多波束形成的基本原理
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了八篇多波束形成的基本原理范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
多波束形成的基本原理范文第1篇
关键词： 小波变换； 智能天线； 波束形成； 神经网络
中图分类号： TN821.91?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）13?0091?03
Application of wavelet transform in smart antenna beam forming technology
LIU Hong?bo1， GAO Jun1， HUANG Gao?ming1， LIU Qin?tao2
（1. College of Electronics Engineering， Naval Engineering University， Wuhan 430033， China；
2. Department of Information and Technology， College of Science and Arts， Jianghan University， Wuhan 430056， China）
Abstract： Smart antenna is a current research focus. Basic principle of beam forming is introduced. The existing beam forming algorithms are classified and their performances are compared in accordance with the bind algorithm and non?blind algorithm. The adaptive beamforming algorithm based on wavelet transform and wavelet package is compared. Multi?resolution signal based on wavelet transform and beam forming algorithm based on wavelets neural network is analyzed. The prospect of the wavelet transform in optimal basis selection and the conjoint analysis with blind adaptive algorithm are looked forward.
Keywords： wavelet transform； smart antenna； beam forming； neural network
0 引 言
智能天线原名为自适应天线阵列[1]，是从军事领域的实际需求中发展起来的新型技术，主要用于雷达、声纳和抗干扰通信等方面，主要用来完成空间滤波和定位等功能。近年来，随着移动通信的发展以及天线理论等方面研究的逐渐深入，智能天线开始用于具有复杂电波传播环境的移动通信系统。为此，用于移动通信的自适应天线阵列也成智能天线（Smart Antenna）。
由于傅里叶变换是一种全局变换，无法表述信号的时域局部性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。小波变换是一种信号的时频分析，它具有多分辨率的特点，可以方便地从混有强噪声的信号中提取原始信号，被誉为分析信号的显微镜。小波变换是继傅里叶变换之后信号处理领域重大发现，小波变换的优点是适合分析时间局部信号，并且频域的分辨率较高。因此，把小波变换应用到智能天线波束形成方面是当前的研究热点之一。
1 智能天线波束形成原理和准则
自适应天线发展至今50多年中，大体上分成四个发展阶段[2]：前两个阶段主要集中在自适应波束控制上和自适应零点控制上，诸如自适应滤波、自适应旁瓣对消等；第三个阶段主要集中在空间谱估计上，诸如最大似然谱估计、特征空间正交谱估计等等[3]；最近十几年，主要在智能天线的技术实现方面。智能天线的优点是增加覆盖范围、降低系统功耗、对多径处理可以改善链路质量和提高系统容量方面。
1.1 智能天线原理
天线阵列排列方式主要包括：直线阵、平面阵和立体阵等，下面以直线阵的排列形式讲述数学模型[4]。
设天线阵是[M]元等距，阵列单元间距为[d，]入射角为[θ，]信号载频为[ω，]如图l所示。参考阵元为0号阵元，则[M]个阵元接收信号相加可得：
[Y=exp（j（ωt+φ0））n=0M-1Anexp（jn?kdsinθ）] （1）
式中：[k=2π/λ]；[λ]为波长；[An]为信号幅度；[φ0]为元接收信号初始相位。
图1 [M]元等距直线阵
从式（1）可见具有离散傅里叶变换的形式，因此，信号的波达方向谱可对其进行多尺度分析。为避免空间模糊，要求相邻阵元之间必须满足如下约束条件：
