基于POTDC的具有半正定约束的一般秩信号模型鲁棒自适应波束成形
信息论
2015-06-12 v1 math.IT
最优化与控制
摘要
本文研究了具有额外半正定约束的一般秩信号模型的鲁棒自适应波束成形(RAB)问题。利用最坏情况性能优化原则，该RAB问题导致一个凸函数差(DC)优化问题。现有求解该非凸DC问题的方法基于近似，只能找到次优解。本文严格求解了非凸DC问题，并给出论证表明该解是全局最优的。具体地，我们将问题重写为一维最优值函数的最小化，其对应的优化问题是非凸的。然后，将最优值函数替换为另一个等价函数，其对应的优化问题是凸的。通过多项式时间DC(POTDC)算法迭代最小化新的一维最优值函数。我们证明我们的解满足Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性条件，并有充分证据表明该解也是全局最优的。为此，我们猜想新的最优值函数是凸函数。与其它最先进的一般秩RAB方法相比，新RAB方法表现出优越的性能。
引用
@article{arxiv.1212.3624,
title = {Robust Adaptive Beamforming for General-Rank Signal Model with Positive Semi-Definite Constraint via POTDC},
author = {Arash Khabbazibasmenj and Sergiy A. Vorobyov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.3624},
year = {2015}
}
备注
29 pages, 7 figures, 2 tables, Submitted to IEEE Trans. Signal Processing on August 2012