何永华，贾 鑫，高 阳

(装备学院 光电装备系，北京 101416)

1 引言

自适应旁瓣干扰抑制是雷达抑制有源旁瓣干扰的有效措施，具有强的抗干扰能力，目前采用较多的算法有LMS、RLS和SMI算法等，且有许多的改进算法。文献［1］提出一种LS-LMS算法，首先利用小快拍数LS算法计算加权矢量，其次用此加权矢量作为LMS算法的初始加权矢量，再次利用传统的LMS算法对加权矢量进行更新。通过仿真实验验证了该方法具有计算量小、收敛速度快、收敛性能对初始值不敏感且收敛速度与干扰环境无关的特点。

本文提出一种基于SMI-LMS的自适应旁瓣干扰抑制算法。SMI(采样矩阵求逆）算法利用雷达工作的休止期采集干扰噪声数据样本，并估计干扰噪声协方差矩阵，以此直接计算权值，具有收敛速度快的优点。SMI-LMS算法利用SMI算法在低快拍下的权值作为LMS算法的初值进行迭代，解决了SMI算法运算量大和LMS算法不易收敛的问题。文章分别从方向图增益和运算量等方面对两种算法进行比较分析，最后运用对角加载技术对SMI-LMS算法作了改进。

2 算法原理分析

设有一均匀线阵，阵元数为N，假设每个阵元各向同性，忽略通道不一致性和互耦的影响，阵列接收信号为x(n），阵列加权矢量为w(n），则阵列输出为

自适应算法的核心即是加权矢量w(n）的计算方法，不同算法获得权矢量的方法也不相同。

2.1 LS-LMS算法［1］

LMS算法是基于参考信号的闭环算法，通过使参考信号与加权相加的阵列输出之差的均方值最小调整阵列自适应加权矢量。……