URGLQ：一种用于鲁棒自适应波束形成的有效协方差矩阵重建方法
信号处理
2023-03-30 v3
摘要
传统自适应波束形成器的计算复杂度相对较大，且由于模型失配误差和接收数据中的非期望信号，性能显著下降。本文提出一种有效的非期望信号去除与基于高斯-勒让德求积(URGLQ)的协方差矩阵重建方法。与已有协方差矩阵重建方法不同，构造一个投影矩阵以从接收数据中去除非期望信号，从而提高了协方差矩阵的重建精度。考虑到大多数矩阵重建算法因积分运算计算复杂度较大，我们提出基于高斯-勒让德求积的方法在保持精度的同时近似积分运算。此外，为提高波束形成器的鲁棒性，在修正导向矢量不能收敛到任何干扰导向矢量的约束下，通过最大化波束形成器输出功率来校正期望导向矢量中的失配。仿真结果与原型实验表明，所提波束形成器性能优于对比方法，并在不同场景下更接近于最优波束形成器。
引用
@article{arxiv.2210.02214,
title = {URGLQ: An Efficient Covariance Matrix Reconstruction Method for Robust Adaptive Beamforming},
author = {Tao Luo and Peng Chen and Zhenxin Cao and Le Zheng and Zongxin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.02214},
year = {2023}
}
备注
11 pages, 16 figures