本文選題：陣列信號(hào)處理 + 稀疏平面陣列�。� 參考：《航空學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：針對(duì)基于矩陣填充的二維自適應(yīng)波束形成問(wèn)題,提出一種基于奇異值門(mén)限(SVT)的特征分解線性約束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二維自適應(yīng)波束形成矩陣填充模型,其次驗(yàn)證接收信號(hào)矩陣滿足零空間性質(zhì)(NSP),并分析最小可恢復(fù)陣元數(shù),最后以SVT算法將稀疏陣列信號(hào)恢復(fù)為完整信號(hào),并通過(guò)修正的特征分解線性約束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解決了稀疏陣列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面陣列部分陣元無(wú)法正常工作時(shí)依然有效。計(jì)算機(jī)仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏陣列具有與完整陣列相同的二維波束形成能力,并可有效抑制干擾信號(hào),驗(yàn)證了算法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:Aiming at the two-dimensional adaptive beamforming problem based on matrix filling, a linear constrained minimum variance (SVT-ELCMV) algorithm based on singular value threshold (SVT) is proposed. Firstly, the filling model of two-dimensional adaptive beamforming matrix is established. Secondly, it is verified that the received signal matrix satisfies the null space property (NSP), and the minimum recoverable element number is analyzed. Finally, the sparse array signal is restored to the complete signal by SVT algorithm. An effective beam is formed by a modified eigenfactorization with linear constrained minimum variance (LCMV). The algorithm solves the problem that the average sidelobe of the sparse array increases greatly and is still effective when some elements of the planar array can not work properly. Computer simulation shows that the sparse array has the same two-dimensional beamforming capability as the complete array, and the interference signal can be suppressed effectively. The effectiveness and superiority of the algorithm are verified.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401204)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2096229