短波频段由于电离层极化效应，使得阵列吸收 站可以同时吸收 水平和垂直极化2种分量，水平极化定向天线具有更好的迅速 度与更强的指向性，同时使用 水平极化定向天线对常用垂直极化滋扰具有较好的极化隔离作用，使得吸收 整体底噪较低。单个定向天线视角规模较小，将定向天线组成圆形天线阵，实现水平360°视角内信号的有用 吸收 [1]。现在 还存在一些难题：(1)吸收 交织极化会滋扰甚至破损 吸收 信号中包罗的来波偏向信息[2]；(2)短波对数周期天线、鱼骨天线等不存在牢靠 的相位中央 ；(3)短波水平极化天线空间架设时水平睁开 泛起了严重互耦征象 。这些缘故原由 都使得阵列流型重大 多变，无法确定建模。基于水平极化定向天线阵列的短波测向算法虽然也接纳了种种极化阵列自顺应 处置赏罚 要领[3-4]，但照旧存在着测向游动较大的突出弱点 ，基于定向天线阵先测向再波束合成的算法在现实 应用中有较大局限性，需要重点思量 自顺应 数字波束形成算法。
对于经典自顺应 数字波束形成算法而言，非盲数字波束形成算法主要有最小均方误差算法(Minimum Mean Square Error，MMSE)、采样协方差求逆算法(Stimulate Matrix Inversing，SMI)、最小方差无失真响应算法(Minimum Variance Distorionless Response，MVDR)、线性约束最小方差算法(Linearly Constrained Minimum Variance，LCMV)、对角加载算法(Diagonal Loading，DL)、特征结构类算法(Eigenspace-Based，ESB)、零点预处置赏罚 算法等。盲数字波束形成算法主要有循环自顺应 波束形成类(Cyclic Adaptive Beamforming，CAB)、最小二乘恒模算法(Least Square Constant Modulus Algorithm，CMA)、基于高阶累积量的团结 近似特征矩阵对角化算法(Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrix，JADE)、基于自力 分量剖析 的快速疏散算法(FastICA)等[5-6]。
由于短波水平极化定向天线阵列流型未知，通常思量 应用盲数字波束形成算法。恒模算法由于具有较强的滋扰抑制能力、对阵列幅相误差不敏感等优点，迭代运算不破损 相位信息，对后续的数字解调具有主要 意义。恒模算法对于强信号的合成效果好，可是 弱信号的合成效果较差，会泛起错误捕捉征象 ，需要进一步寻找有用 要领提高算法的稳健性[7-9]。如针对对数周期天线阵的一种盲波束形成算法，在最小二乘恒模算法基础上结构对角加载的初始权值来提高算法稳健性，算法主要思量 单个对数周期天线阵列流型的失配情形 ，未思量 大型偏向性天线阵的交织极化和互耦的现实 影响。
可以思量 跳出预计准确阵列流型的思绪 ，建设2个异构阵列，1个垂直极化全向天线阵先用于测向，测向后可有用 提取期望信号；1个水平极化定向天线阵直接用于高增益数字波束形成，相互协同更好地吸收 处置赏罚 信号。同时思量 现实 通讯 中常见的多径效应，若是 处置赏罚 欠好会严重影响吸收 效果。另一个角度来看着实 各径信号也包罗了发射信号的波形信息，最佳吸收 端处置赏罚 应充实使用 各径的能量合并，相关文献提出了基于矩阵重构的多径吸收 鲁棒波束形成算法，但在定向天线阵中应用受限。
1 窄带多径情形 下短波定向天线阵的数字模子
短波M阵元吸收 阵列，假设空间中存在一组P个差异来向的多径信号，空间中还存在Q个自力 或者多径的滋扰信号，吸收 信号可写为：
若是 多径时延τp较量 小或者信号带宽较量 窄，记为窄带多径模子 吸收 信号X(t)体现为：
MMSE波束形成器无需知道信号阵列流型，要害问题就是怎样 获取期望信号波形。
2 自顺应 加载投影反馈的多径增强波束形成算法
针对获取预知期望信号波形的问题，本文设计了短波多极化异构阵列协同处置赏罚 方案，如图1所示，异构阵列流型差异，吸收 期望信号波形是相同的。
由于全向天线阵吸收 信号也包罗多径信号，需要首先举行 去相关处置赏罚 。下面以空间平滑(spatial smoothing)[10]为例，匀称 线阵的流型矢量可体现为：
预计的期望信号含有噪声分量会影响最终波束形成效果，可以接纳信号加滋扰子空间来抑制噪声影响，即特征空间类算法[11]。
种种非理想情形 下获得波形信息后就可以使用 MMSE波束形成器，详细 又分2种情形 ：
(1)短波同构阵列(即短波垂直极化全向天线阵)MMSE波束形成器的权值为：
(2)短波异构阵列(即短波水平极化定向天线阵)MMSE波束形成器的权值为：
