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Covariance Matrix Construction via Preprocessing-Based Spatial Sampling for Adaptive Beamforming
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AI
DOI：10.1109/TAES.2025.3615573.png)
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摘要
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本研究提出了一种高效、鲁棒的自适应波束形成技术，用于处理导向矢量（SV）估计失配和数据协方差矩阵重构问题。具体而言，利用可用快照估计干扰源的到达方向，并自适应计算干扰信号的角扇区。随后，我们采用著名的广义线性组合算法，通过基于预处理的空间采样（PPBSS）重构干扰加噪声协方差矩阵。我们证明预处理矩阵可被收缩法中的样本协方差矩阵替代。随后，基于利用估计角扇区信息计算得到的预处理矩阵，设计了一种功率谱采样策略。此外，针对感兴趣信号（SOI）的角扇区构建信号协方差矩阵，从而允许利用幂法计算SOI的导向矢量。对所提PPBSS技术中的阵列波束图进行了分析，并对比研究了竞争方法的计算成本。仿真结果表明，所提方法相较于现有方法具有有效性。
Keyword:
Covariance matrix reconstruction
direction-of-arrival (DoA)
robust adaptive beamforming (RAB)
spatial spectrum process
期刊
IF:
5.7
论文数:
696
被引数:
2.4W
机构
引用论文
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Robust adaptive beamforming based on covariance matrix reconstruction with RCB principle基于协方差矩阵重构和RCB原则的鲁棒自适应波束形成
PREAI
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