窄带波束形成

本文介绍了阵列信号处理中的窄带和宽带波束形成技术,包括基本原理、结构示例、输出信号表达式以及FIR滤波器的应用。特别关注了如何设计波束指向特定方向并抑制干扰,以及MATLAB工具在设计过程中的应用。

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阵列信号处理有以下三个研究方向:

  1. 检测入射信号是否存在,以及入射信号的数目
  2. 检测入射信号的到达方向(DOA)角
  3. 增强某个感兴趣方向的信号,抑制其他方向的干扰(beamforming)

波束形成(beamforming)分为窄带波束形成和宽带波束形成。窄带可简单理解为信号只有一个频率,宽带就是信号有无限多个频率。麦克风阵列信号处理就涉及到宽带波束形成。在介绍宽带波束形成之前,我们先介绍窄带波束形成。

窄带波束形成

下图是一个基于线阵的波束形成简单结构,由M个阵元组成的线性阵列,对波场进行空间采样。

输出信号的表达式:

x_{m}(t)就是第m个阵元采集到的信号,w_{m}是第m个阵元的权重系数。

对于输入平面波信号是复信号e^{jwt}(对应的角频率是w),DOA角度是\theta(范围是[-\pi/2  \pi/2])。如上图所示,\theta角是相对于与线性阵列垂直方向定义的。

如果如果第0个阵元采集到的信号是x_{0}(t) = e^{jwt},第m个阵元采集到的信号是x_{m}(t) = e^{jw(t-\tau_{m})}m = 1, 2, ... , M-1\tau _{m}是信号从第0个阵元传播到第m个阵元所需的延时。

波束形成器的输出为:

y(t) = e^{jwt}\sum_{m=0}^{M-1}e^{-w\tau _{m}}{w_{m}}^{*}

\tau _{0}=0

波束形成器的响应为:

P(w, \theta ) = \sum_{m=0}^{M-1}e^{-jw\tau _{m}}w_{m}^{*}=\mathbf{w}^{H}\mathbf{d}(w, \theta )

向量\mathbf{w}M个阵元的复共轭系数

\mathbf{w}=[w_{0}, w_{1},..., w_{M-1}]^{T}

\mathbf{d}(w,\theta ) = [1, e^{-jw\tau _{1}},...,e^{-jw\tau _{M-1}}]^{T}

\mathbf{d}(w, \theta )称作阵列响应向量(或者转向向量steering vector,方向向量direction vector)

避免时域混叠要求信号的最高频率小于1/2的采样率。避免空域混叠要求阵列之间的距离d小于\lambda /2

w = 2\pi c /\lambda

\tau _{m} = d*sin(\theta )/c

d=\lambda /2时,等间隔线性阵列窄带波束形成器的响应为:

P(w, \theta ) = \sum_{m=0}^{M-1}e^{-jm\pi sin(\theta )}w_{m}^{*}

对于与上式相同系数的FIR滤波器,其频率响应为:

P(\Omega ) = \sum_{m=0}^{M-1}e^{-jm\Omega }w_{m}^{*}

\Omega \in [-\pi , \pi ]是归一化频率,\theta-\pi/2变化到\pi/2时,\pi sin \theta-\pi变化到\pi

窄带波束形成的实例

设计波束形成器,将波束指向\theta \in [-\pi/6, \pi/6](-30^{\circ }, 30^{\circ }),并且抑制\theta \in [-\pi/2, -\pi/4]

以及\theta \in [\pi/4, \pi/2]方向的信号。线性阵列间距d=\lambda /2,其中\lambda为入射信号的波长。阵元数目M=10

等效FIR设计:

通带:\Omega \in [-0.5\pi, 0.5\pi],其中sin \pi/6 = 0.5

阻带: \Omega \in [-\pi, -0.71\pi] and [0.71\pi, \pi]其中sin \pi/4 = 0.71

使用MATLAB的remez函数设计的FIR系数(也即是M个阵元的复共轭系数)为:

\left | P(\theta ,w) \right |是波束形成器的波束图,一般进行取对数,波束图如下图所示。

以上的实例是基于阵列的间距等于半波长这个假设,更一般的情况下,令

d = \alpha \lambda /2\alpha \leqslant 1

波束响应可写为

参考:Wei Liu《Wideband Beamforming》University of Sheffifield, UK

### 宽带波束形成窄带波束形成的技术对比 #### 区别 宽带波束形成波束形成技术的一个扩展,专门用于处理具有宽频率范围的信号。由于宽带信号的不同频率成分在传播过程中会经历不同的相位延迟,因此宽带波束形成需要特别考虑这种频率分散性的影响[^1]。 相比之下,窄带波束形成主要针对的是集中在某一特定频段内的信号。这类信号的特点是在整个工作范围内频率变化较小,从而简化了波束形成的算法实现。对于窄带信号而言,可以假设在同一时间间隔内所有频率分量几乎同步到达接收器,这使得相位校正相对简单得多[^2]。 #### 应用场景 宽带波束形成适用于那些涉及复杂电磁环境或多径效应显著的情况,比如现代无线通信系统中的多载波调制方式(OFDM),以及高分辨率成像雷达等应用场合。这些环境中存在的大量反射路径会导致严重的频率选择性衰落现象,而采用宽带波束形成能够有效提高系统的抗干扰能力和目标检测精度。 另一方面,窄带波束形成则更多应用于传统无线电测向、卫星通讯天线跟踪等领域,在这些情况下信道条件较为理想或者可以通过其他手段加以优化,所以不需要过多关注由大跨度频率带来的额外挑战。此外,某些类型的声纳设备也会利用窄带波束形成来增强对水下物体探测的效果。 #### 技术对比 | 特征 | 宽带波束形成 | 窄带波束形成 | | --- | --- | --- | | **适用对象** | 多种不同中心频率下的多个子带信号 | 单一固定或缓慢变动的小范围频率区间内的连续波形 | | **设计难度** | 较高;需解决跨频段响应一致性问题 | 较低;只需保证单一带通滤波性能即可满足需求 | | **硬件成本** | 可能更高,尤其是当涉及到更复杂的模拟前端电路时 | 相对较低,通常只需要简单的射频模块配合数字处理器件 | ```matlab % MATLAB代码示例:展示两种模式下的典型操作差异 function demoBeamforming() % ...省略初始化部分... %% 对于宽带情况 for freqIdx = 1:length(frequencyBands) applyFrequencyDependentPhaseShifts(freqIdx); % 根据当前频率调整各通道间的相移 combineSignals(); % 合并来自各个麦克风的数据流 end %% 而对于窄带,则无需循环遍历每个频率点 fixedPhaseShiftForAllFrequencies(); combineSignals(); end ```
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