分阶段。GSCBeamformer

广义旁瓣抵消波束形成器

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描述

的分阶段。GSCBeamformer系统对象™实现了一个广义旁瓣抵消波束形成器。GSC波束形成器将传入信号分成两个通道。一个通道通过常规波束形成路径，第二个通道进入旁瓣抵消路径。该算法首先对阵列进行波束形成方向的预调整，然后自适应选择滤波器权值，使旁瓣抵消路径输出功率最小。该算法采用最小均方(LMS)算法计算自适应权重。最终的波束形成信号是两条路径输出之间的差值。

计算波束形成信号:

创建分阶段。GSCBeamformer对象并设置其属性。
使用参数调用对象，就像调用函数一样。

有关系统对象如何工作的详细信息，请参见什么是系统对象?

创建

语法

波束形成器=相控。GSCBeamformer

beamformer = phase . gscbeamformer(名称，值)

描述

beamformer=分阶段。GSCBeamformer创建一个GSC波束形成系统对象，beamformer，使用默认属性值。

beamformer=分阶段。GSCBeamformer (名字，价值）创建一个GSC波束形成对象，beamformer，将每个指定的属性Name设置为指定的Value。您可以以任意顺序指定额外的名-值对参数，如(Name1，Value1、……以，家)．将每个属性名用单引号括起来。

例子:beamformer = phase . gscbeamformer ('SensorArray'，phase . ula ('NumElements'，20)，'SampleRate'，300e3)将传感器阵列设置为统一线性阵列(ULA)，除了元素数量外，ULA属性值为默认值。波束形成器的采样率为300千赫。

属性

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除非另有说明，属性为nontunable，这意味着在调用对象后不能更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放功能解锁它们。

如果属性为可调，您可以随时更改其值。

有关更改属性值的详细信息，请参见使用系统对象的MATLAB系统设计．

`SensorArray`- - - - - -传感器阵列
分阶段。具有默认数组属性的ULA数组(默认)|相控阵系统工具箱™阵列系统对象

传感器阵列，指定为相控阵系统工具箱阵列系统对象。数组不能包含子数组。

例子:分阶段。URA所言

`PropagationSpeed`- - - - - -信号传播速度
`physconst(“光速”)`(默认)|实值正标量

信号传播速度，指定为实值正标量。单位是米每秒。默认传播速度是返回的值physconst(“光速”)．

例子:3 e8

数据类型:单|双

`SampleRate`- - - - - -信号采样率
`1 e6`(默认)|积极的标量

信号的采样率，用正标量表示。单位是Hz。System对象使用这个量来计算以样本为单位的传播延迟。

例子:1 e6

数据类型:单|双

`FilterLength`- - - - - -FIR滤波器长度
`1`(默认)|正整数

FIR滤波器的信号路径长度，指定为正整数。此属性决定了旁瓣对消路径的自适应滤波器大小。传统波束形成路径的FIR滤波器是一个相同长度的delta函数。

例子:4

数据类型:双|单

`LMSStepSize`- - - - - -自适应滤波器步长因子
`0．1`(默认)|正实值标量

自适应滤波器步长因子，指定为正实值标量。当这个量除以旁瓣抵消路径中的总功率时，设置LMS算法中使用的实际自适应滤波器步长。

数据类型:双|单

`DirectionSource`- - - - - -波束形成方向源
`“属性”`(默认)|`输入端口的`

波束形成方向的源，指定为“属性”或输入端口的．指定波束形成方向是否来自方向属性，或者输入参数，盎．该属性的值为:

`“属性”`	属性指定波束形成方向`方向`财产。
`输入端口的`	使用输入参数指定波束形成方向，`盎`．

数据类型:字符

`方向`- - - - - -波束形成的方向
`(0, 0)`(默认)|2 × 1的实值向量|实值2 -l矩阵

波束形成方向，指定为实值2 × 1向量或实值2 × -向量l矩阵。对于矩阵，每一列指定不同的波束形成方向。每一列都有表单[AzimuthAngle; ElevationAngle]．方位角必须在-180°和180°之间，仰角必须在-90°和90°之间。所有角度都是相对于数组的局部坐标系定义的。单位是度。

