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文档简介
维纳滤波
在自适应阵列处理中的应用
TheapplicationofWienerFilterinadaptivearrayprocessing
Outline1.自适应阵列处理3.结论2.维纳滤波应用分析1.自适应阵列处理自适应阵列处理自适应阵列处理空间采样处理技术空域自适应滤波时域FIR滤波器通过天线阵列对空间信号进行采样自适应波束形成算法1.增强有用信号2.抑制空间干扰和噪声期望的输出结果形成期望的波束方向图信号模型w1wM-1w2wM接收机x1(k)x2(k)xM-1(k)xM(k)y(k)S1(k)SD(k)D个窄带信号入射到M元ULA天线阵,(D<M)每个接收信号x(k)都含有加性、零均值、高斯噪声,有:接收信号阵列流型:相位延迟发送端信号接收机噪声空域滤波w1wM-1w2wM接收机x1(k)x2(k)xM-1(k)xM(k)y(k)S1(k)SD(k)波束形成器权重,e.g:滤波器参数空域滤波,恢复信号。空域滤波器设计FIRFilterFrequencyresponse:SpatialFilterspatialresponse:ApplicationsofArrays
2.维纳滤波应用分析维纳滤波应用分析
最小均方误差(MMSE)波束形成器广义旁瓣相消器(GSC)
多级维纳滤波器(MWF)维纳滤波应用分析
最小均方误差(MMSE)波束形成器最小均方误差(MMSE)波束形成器
为参考信号,参考信号要么与期望信号相同,要么强相关,而与干扰信号无关。应用条件:需要一个期望输出(参考)信号。
令则目标为:
其中是相关矢量,是相关矩阵。维纳滤波器的直接应用维纳滤波应用分析广义旁瓣相消器(GSC)维纳滤波器Wiener-Hopf方程:Wiener解:和只能对消掉彼此相关的信号分量,这也正是自适应信号处理的本质所在:通过训练得到自适应权。最小均方误差(MMSE)应用:广义旁瓣相消器(GSC)上支路:下支路:相关分量相消维纳解:使均方误差最小线性约束广义旁瓣相消器(LC-GSC)上支路:下支路:只剩非约束干扰信号及噪声约束条件的静态波束响应和非约束干扰信号及噪声维纳滤波后的非约束干扰信号及噪声相关分量相消Example维纳滤波应用分析
多级维纳滤波器(MWF)变换域维纳滤波器(TDWF)1维子空间N-1维子空间变换域维纳滤波器(TDWF)多级维纳滤波器(MWF)分解过程,降维滤波整合过程多级维纳滤波器优点:标量求逆
计算量小
r级阶段降秩处理Example相控阵雷达,阵元数成千上万降维降秩约束多级维纳滤波器(CMWF)DR-MWFLC-MWF3.结论SummaryMMSEBe
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