹配数据中的实际干扰信号来向失配，即干扰信号来向移出了窄波束零陷，造成阵列天线输出性能急剧下降。

5、展宽波束零陷是一种有效解决手段，其核心思想是通过在真实干扰信号来向附近增加虚拟干扰源，从而自适应生成宽波束零陷。

6、针对矢量阵列天线，也提出了一种针对基于空-时-极化域联合抗干扰结构的波束零陷展宽方法，但是其基于经典的协方差矩阵锥化方法，需要求解锥化矩阵，只适用于线阵。基于平面矢量阵列天线的空-时-极化域联合抗干扰结构复杂，特别是极化域信息耦合有空域信息，无法采用经典协方差矩阵锥化方法推导得到锥化矩阵的解析解，因此将上述协方差矩阵锥化(covariance matrix taper，cmt)算法思路拓展到空-时-极化联合域存在困难，无法采用经典协方差矩阵锥化方法实现平面矢量阵列天线空-时-极化域联合抗干扰结构的波束零陷展宽，抑制干扰。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种针对平面矢量阵列天线的空-时-极化域波束零陷展宽方法，以解决载体高速运动环境下，平面矢量阵列天线空-时-极化域联合抗干扰结构采用传统算法无法实现波束零陷展宽的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种针对平面矢量阵列天线的空-时-极化域波束零陷展宽方法，包括：

4、基于平面矢量阵列天线空-时-极化域联合抗干扰结构，计算采样协方差矩阵；

5、将空-时-极化域划分为若干个空-时-极化域五维联合基本子带单元；所述空-时-极化域五维联合基本子带单元包括俯仰角、方位角、频率、极化相位差以及极化幅度比信息；

6、依据空-时-极化域五维联合基本子带单元，根据所述采样协方差矩阵计算空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值；

7、基于真实干扰信号来向和展宽需求，设定波束零陷展宽区域，重置波束零陷展宽区域内空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值，重构空-时-极化域干扰协方差矩阵；所述波束零陷展宽需求包括俯仰角方向的波束零陷展宽需求以及方位角方向的波束零陷展宽需求；

8、对所述采样协方差矩阵进行特征分解，重构噪声协方差矩阵；

9、根据所述空-时-极化域干扰协方差矩阵以及所述噪声协方差矩阵重构空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵；

10、根据所述空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵求解平面矢量阵列天线的权矢量；所述平面矢量天线的权矢量用于匹配平面矢量阵列天线输入的数据，以展宽波束零陷宽度。

11、可选的，依据空-时-极化域五维联合基本子带单元，根据所述采样协方差矩阵计算空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值，具体包括：

12、依据空-时-极化域五维联合基本子带单元，计算空-时-极化域联合导向矢量；

13、根据所述采样协方差矩阵以及所述空-时-极化域联合导向矢量计算空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值。

14、可选的，基于真实干扰信号来向和展宽需求，设定波束零陷展宽区域，重置波束零陷展宽区域内空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值，重构空-时-极化域干扰协方差矩阵，具体包括：

15、根据俯仰角方向的波束零陷展宽需求以及方位角方向的波束零陷展宽需求确定任一个干扰信号对应的波束零陷展宽区域；

16、根据空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值确定所述波束零陷展宽区域内的空-时-极化联合谱估计值；

17、筛选出所述波束零陷展宽区域内各个频率子带对应的空-时-极化联合谱估计值的最大值；

18、将波束零陷展宽区域内空-时-极化联合谱估计值重置为各个频率子带对应的最大值，重构空-时-极化域干扰协方差矩阵。

19、可选的，基于平面矢量阵列天线空-时-极化域联合抗干扰结构，计算采样协方差矩阵，具体包括：

20、基于平面矢量阵列天线空-时-极化域联合抗干扰结构，利用公式计算采样协方差矩阵；

21、其中，为所述采样协方差矩阵；xn为基于平面矢量阵列天线的空-时-极化域联合抗干扰结构接收到的第n个数据块信号；n为数据块的总数量；为第n个数据块信号的共轭转置。

22、可选的，依据空-时-极化域五维联合基本子带单元，计算空-时-极化域联合导向矢量，具体包括：

23、依据空-时-极化域五维联合基本子带单元，根据公式计算空-时-极化域联合导向矢量；

24、其中，为空-时-极化域联合导向矢量，θu为第u份俯仰角，φv为第v份方位角，fb为第b份频率，γi为第i份极化幅度比，ηj为第j份极化相位差；为时域导向矢量，为空域导向矢量，为极化域导向矢量。

