鲁棒自适应波束成形：新转向矢量估计算法的应用

"这篇研究论文探讨了一种基于新的转向矢量估计算法的鲁棒自适应波束成形方法。作者包括Weimin Jia、Wei Jin、Shuhua Zhu和Minli Yao，分别来自西安高新技术研究院电子与信息工程部和山东青州的西安高新技术研究院无线通信技术办公室。文章于2012年12月16日提交，经过修订后于2013年2月6日再次提交，并于同年3月11日被接受，最终在3月18日在线发布。关键词包括自适应波束成形、转向矢量估计、二次约束二次规划、鲁棒性。 文章介绍了一种设计鲁棒自适应波束成形的新方法。在这个提议的方法中，通过利用干扰加噪声子空间投影矩阵解决一个二次约束二次规划问题来估计期望转向矢量的不匹配向量。这种方法的先验信息仅假设期望信号的方向，而不确定性集的参数或期望信号的角扇区则不需要具体设定。 自适应波束成形是无线通信和雷达系统中的关键技术，它能根据环境变化动态调整发射或接收信号的方向，以增强期望信号并抑制干扰。传统的自适应波束形成算法，如最小均方误差（LMS）或瓦特森（Widrow-Hoff）学习算法，对模型的准确性和环境假设高度依赖，而在实际应用中，这些条件往往难以满足，导致性能下降。 转向矢量（steering vector）是波束成形器的关键组成部分，它定义了期望信号的方向。然而，在实际环境中，由于多种因素（如多径传播、非理想传感器阵列等），转向矢量可能存在误差，这被称为转向矢量失配。新的估计算法旨在更准确地估计这个转向矢量，提高系统的鲁棒性。 二次约束二次规划（QCQP）是一种优化工具，用于处理具有二次目标函数和线性及/或二次约束的优化问题。在本文中，QCQP被用来解决转向矢量的估计问题，以最小化不匹配的影响，同时保持系统的稳定性和性能。 鲁棒性是衡量算法在面对不确定性或模型错误时表现的关键指标。通过对期望信号方向的宽松假设和对不确定性集的参数化处理，该方法增强了系统对环境变化和模型误差的抵抗力，从而提高了整体的波束成形效果。 这篇论文提出了一种新颖的自适应波束成形策略，通过改进的转向矢量估计方法，实现了更鲁棒的性能，尤其适用于那些模型不确定性较大的复杂无线通信环境。"