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Robust Adaptive Beamforming Algorithm Based on Improved Generalized Linear Combination
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OA
AI
DOI：10.3390/s26113385.png)
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摘要
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传统自适应波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵估计误差发生时，性能往往会显著下降。为解决此问题，本文提出了一种基于改进广义线性组合（GLC）框架的自适应鲁棒波束形成算法。所提方法首先对接收信号应用奇异谱分析以抑制噪声分量。随后构建与接收信号快照相关的对角加载系数函数，并利用去噪数据形成广义对角加载协方差矩阵。最后，通过在预定义的角度不确定性集合内利用空间积分和子空间投影，准确估计期望信号的实际到达方向，并据此校正导向矢量。仿真结果表明，与传统SMI、LSMI、GLC和改进GLC算法相比，所提方法在导向矢量失配情况下，在整个输入信噪比（SNR）范围内实现了3～5 dB更高的输出信干噪比（SINR），且仅需100个快照即可达到接近最优的输出SINR水平，表现出对导向矢量失配和有限快照条件的优异鲁棒性。
Keyword:
robust beamforming
generalized linear combination
diagonal loading
singular spectrum analysis
steering vector estimation
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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