检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:聂卫科 房鼎益[1] 冯大政[2] 陈晓江[1] 尹小燕[1]
机构地区:[1]西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127 [2]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,陕西西安710071
出 处:《西北大学学报(自然科学版)》2014年第5期751-755,共5页Journal of Northwest University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(61373177;61272461;61170218;61202393);陕西省自然科学基金资助项目(2013JM8008);陕西省科技厅专项科研计划基金资助项目(11JK0903)
摘 要:基于数据域提出一种前后向多循环优化的自适应二维波束形成新算法。将经典的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法的高维权向量分解成两个低维权向量的张量积的形式,提出一种前后向多循环优化方法,每步循环分为前向和后向优化,分别计算前后向低维权,再还原成所需的高维权向量,进而实现空间波束。仿真结果表明所提方法在较少的循环次数下可有效实现二维波束形成,且计算量比LCMV有明显的优势,方向图略好于LCMV,所给算法在信噪比和快拍变化以及指向误差下输出信干噪比性能有显著提高。Based on the data matrix,a bi-direction muti-cycle optimization method is proposed for two dimension (2D) adaptive beamforming.The long weight vector of the classical LCMV beamforming can be written as a tensor product of two short weight vectors,the proposed algorithm is used to deduce the two short weight vectors,then the long weight vector can be reconstructed through two short weight vectors.The proposed method can implement 2D adaptive beamforming in little cycle index.The proposed method has the obvious advantage in computation complexity,its beampattern is slightly better than LCMV.Especially,our method shows a significantly output SINR performance increasing in the versus of SNR,snapshots and pointing error.
分 类 号:TN911.7[电子电信—通信与信息系统]
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