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Improved power inversion algorithm based on derivative constraint
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AI
DOI：10.23919/JSEE.2025.000105.png)
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摘要
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功率反演（PI）算法缺乏对期望信号的特定约束。因此，除了干扰源之外的所有方向上，波束方向图会出现波动。这种现象将损害期望信号的接收。在高信噪比（SNR）应用中，期望信号不可避免地被PI算法抑制，导致输出信干噪比（SINR）恶化。本文提出了一种基于导数约束的改进PI算法。首先，所提出的方法使用子空间投影提取无干扰数据，对非干扰数据进行导数约束，随后可以使用拉格朗日乘子计算阵列权重向量。仿真结果表明，本文提出的算法具有更高的输出SNR、非干扰方向上的平坦增益以及适用于高SINR的性能，优于PI算法，从而验证了该算法的有效性。
Keyword:
power inversion (PI)
subspace projection
derivative constraint
flat gain
期刊
J
IF:
2.1
论文数:
84
被引数:
2.6K