[kdsinθ=2πλdsinθπ] （2）
若在[θ]范围[（-π2，π2）]内观察空间信号，则要求：
[dλ2] （3）
1.2 自适应波束形成最佳准则
自适应波束形成是利用现时的输入信号和干扰矢量，采用自适应算法进行处理，以达到通过有用信号或需要方向的信号且抑制干扰的目的。
目前，自适应波束形成通常采用数字方式在基带实现，即自适应数字波束形成（ADBF），自适应数字波束形成在通信中也称为智能天线。
智能天线的输出是在一定的准则下实现最优化，常用的最佳加权系数准则包括三种：最大信噪比准则、最小噪声方差准则和最小均方误差准则。
2 智能天线波束形成算法比较
在己有准则依据的情况下，自适应算法可以分为盲算法和非盲算法，常见算法如图2所示[5]。
图2 常见自适应算法
2.1 非盲算法
非盲自适应波束形成算法需要发射端发送参考信号，常用非盲算法有LMS（最小均方误差）算法、RLS（递归最小均方）算法和DMI（直接矩阵交换）算法等。
LMS算法是基于梯度估计的最陡下降原理，优点是算法简便，缺点是收敛较慢[6]；
DMI算法的优点是收敛速度快，缺点是运算量大，硬件实现复杂；
RLS算法不需要直接进行矩阵求逆运算，可克服DMI算法运算量大的缺点。
2.2 盲算法
盲算法利用信号的某些特性进行自适应波束形成，这些特性包括空域特性、时域特性、频域特性等，由此形成了多种类型的自适应波束形成算法。
盲波束形成不需要阵列校验、操纵矢量、训练序列、干扰和噪声的空间自相关矩阵等先验知识，也不需要参考信号和信号提取。盲自适应波束形成主要包括三种方法：
（1）基于信号特性的盲波束形成方法，主要包括恒模算法（CMA）、基于信号周期平稳型的盲算法（典型算法有CAB算法和SCORE算法）和基于高阶累积量的算法。
其中CMA算法是由Bussgang算法推导出来的，结构简单、运算量小，可自适应地实现。优点是收敛速度快；缺点： CMA实质上是由LMS算法演变而来，所以具有LMS算法的缺点，如对输入信号协方差矩阵特征值分布敏感；虽然CMA能在一个大范围内达到收敛，但该算法的收敛特征不及最小均方误差（MMSE）或最小二乘（LS）。
（2）基于波达方向（DOA）估计的算法，包括多信号分类（MUSIC）算法、旋转不变技术信号参数估计（ESPRIT）等典型算法；
（3）其他盲算法，包括引导判决方法和DR算法等。
3 小波变换在智能天线波束形成中的应用
小波变换在智能天线波束形成中的应用主要包括基于小波变换的自适应波束形成算法、基于小波包的自适应波束形成算法、基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法和基于小波神经网络的波束形成算法。
基于小波变换的自适应波束形成算法如图3所示，首先对阵列天线接收到的信号[x（n）]进行多分辨率分解，由于信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现不同而可以去噪，得到稀疏矩[r（n）]，然后进行LMS 算法。
基于小波包的自适应波束形成算法如图4所示[7]，首先对阵列天线接收到的信号[x（k）]进行小波包分解得到稀疏矩[r（k）]，再进行LMS算法。参考文献[7]进行了仿真实验和性能对比，表明效果比基于小波变换的自适应波束形成算法有改善。
图3 小波域的波束形成算法
图4 小波包的波束形成算法
阵列信号处理领域中关于波达方向估计方面已取得了一些研究成果[4，8?9]。文献[10?11]提出了应用于波达方向估计的通用小波框架，即基于小波分解的多分辨波达方向估计方法（WD?MDoA），基本思路是首先对接收的阵元数据进行空间小波变换，然后将阵元数据分解成多个子带数据，最后对每个子带数据进行波达方向估计。优点是子带滤除了带外的噪声及信号，降低了运算量，缺点是对子带进行波达方向估计可能产生虚假估计。
文献[12]中给出了基于小波神经网络的波束形成算法，利用波束形成算法中基函数的形式相似性，结合神经网络求解波束形成算法，给出了小波变换在智能天线波束形成中的应用新方向。
4 结 语
小波变换作为强大的数学工具，目前在智能天线领域应用的越来越多，是当前研究的热点之一。针对最大信噪比准则、最小噪声方差准则和最小均方误差准则三种最佳加权系数准则，结合盲算法和非盲算法两类自适应算法，分析了小波变换在智能天线波束形成中的应用，具体包括基于小波变换的自适应波束形成算法、基于小波包的自适应波束形成算法、基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法和基于小波神经网络的波束形成算法四种，下一步可针对小波变换在选择最优基方面搜寻代价函数开展研究，并结合盲算法进行联合分析。总之，基于小波域的智能天线波束形成算法研究是一个宽广的领域[13]。
参考文献
[1] HAUPT R L. An introduction to genetic algorithms for electromagnetics [J]. IEEE Antennas and Propagation Magazine， 1995， 37（2）： 7?15.
