【波束形成】基于matlab的时域圆阵波束形成（宽带信号）

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🔥 内容介绍

时域圆阵波束形成技术在宽带信号处理领域占据着重要的地位，其利用圆形阵列的几何特性和时域信号处理方法，有效地实现对目标信号的定向接收和干扰抑制，在雷达、声呐、无线通信等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨时域圆阵波束形成技术在处理宽带信号时的原理、方法及挑战。

一、 圆阵结构及几何优势

圆阵，顾名思义，是指阵元均匀或非均匀分布于圆周上的阵列结构。相比于线阵，圆阵具有明显的几何优势：

1. 全向方位覆盖: 圆阵可以对360°方位角范围内的目标进行无盲区覆盖，而线阵则存在着明显的方位盲区。这在需要全方位探测的应用场景中至关重要。

2. 更高的角度分辨力: 在相同阵元数目下，圆阵相比线阵具有更高的角度分辨力，特别是在低信噪比环境下，其优势更加明显。这是因为圆阵的阵元分布更均匀，能够提供更丰富的空间信息。

3. 更好的抗多径干扰能力: 圆阵的结构使其能够更好地利用空间分集技术，有效地抑制多径干扰的影响，提高目标检测的可靠性。多径信号到达不同阵元的时间差在圆阵中表现更为显著，这为多径抑制算法提供了更有效的依据。

二、 宽带信号的特性与挑战

宽带信号是指占据较宽频谱范围的信号，其具有丰富的频率信息，能够提供更高的分辨率和更准确的目标参数估计。然而，宽带信号的处理也带来了一些挑战：

1. 频散效应: 宽带信号在传播过程中会受到频散效应的影响，导致不同频率成分的信号到达阵元的时间不同，从而造成信号波形的畸变。

2. 计算复杂度: 宽带信号处理需要处理大量的频率信息，计算复杂度相对较高，这对于实时应用提出了更高的要求。

3. 波束指向精度: 由于宽带信号的频率范围较广，不同频率成分的波束指向会略有差异，这会影响波束形成的精度，需要考虑宽带波束形成算法。

三、 时域圆阵宽带波束形成算法

针对宽带信号的特性和挑战，多种时域圆阵波束形成算法被提出，主要包括以下几种：

1. 基于时延估计的波束形成: 该方法首先对接收到的宽带信号进行时延估计，然后根据估计的时延对信号进行相位补偿，最后进行相干叠加。这种方法简单易行，但精度受限于时延估计的精度。

2. 基于空时自适应处理 (STAP) 的波束形成: STAP 算法能够同时抑制空间和时间域的干扰，具有较强的抗干扰能力。在宽带信号处理中，STAP 算法需要结合频域处理方法，以有效地处理不同频率成分的信号。

3. 基于最小方差无失真响应 (MVDR) 的波束形成: MVDR 算法能够在满足特定约束条件下，最小化输出噪声功率，从而提高信噪比。在宽带信号处理中，MVDR 算法需要考虑不同频率成分的权重，以实现最佳的波束形成效果。

4. 基于压缩感知的波束形成: 压缩感知技术可以利用信号的稀疏性来减少数据量，降低计算复杂度，提高处理效率。在宽带信号处理中，压缩感知可以与其他波束形成算法相结合，进一步提高性能。

四、 算法性能分析及比较

不同算法的性能受多种因素影响，包括阵元数目、信噪比、干扰类型、信号带宽等。基于时延估计的方法简单但精度较低；STAP 算法具有较强的抗干扰能力，但计算复杂度较高；MVDR 算法能够有效提高信噪比，但对干扰模型的依赖性较大；基于压缩感知的算法能够降低计算复杂度，但需要满足信号的稀疏性条件。选择合适的算法需要根据具体的应用场景和性能要求进行权衡。

📣 部分代码

%---------------------------------------------------------

% 备注

% 2014-02-28修改：加入style=3的情况：给已知信号的情况（通常为通信信号）

c=1500;%%默认声速为1500m/s

thita=alfa*pi/180;

signal_scan=signal_scan*pi/180;

signal=0;

%%--确定有信号的阵元---

scan_begin = thita-signal_scan/2;

if(scan_begin<=0)

    scan_begin = mod(scan_begin + 2*pi,2*pi);

end

scan_end = thita + signal_scan/2;

if(scan_end > 2*pi)

    scan_end = mod( scan_end-2*pi,2*pi);

end

kk=1;

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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