例子:(40; 30)

依赖关系

属性可启用此属性DirectionSource财产“属性”．

数据类型:单|双

使用

语法

Y =波束形成器(X)

Y =波束形成器(X,ANG)

描述

例子

Y= beamformer (X）在输入端执行GSC波束形成，X，并返回波束形成的输出，Y．

例子

Y= beamformer (X，盎）使用盎作为波束形成方向。要使用此语法，请设置DirectionSource财产输入端口的．

输入参数

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`X`- - - - - -输入信号
复数的米——- - - - - -N矩阵

输入信号，指定为复值米——- - - - - -N矩阵。米信号长度和N中是否指定了数组元素的个数SensorArray财产。米属性指定的筛选器长度必须大于FilterLength财产。

输入矩阵的第一个维度的大小可以变化以模拟变化的信号长度。例如，在具有可变脉冲重复频率的脉冲波形的情况下，可以发生大小变化。

数据类型:双|单
复数支持:金宝app是的

`盎`- - - - - -波束形成的方向
`(0, 0)`(默认)|2 × 1的实值列向量|实值2 -l矩阵

波束形成方向，指定为实值2 × 1列向量[AzimuthAngle; ElevationAngle]．单位是度。方位角必须在-180°到180°之间，仰角必须在-90°到90°之间。

例子:(40; 10)

依赖关系

要启用此参数，请设置DirectionSource财产输入端口的．

数据类型:双

输出参数

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`Y`-波束形式输出
当1 -米向量

波束形成的输出，作为复值1 × -返回米向量,米输入的行数是多少X．

数据类型:双|单
复数支持:金宝app是的

对象的功能

要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，释放system对象的系统资源obj，使用这种语法:

发行版(obj)

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所有系统对象通用

`一步`	运行系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重置`	重置的内部状态系统对象

例子

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均匀线性阵列上的广义旁瓣消去

打开实时脚本

为空气中的11元声波阵列创建一个GSC波束形成器。一个啁啾信号入射到阵列上 $- 5 0^{\circ}$ 方位角和 $0^{\circ}$ 在高程。比较GSC波束形成信号和Frost波束形成信号。信号传播速度为340 m/s，采样率为8 kHz。

创建麦克风和数组System对象。阵列元素间距为波长的二分之一。将信号频率设置为奈奎斯特频率的一半。

C = 340.0;Fs = 8.0e3;Fc = fs/2;Lam = c/fc;换能器=相控式。OmnidirectionalMicrophoneElement (“FrequencyRange”[20000]);阵列=相控阵。齿龈(“元素”传感器,“NumElements”11“ElementSpacing”林/ 2);

模拟500hz带宽的啁啾信号。

T = 0:1/fs:.5;信号= chirp(t,0,0.5,500);

制造一个到达阵列的入射波。给波添加高斯噪声。

收集器=阶段性。WidebandCollector (“传感器”数组,“PropagationSpeed”c.．.“SampleRate”fs,“ModulatedInput”假的,“NumSubbands”, 512);incidentAngle = [-50;0];signal = collector(signal.'，incidentAngle);噪声= 0.5*randn(大小(信号));Recsignal =信号+噪声;

按实际入射角执行霜波束形成。

霜束形成器=阶段性。FrostBeamformer (“SensorArray”数组,“PropagationSpeed”，.．.c,“SampleRate”fs,“方向”incidentAngle,“FilterLength”15);Yfrost = frostbeamformer(recsignal);

执行GSC波束形成，并将波束形成输出与Frost波束形成输出进行绘图。还绘制到达数组中间元素的非波束形成的信号。

Gscbeamformer =相控。GSCBeamformer (“SensorArray”数组,.．.“PropagationSpeed”c“SampleRate”fs,“方向”incidentAngle,.．.“FilterLength”15);Ygsc = gscbeamformer(recsignal);情节(t * 1000 recsignal (:, 6), t * 1000, yfrost, t, ygsc)包含(“时间(ms)”) ylabel (“振幅”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个line类型的对象。

