单次快拍数据自适应处理的最小二乘算法优化

"这篇文章是2009年发表在《华中科技大学学报(自然科学版)》第37卷第3期上的一篇自然科学论文，作者包括戴凌棉、王永良、李荣锋和鲍拯。研究主要针对直接数据域最小二乘算法(Direct Data Domain Least Squares, D3LS)在处理阵列信号处理时存在的问题，如有效阵列孔径损失和较高的自适应方向图旁瓣电平。" 正文: 论文提出的是一种利用单次快拍数据进行自适应处理的改进算法，旨在解决D3LS算法的局限性。传统的D3LS算法在处理阵列信号时，可能会因为数据量不足（如单次快拍）而导致有效阵列孔径减少，同时自适应方向图的旁瓣电平较高，这在抑制非平稳干扰时表现不佳。论文作者提出的方法通过构建一个基于D3LS算法计算得到的权值的变换矩阵，对原始的单次快拍数据样本进行预处理。 预处理过程涉及到将接收的数据进行变换，形成子阵级的输出。这样做的目的是为了在每个子阵内部进行自适应波束形成，依据噪声增益最小化的准则来优化各个子阵的权值。通过这种方式，可以更有效地利用所有阵元的信息，从而扩大有效阵列孔径，并显著提升对严重非平稳干扰的抑制能力。 计算机仿真的结果验证了这种方法的有效性。论文中的仿真部分可能包括了不同场景下的对比实验，展示了改进算法相对于传统D3LS算法在提高阵列性能方面的优势。这种方法对于在资源有限，只能获取少量观测数据的情况下，仍然能保持良好的信号处理效果具有重要意义，尤其适用于需要快速响应和高精度的雷达或通信系统。 关键词涵盖了最小二乘算法、非平稳信号处理、单次快拍数据处理、直接数据域处理、阵列孔径优化以及子阵概念，这些都是该研究的核心内容。文章的中图分类号和文献标识码则分别对应其在科技文献分类和标识体系中的位置，方便读者检索和引用。 这篇论文提供了一种创新的自适应处理技术，通过改进最小二乘算法，提升了在单次快拍数据条件下的阵列信号处理性能，对于现代无线通信和雷达系统中的信号处理具有重要的理论和实践价值。