本文關(guān)鍵詞：修正主模抑制穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 信號與信息處理 自適應(yīng)波束形成 主模抑制 修正協(xié)方差矩陣 少快拍 角度失配

【摘要】：針對自適應(yīng)波束形成器在少快拍和波束指向角度失配情況下性能嚴(yán)重下降的問題,該文提出一種基于修正協(xié)方差矩陣的穩(wěn)健主模抑制算法。算法提出利用修正協(xié)方差矩陣估計(jì)主模成分,進(jìn)而重構(gòu)出數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣,同時(shí)利用其特征向量向期望信號導(dǎo)引向量的投影來確定信號子空間維數(shù)。為提高算法在低信噪比情況下的性能,提出利用信號區(qū)域積分得到正定矩陣,以其主特征向量對信號子空間進(jìn)行擴(kuò)充,再將導(dǎo)引向量向信號子空間進(jìn)行投影得到修正的導(dǎo)引向量。最終利用重構(gòu)協(xié)方差矩陣及修正導(dǎo)引向量得到最優(yōu)權(quán)值。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性和穩(wěn)健性。
[Abstract]:The performance of adaptive beamformer in the case of less shot and beam-pointing angle mismatch is seriously degraded. In this paper, a robust principal mode suppression algorithm based on modified covariance matrix is proposed, in which the modified covariance matrix is used to estimate the principal module components, and then the data covariance matrix is reconstructed. At the same time, the dimension of the signal subspace is determined by projection of the eigenvector to the guidance vector of the expected signal. In order to improve the performance of the algorithm in the case of low signal-to-noise ratio, a positive definite matrix is obtained by integrating the signal region. The signal subspace is extended by its principal eigenvector. Then the guidance vector is projected into the signal subspace to obtain the modified guidance vector. Finally, the optimal weight is obtained by using the reconstructed covariance matrix and the modified guidance vector. The theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm is effective. Sex and robustness.
【作者單位】： 杭州應(yīng)用聲學(xué)研究所;
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 建立在最大化輸出信干噪比(Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)準(zhǔn)則下的最小方差無失真(Minimum Variance DistortionlessResponse,MVDR)算法可以保證主瓣信號無失真地通過,同時(shí)在干擾方向形成零陷,對強(qiáng)干擾進(jìn)行抑制。在理想情況下,是最優(yōu)的空域?yàn)V波器,然而在實(shí)際

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本文編號：1434415