放大输出的一小部分。

Idx = 1000:1300;情节(t (idx) * 1000 recsignal (idx 6)、t (idx) * 1000, yfrost (idx)、t (idx) * 1000, ygsc (idx))包含(“时间(ms)”)传说(接收信号的，“霜冻波束信号”，“GSC波束形成信号”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个line类型的对象。这些对象分别代表接收信号、Frost波束形成信号、GSC波束形成信号。

双向广义旁瓣消去

打开实时脚本

为空气中的11元声波阵列创建一个GSC波束形成器。一个啁啾信号入射到阵列上 $- 5 0^{\circ}$ 方位角和 $0^{\circ}$ 在高程。计算入射波方向和另一个方向上的波束形成信号。比较两个波束形成的输出。信号传播速度为340 m/s，采样率为8 kHz。创建麦克风和数组System对象。阵列元素间距为波长的二分之一。将信号频率设置为奈奎斯特频率的一半。

C = 340.0;Fs = 8.0e3;Fc = fs/2;Lam = c/fc;换能器=相控式。OmnidirectionalMicrophoneElement (“FrequencyRange”[20000]);阵列=相控阵。齿龈(“元素”传感器,“NumElements”11“ElementSpacing”林/ 2);

模拟500hz带宽的啁啾信号。

T = 0:1/fs:0.5;信号= chirp(t,0,0.5,500);

创建一个撞击阵列的入射波场。

收集器=阶段性。WidebandCollector (“传感器”数组,“PropagationSpeed”c.．.“SampleRate”fs,“ModulatedInput”假的,“NumSubbands”, 512);incidentAngle = [-50;0];signal = collector(signal.'，incidentAngle);噪声= 0.1*randn(大小(信号));Recsignal =信号+噪声;

执行GSC波束形成并绘制波束形成器输出。还绘制到达数组中间元素的非波束形成的信号。

Gscbeamformer =相控。GSCBeamformer (“SensorArray”数组,.．.“PropagationSpeed”c“SampleRate”fs,“DirectionSource”，输入端口的，.．.“FilterLength”5);ygsci = gscbeamformer(recsignal,incidentAngle);Ygsco = gscbeamformer(recsignal，[20;30]);情节(t * 1000 recsignal (:, 6), t * 1000, ygsci, t * 1000, ygsco)包含(“时间(ms)”) ylabel (“振幅”)传说('在元素接收到的信号'，GSC波束形成信号(入射方向)，.．.GSC波束形成信号(其他方向)，“位置”，“东南”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个line类型的对象。这些对象分别表示单元接收信号、GSC波束形成信号(入射方向)、GSC波束形成信号(其他方向)。

放大输出的一小部分。

Idx = 1000:1300;情节(t (idx) * 1000 recsignal (idx 6)、t (idx) * 1000, ygsci (idx)、t (idx) * 1000, ygsco (idx))包含(“时间(ms)”)传说('在元素接收到的信号'，GSC波束形成信号(入射方向)，.．.GSC波束形成信号(其他方向)，“位置”，“东南”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含3个line类型的对象。这些对象分别表示单元接收信号、GSC波束形成信号(入射方向)、GSC波束形成信号(其他方向)。

算法

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广义旁瓣消去

的广义旁瓣消去器(GSC)是一种有效的实现线性约束最小方差beamformer(淋巴细胞脉络丛脑膜炎病毒)。LCMV波束形成最小化阵列的输出功率，同时保留一个或多个指定方向的功率。这种类型的波束形成器称为a限制beamformer．你可以精确地计算约束波束形成器的权重，但当元素数量很大时，计算成本很高。计算需要反演一个大的空间协方差矩阵。GSC公式将自适应约束优化LCMV问题转化为自适应无约束问题，简化了实现。

在GSC算法中，传入的传感器数据被分割成两条信号路径，如图所示。上部路径为常规波束形成器。下路径是一个自适应无约束波束形成器，其目的是使GSC输出功率最小化。GSC算法由以下步骤组成:

