本文關鍵詞：基于MNC-FastICA算法的穩(wěn)健自適應波束形成　出處：《電子科技大學學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對導向向量失配的穩(wěn)健自適應算法主要是基于導向向量不確定集約束,但是其約束參數往往難以確定,提出了基于修正的非圓復值快速不動點算法(MNC-FastICA)的波束形成方法,通過盲分離得到的分離矩陣來構造波束權向量,并對由此產生的信源幅相模糊進行校正。該方法不必預先估計信號來波方向,避免了傳統(tǒng)方法中來波方向估計不準引起的期望信號的導向向量失配;對于陣列通道幅相誤差導致的導向向量失配,該方法對其不敏感,不必對陣列進行校正。仿真實驗與最差性能最佳化(WCPO)等經典方法作了性能對比,結果驗證了該算法的有效性和穩(wěn)健性。
[Abstract]:A robust adaptive algorithm for steering vector mismatch is mainly based on the vector uncertainty set constraints , but its constraint parameters are often difficult to determine . A new method of beamforming based on modified non - circular complex valued fast fixed point algorithm ( MNC - FastICA ) is proposed .

【作者單位】： 電子科技大學電子工程學院網絡空間安全研究中心;中國石油大學(華東)理學院;西南大學電子信息工程學院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(15CX02055A)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 迄今為止,波束形成的研究者們已經提出了大量的自適應方法,設計出了許多優(yōu)秀的波束形成器,如Caopn方法即樣本協(xié)方差矩陣求逆法(samplematrix inversion,SMI)、對角加載SMI(diagonalloading SMI,LSMI)方法、穩(wěn)健Capon方法(robustcapon beamforming,RCB)和最差性能最佳化(worst-

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本文編號：1416784