[2] 李叶华.盲源分离在智能天线波束形成技术中应用的理论探讨[D].秦皇岛：燕山大学，2010.
[3] HSU C H. Optimizing beam pattern of adaptive linear phase array antenna using local genetic algorithm [C]// Proceedings of 2005 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium. Washington， DC： IEEE， 2005： 315?318.
[4] 李荣锋.评“基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法”[J].系统工程与电子技术，2004，26（12）：1760?1762.
[5] 孙绪宝.无线通信智能天线算法的研究[D].上海：上海大学，2004.
[6] CHOI S W， SHIM D H， SARKAR T K. A comparison of tracking?beam arrays and switching?beam arrays operating in a CDMA mobile communication channel [J]. IEEE Antennas and Propagation Magazine， 1999， 41（6）： 10?56.
[7] 姚李威.基于小波域的智能天线波束形成算法的研究[D].太原：太原理工大学，2006.
[8] CHU Y， FANG W H. A novel wavelet?based generalized sidelobe canceller [J]. IEEE Transaction on Antennas and Propagation， 1999， 47（9）： 1485?1494.
[9] WANG Y Y， FANG W H， CHEN J T. Improved wavelet based beamformers with dynamic subband selection[C]// Proceedings of 1999 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium. Orlando， FL， USA： IEEE， 1999： 1464?1467.
[10] XU W， STEWART W K.Multiresolution?signal direction?of?arrival estimation： a wavelets approach [J]. IEEE Signal Processing Letters， 2000， 7（3）： 66?68.
[11] WANG B H， WANG Y L， CHEN H. Spatial wavelet transform preprocessing for direction of arrival estimation[C]// Proceedings of 2002 IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium. [S.l.]： IEEE， 2002： 672?675.
[12] 孙绪宝，钟顺时.基于神经网络的波束形成[J].微波学报，2004，20（4）：83?85.
[13] 李仁和.基于小波分析与MUSIC法的联合算法对信号DOA的估计[J].通信技术，2008，14（9）：47?49.
[14] ATTA L C V. Electromagnetic Reflector： US， 2900802 [P]. 1959?10?06.
多波束形成的基本原理范文第2篇
【关键词】铁路；钢轨探伤；无损探伤；超声波
【分类号】：TM534.1
一、铁路钢轨探伤方法的应用现状
