绝大多数通信信号和雷达信号具有各种各样的循环平稳特性,近年利用信号循环平稳性的盲自适应波束形成技术得到蓬勃发展,其优点是只需期望信号的循环频率,而无需参考信号、噪声和干扰信号相关特性等其他先验知识和复杂的阵列校准,从而可实现真正意义上的盲波束形成。 本文主要目的是研究智能天线中基于信号循环平稳性的盲自适应波束形成。具体内容有: 文中首先介绍了数字波束形成原理和信号的循环平稳性特征。以此为理论基础对目前已提出的CAB算法、CCAB算法和ECAB算法的优点和局限性作出详尽地分析。 继而针对原ECAB算法求解信号子空间计算量偏大、适时性不够强问题,提出一种改进的ECAB算法。经过比较三种子空间跟踪算法的性能后,选用无约束优化的梯度算法跟踪信号子空间。分析表明由于跟踪子算法的计算复杂度更低,求解子空间准确,同时收敛性能也符合应用要求,使得改进算法能提高输出信噪比和增强抑制干扰的能力,且计算复杂度更低,收敛速度也较快。仿真试验验证了改进ECAB算法的有效性。改进ECAB算法综合性能的提高使其更易于在硬件平台上适时实现。 针对原CCAB算法的自相关矩阵估计式对平稳或近似平稳信号适用,而对循环平稳信号估计得不够准确的问题提出一种改进的CCAB算法。改进的算法将原相关矩阵估计式的矩形窗改为符合循环平稳信号的指数时间窗。分析表明由于指数窗的频谱无零点,使得改进算法的鲁棒性得到增强,即能提高对期望信号接收性能,对干扰的零陷更深,且对循环频率误差不敏感。仿真试验验证了改进CCAB算法的有效性。改进CCAB算法特别适宜于弱信号环境下的盲自适应波束形成。