基于不確定集響應(yīng)波動約束的魯棒波束形成技術(shù).pdf

1、在陣列信號處理中,自適應(yīng)波束形成技術(shù)是普遍要考慮的任務(wù)并具有廣泛的應(yīng)用。依賴于數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)波束形成算法能維持感興趣信號的幅度響應(yīng)為1并抑制干擾。但是在實際應(yīng)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(shù)的性能會嚴(yán)重下降。其原因在于感興趣目標(biāo)被當(dāng)做干擾而受到抑制。
　　很多魯棒自適應(yīng)波束形成技術(shù)被提出來以增加波束形成器的魯棒性。在這些技術(shù)中,對角加載是一種很流行的魯棒算法。對角加載技術(shù)在Capon波束形成器的目標(biāo)函數(shù)中增加

2、了權(quán)值向量的范數(shù)約束。本質(zhì)上,對角加載技術(shù)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(dǎo)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(xiàn)考慮導(dǎo)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(xiàn):
　　(1)我們證明了不確定集中的幅度響應(yīng)波動約束條件可以轉(zhuǎn)變?yōu)闄?quán)值向量的范數(shù)約束,其中權(quán)值向量范數(shù)的最大值跟不確定集的大小和陣元數(shù)目有關(guān)。
　　(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(shù)約束Capon算法結(jié)合起來。同時我們推導(dǎo)出與這種算法對應(yīng)最優(yōu)化問題的閉式解。
　　(3)當(dāng)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(shù)的前提下,可以使用CVX軟件包求解相應(yīng)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(yīng)波束形成算法進(jìn)行了對比。在相同場景中,仿真結(jié)果表明論文所提出算法比