基于不確定集響應波動約束的魯棒波束形成技術.pdf

1、在陣列信號處理中,自適應波束形成技術是普遍要考慮的任務并具有廣泛的應用。依賴于數據的傳統(tǒng)波束形成算法能維持感興趣信號的幅度響應為1并抑制干擾。但是在實際應用場景中,由于陣列和傳播環(huán)境存在非理想性,傳統(tǒng)波束形成技術的性能會嚴重下降。其原因在于感興趣目標被當做干擾而受到抑制。
　　很多魯棒自適應波束形成技術被提出來以增加波束形成器的魯棒性。在這些技術中,對角加載是一種很流行的魯棒算法。對角加載技術在Capon波束形成器的目標函數中增加

2、了權值向量的范數約束。本質上,對角加載技術相對于在輸入端注入人工白噪聲以降低輸入信噪比。這樣能夠降低波束形成器對導向矢量誤差的敏感性。為了克服傳統(tǒng)對角加載算法的缺點,很多文獻考慮導向矢量的不確定集以便明確計算對角加載算法中的加載量。
　　在本論文中,主要有以下三個貢獻:
　　(1)我們證明了不確定集中的幅度響應波動約束條件可以轉變?yōu)闄嘀迪蛄康姆稊导s束,其中權值向量范數的最大值跟不確定集的大小和陣元數目有關。
　　(2)

3、為了抑制干擾,我們提出了一種新的魯棒線性約束最小方差算法,其可以看做是將線性約束最小方差和范數約束Capon算法結合起來。同時我們推導出與這種算法對應最優(yōu)化問題的閉式解。
　　(3)當我們無法獲得干擾的方向信息時,我們提出了一種使用旁瓣抑制的魯棒算法。在合理選擇參數的前提下,可以使用CVX軟件包求解相應的最優(yōu)化問題。
　　我們將論文中提出的算法跟其他魯棒自適應波束形成算法進行了對比。在相同場景中,仿真結果表明論文所提出算法比