确保钢轨的安全性能是行车安全的关键，因此世界各国对于钢轨探伤方法的研究都给予了充分的注重，以便及早掌握铁轨疲劳伤损的情况，保障列车的行驶安全。
发展到现在，国内外在探伤设备和手段方面，有较大差别。目前国外钢轨探伤主要使用大型钢轨探伤车。小型设备，例如手提式超声探伤仪，主要负责对大型探伤车的检查结果进行复检。国外的探伤车，目前主流检测速度为 40 ～ 80km/h，最高时速已经达到100km，北美和澳洲的探伤车以轮式超声波传感器为主，欧洲的探伤车以滑靴式传感器为主。我国目前的探伤车以轮式传感器为主，在役的超声波探伤车，仍有一部分以美国进口的为主。但我国的铁路运营任务重，检测时间窗短，线路状况受气候影响而复杂多变，目前的探伤仪器仍不能完全满足我国的检测要求，我国的铁轨探伤工作仍然有很大的研究空间。
二、超声波无损钢轨探伤技术在铁路中的应用
无损检测就是利用声、光、磁和电等特性，在不损害或不影响被检对象使用性能的前提下，检测被检对象中是否存在缺陷或不均匀性，给出缺陷的大小、位置、性质和数量等信息，进而判定被检对象所处技术状态（如合格与否、剩余寿命等）的所有技术手段的总称。
由于超声波的频率高，能量集中可形成较窄的波束向前传播，传播的方向性好，又易于在固体中传播，在两个不同的介质形成的界面会发生反射，可以有效利用于工业探测。超声波无损探伤技术已经成为工业无损探伤中应用最广泛，研究最活跃的技术之一。超声无损探测的基本原理为超声波具有很强的穿透力，较广的检测深度，指向性好，对缺陷的定位较准确，检测的灵敏度高，几乎可以检测到任何部位的缺陷，对试件内部尺寸很小的缺陷也有较高的识别度。
运用多波形、多探头进行检测时，可以多向检测，检测结果重复性好，可直接实时显示检测结果，亦可对结果存盘、打印，永久保存检测结果。检测结果可以以波形输出，可运用信号处理技术、成像图像处理技术进行联合处理，从而提高检测的精度和可靠性。超声检测法具有检测成本低，设备轻便，操作方便，检测速度快，数据可储存后处理，可适应检测时间窗短、工作距离长、工作量大的检测工作。超声波对人体、对环境无害，超声无损检测法可以保证操作人员的健康安全。
三、几种超声波无损铁轨探伤方法的探究
1、脉冲反射法
（1）探伤原理
超声脉冲回波反射法是目前较主流的一种应用性超声无损检测方法，换能器通过耦合剂直接接触待测的试件，因此该方法又称直接接触脉冲反射法。超声波短脉冲进入试件后，当声波遇上由两种声阻抗不同的介质形成的介质面时，波束会发生反射，入射波声压的相位与反射声压相反，反射波与入射波合成声压的振幅产生变化，采用一个兼顾发射和接收功能的探头，对接收到的反射波进行接受，并在探伤仪的荧光屏上显示，根据反射波的波形幅度对试件内部缺陷的深度、尺寸、性质等信息进行判断。
在探伤的过程中，当被测试件中不存在缺陷时，显示波形中只有发射波脉冲和底面反射波；试件存在小缺陷时，显示波形中只有发射脉冲和底面反射波，以及缺陷回波 ；试件中存在大缺陷时，缺陷全部反射了反射的脉冲 ，因此只有发射脉冲和缺陷回波。
根据声程与传播时间的关系可计算出缺陷的位置。借由对缺陷波与底波之间的高度进行比较可以判断缺陷的尺寸大小。通过改变仪器、探头、耦合方式、入射波方向可以不同方法实现对不同材质的检测。
（2）优势
脉冲反射法的操作灵活方便，检测的灵敏度高
（3）局限性，
① 对近表面和薄壁的检测存在盲区。
②对与超声传播方向平行的缺陷检测灵敏度较低。
③由于传播声程长，不适用于高衰减材料的检测。
2、超声穿透法
（1）探伤原理
超声波由一个探头发射，并由位于被检材料对面的另一个探头接收，通过测量超声脉冲或者连续波在穿透试件后的能量变化，判断试件缺陷情况的方法。脉冲穿透法在工业上能很好地弥补脉冲反射法的缺陷。
（2）优势
①穿透法的收发由分别两个探头完成，检测中几乎不存在盲区，对薄壁检测有良好的适应性。
②检测设备简单，操作方便，易实现连续自动探伤且检查速度快，尤其适合形状简单的批量试件判伤。
③穿透法的声波单声程传播，适于探测衰减系数较大的材料，对取向不良的缺陷，也能较好地发现。
（3）局限性