虽然，详细 实现历程中也可以研究算法和速率损失较小情形 下的低重大 度波束合成算法[12]。
3 算法仿真与性能剖析
3.1 实验1：自顺应 数字波束形成算法的偏向图
20元匀称 直线阵，间距波长比为0.5，1个期望信号2条多径，角度为[80°，50°]，信噪比为0 dB；1个滋扰2条多径，角度为[120，150°]，信噪比为10 dB；快拍数为1 000点。主径与反射径之间的复包络向量默以为 [1，-0.5+0.5j]，空间平滑子阵数目 为10。
结论1：MMSE算法是已知期望信号波形信息，实现2径能量合并。如图2所示，SS-SMI-MMSE算法没有任何幅相差情形 下只形成一个准确80°主瓣，主瓣较量 宽，50°没有形成主瓣；如图3所示，有一定幅相差情形 下，主瓣偏向还发生偏离，算法性能下降。SS-DLSMI-ESB-MMSE算法在有无幅相差情形 下都能很好地迫近理想MMSE算法。
3.2 实验2：同构阵列输出SINR与输入SNR关系
阵列仿真条件与实验1相同，信噪比从-20 dB～30 dB转变 ，举行 100次Monte-Carlo统计实验。
结论2：在没有幅相差的情形 下，各算法性能相当，同构阵列时ESB投影抑制了噪声分量，以是 输出信干噪比更高；如图4所示，在有幅相差的情形 下，SS-SMI-MMSE算法和SS-SMI-ESB-MMSE算法由于期望信号分量较大使得泛起信号对消征象 ，输出性能下降；对角加载SS-DLSMI-ESB-MMSE算法战胜 了这个问题，可是 自顺应 对角加载之后整体输出信干噪比略低于理想MMSE值；本文算法自顺应 设计加载量，保证性能与稳健性的平衡处置赏罚 。
3.3 实验3：同构阵列输出SINR与角度误差关系
阵列仿真条件与实验1相同，期望信军号度误差3°以内，举行 100次Monte-Carlo统计实验。
结论3：如图5所示，SS-SMI-MMSE算法、SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的输出信干噪比都随着期望角度误差变大而降低，理想MMSE与角度预计精度无关，可是 SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的抗角度误差能力强。
3.4 实验4：异构阵列输出SINR与输入SNR关系
结论4：如图6所示，有幅相差情形 下，SS-SMI-MMSE算法与SS-SMI-ESB-MMSE算法性能一致，由于 异构阵列的噪声自己也不相关，ESB投影抗噪处置赏罚 不影响算法性能；可是 SS-DLSMI-ESB-MMSE算法由于 自顺应 加载，使得协方差矩阵镌汰 了期望信号分量，输出信干噪比迫近理想MMSE性能。
3.5 实验5：异构阵列输出SINR与角度误差关系
结论5：如图7所示，SS-SMI-MMSE算法、SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的输出信干噪比都随着期望角度误差变大而降低，理想MMSE与角度预计精度无关，SS-SMI-ESB-MMSE算法和SS-DLSMI-ESB-MMSE算法的性能相当，比SS-SMI-MMSE算法性能好，缘故原由 在于ESB处置赏罚 还改善了期望角度误差。
3.6 实验6：算法在短波某现实 系统中的应用验证
短波24元水平对数周期天线组成圆阵吸收 现实 信号，选取现实 某天波信号举行 应用验证，信号取大致来波偏向的相邻7~10幅天线，通过视察可知多副天线的吸收 信号差异颠簸较大。
结论6：如图8～图10所示，单个定向天线吸收 时两个信号时频混叠，基于自顺应 加载投影的多径增强波束形成算法可以稳健地疏散出多信号，验证了算法的有用 性。
4 结论
本文剖析 了垂直极化全向天线阵与水平极化天线阵的优弱点 及其应用场所，设计了一种短波多极化异构阵列协同处置赏罚 方案，提出了基于自顺应 加载投影反馈的多径增强波束形成算法。该算法在已知期望信号大致度角的条件 下，综合使用 空间平滑、采样协方差矩阵求逆和空间投影等要领来预计波形，同时针对弱信号性能差的问题，通过自顺应 加载进一步提高波形预计的稳健性，算法盘算轻盈 ，所需先验信息少，非理想条件顺应 性强。后续研究应该继续思量 水平极化定向天线向垂直极化全向天线的指导 协同处置赏罚 ，提高微弱信号的测向问题。
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作者信息:
唐 涛1，马 欢2，吴志东1
(1.信息工程大学，河南 郑州450001；2.同方电子科技有限公司，江西 九江332007)