基于迭代空间谱采样的协方差矩阵高效重构
机器学习
2023-09-06 v1 信号处理
摘要
本文提出了一种基于高效协方差矩阵重构与迭代空间功率谱（CMR-ISPS）设计鲁棒自适应波束形成算法的低成本技术。所提出的 CMR-ISPS 方法基于简化的极大熵功率谱密度函数重构干扰加噪声协方差（INC）矩阵，该函数可用于塑造波束形成器的方向响应。首先，我们利用可用快拍估计干扰源的到达方向（DoAs）。随后，我们开发了一种算法，利用导向矢量外积的加权和来重构 INC 矩阵，其系数可在位于小角度扇区内干扰的 DoAs 附近估计。我们还设计了一种基于共轭梯度技术的低成本自适应算法来更新波束形成权重，以及一种从空间功率谱获取感兴趣信号（SOI）导向矢量估计的方法。所提出的 CMR-ISPS 波束形成器可通过在阵列方向响应中产生具有足够深度的陷波来抑制靠近 SOI 方向的干扰源。仿真结果证实了所提方法的有效性，并与现有方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2309.01040,
title = {Efficient Covariance Matrix Reconstruction with Iterative Spatial Spectrum Sampling},
author = {S. Mohammadzadeh and V. H. Nascimento and R. C. de Lamare and O. Kukrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01040},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 8 figures