共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
当快拍数较小时,自适应波束形成算法的性能将会降低,而对角加载算法是提高这类自适应波束形成算法稳健性的简单而有效的方法,但是至今没有一种比较有效的方法来确定对角加载值。本文提出了一种确定加载值的方法,这种方法在加载值和协方差矩阵的估计误差之间建立联系,它能够根据阵列的输出数据动态的调整加载值。计算机仿真证实了该算法的有效性。 相似文献
3.
4.
因为不需信号个数和导向向量等任何参考信息,基于周期平稳信号的盲波束形成算法在信号处理领域得到非常广泛的应用,然而这类方法是建立在循环频率准确已知基础上的,在实际应用中往往不是如此,循环频率的估计误差将导致算法性能变差,为了改进这点不足,在传统的循环自适应波束形成(CAB)算法的基础上,提出了一种改进的 CAB 盲波束形成算法,经理论分析和计算机仿真,证明了该算法是有效的. 相似文献
5.
6.
针对期望信号的实际方向与约束方向有误差这一问题,提出了信号子空间投影与非线性约束条件下最小化输出功率相结合的一种改进波束形成算法。该方法能缩小期望信号导向矢量的误差范围,避免导向矢量误差过大引起的波束形成算法性能下降,而且能使收敛速度更快,对信号导向矢量偏差较大的波束形成有很强的稳健性。 相似文献
7.
8.
线性干扰对齐的一个常见优化目标是总传输速率最大化,但因为和速率函数的非凸特性而难以直接求解。加权均方误差最小化算法借助均方误差与和速率之间的等价关系解决了这一问题。这一方法需要获得准确的信道状态信息,在实际应用中,通道估计误差的存在会导致算法性能的下降。该文提出一种改进算法,在干扰对齐预编码矩阵与接收矩阵的优化求解过程中将通道估计误差的统计特性考虑在内。仿真结果表明,相比以往的加权均方误差最小化算法,该文算法对信道估计误差具有较高的鲁棒性,可以有效提高总的传输速率。 相似文献
9.
10.
11.
针对在导向矢量存在误差情况下自适应波束形成算法性能严重下降的问题,提出一种基于导向矢量估计的鲁棒自适应波束形成(Steering Vector Estimation Based Robust Adaptive Beamforming,SVE-RAB)算法.算法用导向矢量不确定范围估计真实导向矢量,利用范数约束通过二阶锥规划技术提高波束形成的鲁棒性.算法可在导向矢量存在误差的情况下,对期望信号保持最大增益并有效抑制干扰,且有效提高了波束形成输出的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR).仿真结果验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
12.
13.
14.
传统的自适应波束形成器对各类型的阵列误差较为敏感尤其是在较大的波达方向(Direction of Arrival,DOA)误差存在的情况下,阵列的输出信干噪比严重下降.为了解决这个问题,文中提出了一种新的具有自适应可调误差半径的鲁棒波束形成器.每一步迭代都是以经典的鲁棒Capon波束形成器为基础,且使用的误差不确定度都是依据子空间投影定理推导出的一个二次约束二次规划问题的最优解.由于估计出的导向矢量不确定度均小于传统自适应波束形成器中使用的误差量,因此,阵列的输出性能得以提高.此外,为了能够扩展算法的适用性,引入了可变椭圆不确定集来同时处理多重误差因素.最终的实验结果证明了算法的正确性和有效性. 相似文献
15.
16.
Robustness is typically understood as an ability of adaptive beamforming algorithm to achieve high performance in the situations with imperfect, incomplete, or erroneous knowledge about the source, propagation media, and antenna array. It is also desired to achieve high performance with as little as possible prior information. In the last decade, several fruitful principles to minimum variance distortionless response (MVDR) robust adaptive beamforming (RAB) design have been developed and successfully applied to solve a number of problems in a wide range of applications. Such principles of MVDR RAB design are summarized here in a single paper. Prof. Gershman has actively participated in the development and applications of a number of such MVDR RAB design principles. 相似文献
17.
实际应用中, 当假定的与真实的期望信号导向矢量之间存在一定误差时, 波束形成器的性能会急剧下降, 特别是当期望信号功率很强的时候.为解决这个问题, 提出了一种新的算法.当信源数小于阵元数时, 干扰加噪声协方差矩阵具有稀疏性.新方法首先利用该特性重构干扰加噪声协方差矩阵并由此得到与干扰导向矢量正交的子空间, 使接收的数据通过该子空间得到只含有期望信号和噪声的混合信号, 然后,对该混合信号基于最大化输出功率原理估计期望信号导向矢量, 最后,把得到的导向矢量和正交子空间来构造阵列加权值.仿真结果表明:该算法分别在假定的期望信号导向矢量存在误差、期望信号很强和低快拍数时仍然具有良好的性能. 相似文献