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现有稳健自适应波束形成(Robust adaptive beamforming,RAB)方法对快拍数有较高要求,可用快拍数的不足可能会使RAB方法无效。稀疏贝叶斯推理(Sparse Bayesian Inference,SBI)从贝叶斯的角度,通过对信号的稀疏先验假设来利用稀疏信息,在建模稀疏信号方面具有较好的灵活性,可以提高解的稀疏性,即使在样本数较低的情况下也能取得很好的估计效果。本文使用SBI估计干扰信号的导向矢量和功率,提出了一种新颖的基于干扰加噪声协方差矩阵(Interference plus Noise Covariance Matrix,INCM)重建的RAB方法。所提方法利用SBI在建模稀疏信号方面的优越性,通过准确重建出INCM,实现高输出SINR。仿真结果表明,本文提出的方法在比较宽的输入SNR范围内和少量快拍情况下都实现了较好的性能。  相似文献   
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