通过对输入信号进行时移来预引导元件传感器数据。预转向时间对准所有传感器元件信号。时移取决于信号到达的角度。
将预操纵信号通过上部路径传递到具有固定权重的常规波束形成器，w_conv．
同时将预操纵信号通过下路径传入阻塞矩阵，B．分块矩阵与信号正交，并将信号从较低的路径中移除。
通过一组FIR滤波器对低路径信号进行滤波。的FilterLength属性设置筛选器的长度。滤波系数是自适应滤波权值，w_广告．
计算上下信号路径之间的差值。这个差异就是波束形成的GSC输出。
将波束形成的输出反馈到过滤器中。该滤波器使用最小均方(LMS)算法调整其权重。的实际自适应LMS步长等于LMSStepSize属性除以总信号功率。

有关更多信息，请参见[1]．

数据精度

System对象支持输入数据、属性和参金宝app数的单精度和双精度。如果输入数据X为单精度，输出数据为单精度。如果输入数据X是双精度，输出数据是双精度。输出的精度与属性和其他参数的精度无关。

参考文献

[1]格里菲斯，L. J.和查尔斯W.吉姆。“线性约束自适应波束形成的替代方法。”IEEE天线与传播汇刊， 30.1(1982): 27-34。

[2] Van Trees, H。优化阵列处理．纽约:Wiley-Interscience, 2002。

[3]约翰逊，d.h.和丹·e·达金，阵列信号处理，《恩格尔伍德悬崖:普伦蒂斯-霍尔》，1993年。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

需要动态内存分配。看到需要动态内存分配的系统对象的限制．
看到系统对象在MATLAB代码生成(MATLAB编码器)．
System对象支持输入数据、属性和参金宝app数的单精度和双精度。如果输入数据X为单精度，输出数据为单精度。如果输入数据X是双精度，输出数据是双精度。输出的精度与属性和其他参数的精度无关。

版本历史

在R2016b中引入

另请参阅

分阶段。GSCBeamformer

描述

创建

语法

描述

属性

SensorArray- - - - - -传感器阵列分阶段。具有默认数组属性的ULA数组(默认)|相控阵系统工具箱™阵列系统对象

PropagationSpeed- - - - - -信号传播速度physconst(“光速”)(默认)|实值正标量

SampleRate- - - - - -信号采样率1 e6(默认)|积极的标量

FilterLength- - - - - -FIR滤波器长度1(默认)|正整数

LMSStepSize- - - - - -自适应滤波器步长因子0．1(默认)|正实值标量

DirectionSource- - - - - -波束形成方向源“属性”(默认)|输入端口的

方向- - - - - -波束形成的方向(0, 0)(默认)|2 × 1的实值向量|实值2 -l矩阵

依赖关系

使用

语法

描述

输入参数

X- - - - - -输入信号复数的米——- - - - - -N矩阵

盎- - - - - -波束形成的方向(0, 0)(默认)|2 × 1的实值列向量|实值2 -l矩阵

依赖关系

输出参数

Y-波束形式输出当1 -米向量

对象的功能

所有系统对象通用

例子

均匀线性阵列上的广义旁瓣消去

双向广义旁瓣消去

算法

广义旁瓣消去

数据精度

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

另请参阅

`SensorArray`- - - - - -传感器阵列
分阶段。具有默认数组属性的ULA数组(默认)|相控阵系统工具箱™阵列系统对象

`PropagationSpeed`- - - - - -信号传播速度
`physconst(“光速”)`(默认)|实值正标量

`SampleRate`- - - - - -信号采样率
`1 e6`(默认)|积极的标量

`FilterLength`- - - - - -FIR滤波器长度
`1`(默认)|正整数

`LMSStepSize`- - - - - -自适应滤波器步长因子
`0．1`(默认)|正实值标量

`DirectionSource`- - - - - -波束形成方向源
`“属性”`(默认)|`输入端口的`

`方向`- - - - - -波束形成的方向
`(0, 0)`(默认)|2 × 1的实值向量|实值2 -l矩阵

`X`- - - - - -输入信号
复数的米——- - - - - -N矩阵

`盎`- - - - - -波束形成的方向
`(0, 0)`(默认)|2 × 1的实值列向量|实值2 -l矩阵

`Y`-波束形式输出
当1 -米向量

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。