集合成员约束共轭梯度波束形成算法
信息论
2013-02-05 v1 math.IT
摘要
本文提出了一种基于共轭梯度 (CG) 和集合成员 (SM) 技术的约束自适应滤波策略，用于自适应波束形成。通过对阵列输出幅值施加约束，推导出一类自适应算法，该算法在计算波束形成器参数时执行数据选择性更新。我们考虑基于此策略的具有有界约束的线性约束最小方差 (LCMV) 优化问题，并提出一种 CG 型算法予以实现。所提出的算法具有数据选择性更新、可变遗忘因子，并且每次更新仅执行一次迭代以降低计算复杂度。更新后的参数构建了一个可行解空间以强制满足约束。我们还引入了两种时变有界方案来衡量可纳入参数空间的参数质量。本文提供了所提算法与现有算法之间全面的复杂度和性能分析。仿真结果表明，与现有技术相比，所提算法具有增强的收敛性和跟踪性能。
引用
@article{arxiv.1302.0422,
title = {Set-Membership Constrained Conjugate Gradient Beamforming Algorithms},
author = {L. Wang and R. C. de Lamare},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.0422},
year = {2013}
}
备注
9 figures