①传统穿透法，通过声能被缺陷阻挡的情况来判伤，但只有当超声声压大于 20%才能被探头检出，相当于声压只降低 2dB，灵敏度低。
②通过观察接收波形高低可以判断缺陷的有无以及确定缺陷面积，但波形所处位置不能表示缺陷声程，不能判断缺陷的深度位置。
③当缺陷较小时，声波的衍射会降低穿透法的检测灵敏度，实际操作中，需要反方向再次检测。
④穿透法采用的一发一收两个探头的位置要求严格，需要专门的器械。
3、超声衍射时差检测法
（1）探伤原理
超声衍射时差检测法，简称TOFD。根据惠更斯原理――缺陷上每个点形成的心子波源称为衍射，超声衍射时差法依靠超声波在试件内部结构的端角处的衍射回波来检测缺陷的相关信息。当一束射线入射到某一障碍物的边缘时会发生衍射，此时的衍射符合边缘衍射法则，即衍射射线与其相对应分布的入射射线对称分布在入射点处法平面的两侧，衍射波具有全方位、低能量的特点。
TOFD 检测技术在应用的时候，在被测试件两端对称放置一对频率、尺寸、倾斜角相同的纵波斜探头，分别作为反射和接受探头。发射探头发出的检测信号，沿试件上表面直接到达接收探头的称为直通波，从试件底面反射得到的为底面回波。
如果试件内无缺陷，接收探头将只收到直通波和底面回波。试件内部存在面状缺陷的区域，由于缺陷尖端对超声波的衍射作用，接收探头还会收到来着裂纹上下尖端产生的上尖端衍射波和下尖端衍射波。
（2）优势
①TOFD 是基于对时延的的分析来判断缺陷的位置和大小，不依赖于接收信号幅度，因而对脉冲幅度的高低不敏感，材料表面条件、耦合剂等对信号的影响没有反射法中那么明显。
②TOFD 常采用宽声束探头，覆盖区域大，受探头位置和缺陷方向的影响较小。
③TOFD 能检测不利取向的缺陷，缺陷检出率高，缺陷高度的测量更精确，检测的整体可靠性较高。
④TOFD 的检测快速、安全、方便，可以实施成像，方便快速分析。
（3）局限性：
①TOFD 的直通波和底面回波均有一定的宽度，上下表面分别存在着几毫米的表面盲区，处于这个区域的的缺陷波难以被发现，使近表面缺陷检出率降低。
②TOFD 采用了宽声束探头，接收的衍射信号较宽，使检测得到的缺陷比实际尺寸偏大。
③由于衍射信号的强度要较反射信号弱，接收信号放大处理时，容易受到噪声的影响。
④ TOFD 图像识别和判读比较难，数据的分析对检测人员的经验要求高。
四、结束语
总的来说，超声波具有很强的穿透力，较广的检测深度，指向性好，对缺陷的定位较准确，检测的灵敏度高，几乎可以检测到任何部位的缺陷，对试件内部尺寸很小的缺陷也有较高的识别度，已经成为无损探伤中应用非常广泛的一项技术，对于我国铁路检测工作的高效开展以及铁路运行的安全性体现出重要的影响意义。
参考文献：
[1]朱怀桑. 一种新型的铁路钢轨探伤车[J]. 声学技术，1983，03：44-53.
多波束形成的基本原理范文第3篇
Abstract: in modern production according to different objects in the choice of nondestructive detection method has become a concern of the people, in order to solve this problem, we must to nondestructive testing methods and features a more comprehensive understanding. The nondestructive testing, is in no damage to the material and finished products under the conditions of its internal and surface defects have the means. Below is a brief introduce three kinds of commonly used method of application and development.
