刘 影，谢 驰

(1. 电子科技大学能源科学与工程学院 成都 611731; 2. 四川大学电子信息学院 成都 610065)

目前自适应阵列信号处理技术在雷达，声纳和移动通信系统中有着越来越多的重要应用[1]。宽带信号波束形成算法可以采用时域和频域分析方法。频域方法是对阵列接收数据按照频率进行分块，并通过DFT变换将时域数据转换成频域数据，由于在子块中信号频宽较窄，可以通过独立的窄带波束形成器实现波束成形，最后在通过合成实现宽带信号波束成形。频域方法复杂度较小，但不能得到连续的时域波束输出[2]。文献[3]和文献[4]分别采用频率矩和滑动窗函数的方法，在有效地进行宽带波束形成的同时也抑制了宽带干扰。文献[5]将分数阶傅里叶变换应用于宽带信号频域多波束形成中，从而提高了运算的速度。文献[6]采用基于均匀一致性旁瓣级的设计方法，将宽带信号用一组FIR(finite impulse response)滤波器拟合，从而实现恒定束宽的波束形成，但该方法存在着迭代收敛的步长难以确定的问题，因而算法的精度不高，收敛速度慢。文献[7-9]基于高斯模型的超宽带信号，提出数字延迟线和分数时延滤波器相结合的方法，但由于在时域处理方法中往往需要较多的延时单元，并且涉及到高阶协方差矩阵的求逆问题，因此对于宽带或超宽带信号处理，该方法采样频率高，数据量大，难于在工程中实现。在宽带信号处理中，有限脉冲响应(FIR)抽头系数较多，为了减轻矩阵运算的高复杂性可以采用无限脉冲响应(IIR)，然而IIR算法的不稳定性也使得收敛速度变慢[10]。……