基于收缩方法的稳健自适应波束形成算法  被引量:3

Robust adaptive beamforming algorithm using shrinkage method

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作  者:徐定杰[1] 贺瑞 沈锋[1] 单志明[1] 

机构地区:[1]哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001

出  处:《华中科技大学学报(自然科学版)》2012年第12期75-79,共5页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基  金:国家自然科学基金资助项目(61102107);黑龙江省博士后面上资助项目(LBH-Z10193);中国博士后科学基金资助项目(20100480979)

摘  要:针对有限采样数据样本中含有期望信号时自适应波束形成器性能下降的问题,提出了一种不需要任何参数设定的稳健自适应波束形成算法.该算法利用收缩方法得到一个增强的协方差矩阵估计值,替代传统的采样协方差矩阵,提高了算法的性能.为了克服信号导向矢量存在误差时对波束形成器性能的影响,对算法进行进一步的扩充,使其既能改善小快拍时协方差矩阵的估计值又能克服期望信号导向矢量的失配.仿真结果表明:该方法不仅能够改善小快拍情况下波束形成器的性能,而且还能克服期望信号导向矢量失配带来的不利影响.To solve the decrease of the performance in the adaptive beamformer in the situation of limited sample size,a robust beamforming algorithm without any parameters was proposed.This algorithm obtained an enhanced covariance matrix estimate via a shrinkage method,instead of the traditional sample covariance matrix,which improved the performance.In order to decrease the mismatch errors between the presumed and actual signal steering vectors,the algorithm was extended.The new derived algorithm is robust against covariance matrix uncertainty and the signal steering vector mismatch.Simulation results indicate that the proposed method can improve the performance in the case of small sample size and is robust against the signal steering vector mismatch.

关 键 词:自适应波束形成 收缩方法 协方差矩阵估计 对角加载 正交分解 

分 类 号:TN911[电子电信—通信与信息系统]

 

参考文献:

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引证文献:

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