Keywords: laser nondestructive testing; Ultrasonic nondestructive testing; X-ray nondestructive testing
中图分类号：TB553 文献标识码：A 文章编号：2095-2104（2013）
一、无损检测的目的及其方法的选用
不管在什么情况下，都必须首先搞清楚究竟想检测什么东西，随后才能确定应该采用什么样的检测方法和检测规范来达到预定目的。目前无损检测的目的大致有以下三个；
（1）改进制造工艺
为了知道采用的制造工艺是否合适，需要对样品进行无损检测，一边观察检测结果，一边制造工艺，并反复进行实验，直至确定满足要求的产品制造工艺。
（2）降低制造成本
进行产品生产时，不进行无损检测就有可能造成产品有缺陷或不符合要求，而要修补或者返工所需要费用往往很大，而提前进行无损检测花费很小，且能大大的提高生产效率，减小制造成本。
（3）提高可靠性
为了满足所需性能的条件下，使构件正常工作的时间内部至发生故障或意外，而造成大的经济损失和机器人身事故，故提高可靠性也至关重要。
二、激光技术在无损检测领域的应用与发展 1.激光全息无损检测技术 激光全息术是激光技术在无损检测领域应用最早、用得最多的方法。其检测的基本原理是通过对被测物体加外加载荷,利用有缺陷部位的形变量与其它部位不同的特点,通过加载前后所形成的全息图像的叠加来反映材料、结构内部是否存在缺陷。 激光全息无损检测技术的发展方向主要有以下几方面。 (1)将全息图记录在非线性记录材料上,以实现干涉图像的实时显现。 (2)利用计算机图像处理技术获取干涉条纹的实时定量数据。 (3)采用新的干涉技术,如相移干涉技术。在原来的基础上进一步提高全息技术的分辨率和准确性。 2.激光超声无损检测技术 激光超声技术是七十年代中期发展起来的无损检测新技术。与其他超声无损检测方法相比,激光超声检测的主要优越性如下。 (1)能实现一定距离之外的非接触检测,不存在耦合与匹配问题。 (2)利用超短激光脉冲可以得到超短声脉冲和高时间分辨率,可以在宽带范围内提取信息,实现宽带检测。 (3)易于聚焦,实现快速扫描和成像。 3.激光无损检测的发展 激光超声检测成本高,安全性较差,目前仍处于发展阶段。但在无损检测领域,激光超声检测在以下几方面的应用前景引起了人们的关注:(1)可用于高温条件下的检测.如热钢材的在线检测;(2)适用于某些不宜接近的样品,如放射性样品的检测;(3)激光束可入射到任何部位,可用于检测形状奇异的样品;(4)可用于超薄超细的样品及表面或亚表面层的检测。 三、超声检测技术在无损检测中的应用与发展 超声无损检测技术(UT)是五大常规检测技术之一,与其它常规无损检测技术相比,它具有被测对象范围广。检测深度大;缺陷定位准确,检测灵敏度高;成本低,使用方便;速度快,对人体无害以及便于现场使用等特点。 1.超声检测技术的应用 (1)目前大量应用于金属材料和构件质量在线监控和产品的在投检查。如钢板、管道、焊鞋、堆焊层、复合层、压力容器及高压管道、路轨和机车车辆零部件、棱元件及集成电路引线的检测等。 (2)各种新材料的检测。如有机基复合材料、金属基复合材料、结构陶瓷材料、陶瓷基复合材料等,超声检测技术已成为复合材料的支柱。 (3)非金属的检测。如混凝土、岩石、桩基和路面等质量检验,包括对其内部缺陷、内应力、强度的检测应用也逐渐增多。 (4)大型结构、压力容器和复杂设备的检测。由于超声成像直观易懂,检测精度较高。因此,近几年我国集超声成像技术及超声信号处理技术等多学科前沿成果于一体的超声机器人检测系统已研制成功,为复杂形状构件的自动扫描超声成像检测提供了有效手段。 (5)核电工业的超声检测。 (6)其它方面的超声检测。如医学诊断广泛应用超声检测技术;目前人们正试图将超声检测技术用于开辟其它新领域和行业,如人们正努力将超声检测技术用于血压控制系统进行系统作非接触检测、辨识。性能分析和故障诊断等。 2.超声检测技术的发展 在现代无损检测技术中,超声成像技术是一种令人瞩目的新技术。现代超声成像技术都是计算机技术、信号采集技术和图象处理技术相结合的产物。数据采集技术、图象重建技术、自动化和智能化技术以及超声成像系统的性能价格比等发展直接影响超声检测图像化的进程。现代超声成像技术大多有自动化和智能化的特点,因而有许多优点,如检测的一致性好,可靠性、复现性高,存储的检测结果可随时调用,并可以对历次检测的结果自动比较,以对缺陷做动态检测等。 目前已经使用和正在开发的成像技术包括:超声B扫描成像,超声C扫描成像、超声D扫描成像,SAFT(合成孔径聚焦)成像,P扫描成像,超声全息成像,超声CT成像等技术。