25、可选的，根据所述采样协方差矩阵以及所述空-时-极化域联合导向矢量计算空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值，具体包括：

26、根据公式计算空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值；

27、其中，为空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值，θu为第u份俯仰角，φv为第v份方位角，fb为第b份频率，γi为第i份极化幅度比，ηj为第j份极化相位差；为空-时-极化域联合导向矢量的共轭转置；为所述采样协方差矩阵的逆矩阵。

28、可选的，将波束零陷展宽区域内空-时-极化联合谱估计值重置为各个频率子带对应的最大值，重构空-时-极化域干扰协方差矩阵，具体包括：

29、利用公式重构空-时-极化域干扰协方差矩阵；

30、其中，为空-时-极化域干扰协方差矩阵；为第j个干扰信号对应的波束零陷展宽区域；为波束零陷展宽区域内重置后的空-时-极化联合谱估计值，θ为俯仰角，φ为方位角，f为频率，参数(ζl,υl)表示第l个干扰信号的极化域参数，其中ζl表示极化幅度比，υl表示极化相位差；；为波束零陷展宽区域内各空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合导向矢量；为空-时-极化联合导向矢量的共轭转置；l为干扰信号总数；gf为波束零陷展宽区域内的频率子带数目；gp为波束零陷展宽区域内的俯仰角单元数目；ga为波束零陷展宽区域内的方位角单元数目；为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元重置后的空-时-极化联合谱估计值，αl,i为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的俯仰角，βl,j为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的方位角，fr,l为第l个干扰信号的起始频率，ξ为频率子带，fbin为划分的频率宽度；为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合导向矢量；为空-时-极化联合导向矢量的共轭转置；θbin为划分的俯仰角宽度；φbin为划分的方位角宽度；fbin为划分的频率宽度；为波束零陷展宽区域内各频率对应的空-时-极化联合谱估计值的最大值；为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的空域导向矢量；为kronecker积；为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的极化域导向矢量；为波束零陷展宽区域内任一空-时-极化域五维联合基本子带单元的时域导向矢量；h为共轭转置。

31、可选的，对所述采样协方差矩阵进行特征分解，重构噪声协方差矩阵，具体包括：

32、对所述采样协方差矩阵进行特征分解，将最小特征值作为噪声信号功率估计值，利用公式重构噪声协方差矩阵；

33、其中，为噪声协方差矩阵；为噪声信号功率估计值；λ2mk为采样协方差矩阵的最小特征值；i2mk为2mk维单位矩阵。

34、可选的，根据所述空-时-极化域干扰协方差矩阵以及所述噪声协方差矩阵重构空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵，具体包括：

35、根据公式重构空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵；

36、其中，为空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵；为空-时-极化域干扰协方差矩阵；为第j个干扰信号对应的波束零陷展宽区域；为波束零陷展宽区域内重置后的空-时-极化联合谱估计值；为波束零陷展宽区域内各基本子带单元的空-时-极化联合导向矢量；为空-时-极化联合导向矢量的共轭转置。

37、可选的，根据所述空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵求解所有平面矢量阵列天线的权矢量，具体包括：

38、根据公式求解所有平面矢量阵列天线的权矢量；其中，w为权矢量；c为约束条件；ch为约束条件的共轭转置；q为约束值。

39、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明避开采用cmt算法需要求解锥化矩阵的难题，首先将空域、时域和极化域分别划分为若干空-时-极化域五维联合基本子带单元，利用干扰信号功率远大于期望gnss信号和噪声功率的特点估计干扰信号参数；直接以干扰信号附近的若干空-时-极化域五维联合基本子带单元为基础，基于真实干扰信号来向距离范围，根据所述空-时-极化域五维联合基本子带单元的空-时-极化联合谱估计值以及波束零陷展宽需求，重构空-时-极化域干扰协方差矩阵，并对所述采样协方差矩阵进行特征分解，重构噪声协方差矩阵；根据所述空-时-极化域干扰协方差矩阵以及所述噪声协方差矩阵重构空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵；根据所述空-时-极化域联合干扰加噪声协方差矩阵求解所有平面矢量阵列天线的权矢量，以调节波束零陷宽度。最终实现了展宽干扰空域波束零陷，能够应对真实干扰信号来向快速变化。