本文選題：穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成 + 共形陣列��； 參考：《電子與信息學報》2017年02期

【摘要】：針對共形陣列天線自適應(yīng)波束形成中存在的通用性差、主瓣保形困難、計算復(fù)雜度高等問題,該文提出一種基于稀疏重構(gòu)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。該算法通過引入漸進最小方差準則,實現(xiàn)了干擾加噪聲協(xié)方差矩陣的稀疏重構(gòu),并得到期望方向上的導向矢量估計,進而求得波束形成器的最優(yōu)權(quán)矢量。該算法無需復(fù)雜的子陣分解或虛擬映射變換,適用于任意陣列形狀。仿真實驗驗證了該算法不僅保證了期望的主瓣響應(yīng),同時對指向誤差有較好的穩(wěn)健性。與現(xiàn)有算法相比,該算法所需采樣快拍數(shù)少,計算復(fù)雜度低,收斂速度快,在較大的輸入信噪比范圍內(nèi)達到了較好的陣列輸出性能。
[Abstract]:A robust adaptive beamforming algorithm based on sparse reconstruction is proposed to solve the problems of poor generality difficulty in preserving the shape of the main lobe and high computational complexity in adaptive beamforming of conformal array antennas. By introducing the asymptotic minimum variance criterion, the sparse reconstruction of the interference and noise covariance matrix is realized, and the guidance vector estimation in the desired direction is obtained, and the optimal weight vector of the beamformer is obtained. The algorithm does not need complex subarray decomposition or virtual mapping transformation, and is suitable for arbitrary array shape. The simulation results show that the proposed algorithm not only guarantees the expected principal lobe response, but also has good robustness to the pointing error. Compared with the existing algorithms, the proposed algorithm requires less sampling beats, lower computational complexity and faster convergence speed, and achieves better array output performance in a larger input / SNR range.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學導航與空天目標工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61401469)~~
【分類號】：TN820.15;TN911.4

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1953015