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数字波束形成算法研究与PC集群并行实现

作　者: 刘小忠
导　师: 杨万麟
学　校: 电子科技大学
专　业: 信息获取与探测技术
关键词: 稳健波束形成凸优化 MIMO波束形成集群 MPI 并行计算
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 22次
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内容摘要

自适应数字波束形成技术作为阵列信号处理的一个重要分支,已经广泛应用于雷达、无线通信、医学影像、地质勘探和射电天文的等领域。传统的数字波束形成在理论上具有良好的干扰抑制能力,然而在实际应用中,各种误差的存在使得其性能严重下降,因此对稳健波束形成算法的研究很有必要。多输入多输出(MIMO)技术作为MIMO雷达系统的关键技术,其中涵盖的波束形成问题值得深入探讨和研究。自适应数字波束形成随着数据处理量变大,如何快速有效的组织算法进行计算成为波束形成的一个重要难题。PC集群技术以其低廉的成本,容易构建,方便移植等优点而广泛应用在气象监测和海洋模拟等领域,而在波束形成处理领域的应用很少,可望利用PC集群来解决大型阵波束形成权值计算问题。本文首先论述了窄带假设前提下阵列信号的基本模型,回顾了经典的波束形成算法,在线性约束最小方差(LCMV)算法的基础上推导了一种迭代的LCMV算法,并通过仿真验证了其快速性和有效性。通过分析指向误差对经典波束形成算法的影响,指出对稳健波束形成算法研究的必要性然后针对传统稳健波束形成算法的不足,深入研究了基于凸优化理论的稳健波束形成算法,即稳健Capon算法(RCB)、迭代稳健Capon算法(IRCB)、最差情况性能最优算法(WCPO)、基于误差矢量正交分解的序贯二次规划波束形成算法(SQP)；这些算法在期望信号存在指向误差时能够表现出良好稳健性,不仅能使方向图接近理想的方向图,还能提高输出信干噪比。针对RCB和WCPO算法需要估计不确定度,引出了IRCB和SQP算法。IRCB通过迭代使波束逐渐指向真实的来波方向。SQP算法通过正交分解失配误差,使用误差的正交分量来修正导向矢量,通过仿真详细阐述了几种算法的性能,并进行了对比分析。接着研究了基于稀布阵列的MIMO波束形成算法。首先研究了基于粒子群算法的稀布阵列优化技术,并提出了基于自适应粒子群算法的优化方法。然后研究了MIMO波束形成,给出了两种MIMO波束形成算法,最后将稀布阵技术应用于MIMO阵列,扩展了MIMO阵列的孔径,从而提高了MIMO波束的分辨率。最后建立了基于MPI(Message Passing Interface)的PC集群的并行计算系统并测试了系统的性能,在此基础上设计并实现了PC集群软件测试管理平台,然后将之前研究的波束形成算法并行实现,文中详细介绍了其实现流程,给出了相应的并行算法,这为以后的研究和应用提供了重要参考。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-17
  1.1 研究背景及意义  11-12
  1.2 研究历史及现状  12-15
    1.2.1 波束形成技术的历史和研究现状  12-14
    1.2.2 集群计算研究历史和研究现状  14-15
  1.3 本文主要工作和论文结构安排  15-17
第二章经典自适应波束形成算法研究  17-26
  2.1 窄带假设下阵列信号的基本模型  17-19
  2.2 经典的自适应DBF算法  19-22
    2.2.1 最小均方(LMS)算法  19-20
    2.2.2 MVDR算法  20-21
    2.2.3 一种迭代的线性约束最小方差(ILCMV)算法  21-22
  2.3 指向误差对波束形成算法性能的影响  22-23
  2.4 仿真分析  23-25
    2.4.1 MVDR算法的性能仿真  23-24
    2.4.2 ILCMV算法的性能仿真  24
    2.4.3 指向误差对DBF算法的影响  24-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章稳健自适应波束形成算法研究  26-53
  3.1 传统的稳健波束形成算法  27-30
    3.1.1 对角加载类算法  27-29
    3.1.2 基于子空间的稳健算法  29-30
  3.2 基于凸优化理论的稳健波束形成算法  30-42
    3.2.1 基本理论介绍  30-33
    3.2.2 基于椭球约束的稳健Capon波束形成算法  33-36
    3.2.3 一种迭代的RCB算法  36-38
    3.2.4 最差情况性能最优波束形成算法  38-40
    3.2.5 基于失配矢量误差正交分解的稳健波束形成算法  40-42
  3.3 仿真分析  42-52
    3.3.1 对角加载类算法性能仿真  42-44
    3.3.2 RCB算法性能仿真  44-46
    3.3.3 IRCB算法性能仿真  46-48
    3.3.4 WCPO算法性能仿真  48-50
    3.3.5 SQP算法性能仿真  50-52
  3.4 本章小结  52-53
第四章基于阵列稀布技术的MIMO波束形成算法研究  53-73
  4.1 基于粒子群算法的稀布阵列优化  53-58
    4.1.1 直线阵列稀布的优化模型  53-54
    4.1.2 粒子群(PSO)及其改进算法用于稀布阵列  54-56
    4.1.3 一种基于自适应粒子群的稀布阵列优化方法  56-58
  4.2 MIMO雷达DBF算法研究  58-64
    4.2.1 MIMO雷达回波模型  58-60
    4.2.2 MIMO雷达波束形成中的匹配滤波器  60-62
    4.2.3 MIMO雷达的两种波束形成方法  62-64
  4.3 基于稀布阵列的MIMO雷达波束形成算法研究  64-66
    4.3.1 稀布MIMO阵列模型  64-65
    4.3.2 稀布MIMO阵列波束形成  65-66
  4.4 仿真分析  66-71
    4.4.1 基于APSO算法的稀布阵优化仿真  66-69
    4.4.2 MIMO雷达波束形成算法仿真  69-70
    4.4.3 基于稀布阵列的MIMO雷达波束形成算法仿真  70-71
  4.5 本章小结  71-73
第五章 PC集群的构建与测试  73-84
  5.1 并行计算基本理论  73-76
    5.1.1 集群系统  73
    5.1.2 并行程序设计模型  73-74
    5.1.3 并行程序的性能指标  74-76
  5.2 基于MPI的PC集群系统的构建  76-78
    5.2.1 PC集群的硬件配置  76-77
    5.2.2 PC集群网络互联  77
    5.2.3 PC集群并行环境构建  77-78
  5.3 基于MPI的PC集群系统测试  78-82
    5.3.1 VC++6.0环境下MPICH2编程  78-79
    5.3.2 PC集群下的π值并行计算  79-80
    5.3.3 wmpiconfig配置MPICH2运行环境  80-81
    5.3.4 在wmpiexec上运行并行程序  81-82
  5.4 实验验证  82-83
  5.5 本章小结  83-84
第六章数字波束形成算法的并行实现  84-96
  6.1 PC集群软件平台的构建  84-87
  6.2 波束形成算法并行实现  87-95
    6.2.1 MVDR算法的并行实现  87-92
    6.2.2 MIMO波束形成算法并行实现  92-95
  6.3 本章小结  95-96
第七章全文总结与展望  96-98
致谢  98-99
参考文献  99-103
攻硕期间取得的研究成果  103

数字波束形成算法研究与PC集群并行实现

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