低复杂度自适应集合隶属降秩 LCMV 波束成形

Lei Wang; Rodrigo C. de Lamare

低复杂度自适应集合隶属降秩 LCMV 波束成形

信息论 2013-03-18 v1 math.IT

作者: Lei Wang , Rodrigo C. de Lamare

摘要

本文提出了一种用于实现线性约束最小方差 (LCMV) 波束成形器的新型自适应算法。所提算法利用了集合隶属滤波 (SMF) 框架与降秩联合迭代优化 (JIO) 方案。我们开发了一种基于随机梯度 (SG) 的波束成形器设计算法。该方法采用有效的时变界来调整步长，避免了失调以及过界或欠界的风险。仿真结果表明，与现有的满秩和降秩方法相比，所提算法具有更优的性能。

关键词

LCMV 波束成形器集合隶属滤波降秩联合迭代优化随机梯度

引用

@article{arxiv.1303.3636,
  title  = {Low-Complexity Adaptive Set-Membership Reduced-rank LCMV Beamforming},
  author = {Lei Wang and Rodrigo C. de Lamare},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1303.3636},
  year   = {2013}
}

备注

2 figures, 5 pages

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