【摘要】：針對常規(guī)Gram-Schmidt(GS)正交化算法在訓練快拍中混有期望信號時,自適應波束會出現(xiàn)期望信號相消的問題,提出了基于數(shù)據(jù)預處理的改進GS正交化波束形成算法.該算法構造阻塞矩陣進行數(shù)據(jù)預處理剔除期望信號,估計對應的協(xié)方差矩陣,并對其進行GS正交化重構干擾子空間,將靜態(tài)加權矢量向干擾子空間作正交投影得到自適應權矢量.同時,為準確估計干擾子空間,對協(xié)方差矩陣的正交化自適應門限進行了修正.仿真結果表明,所提算法的輸出信干噪比(SINR)比其它GS正交化算法有2dB以上的性能改善.
[Abstract]:Aiming at the problem that the conventional GramSchmidt(GS)orthogonalization algorithm is mixed with the desired signal in the training fast shot, an improved GS orthogonalization beamforming algorithm based on data preprocessing is proposed. The algorithm constructs the blocking matrix for data preprocessing and eliminates the expected signals, estimates the corresponding covariance matrix, reconstructs the interference subspace, and orthogonally projects the static weighted vector towards the interference subspace to obtain the adaptive weight vector. At the same time, in order to accurately estimate the interference subspace, the orthogonalization adaptive threshold of the covariance matrix is modified. The simulation results show that the output signal to noise ratio(SINR)of the proposed algorithm improves more than 2dB than other GS orthogonalization algorithms.
【作者單位】： 北京理工大學信息與電子學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61001198,61032009,61120106004)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2490283