提升阵列几何误差下的鲁棒束形成技术：方向向量估计与干扰噪声协方差重构

本文主要探讨了在存在阵列几何误差的情况下，如何通过结合最近发展的方向向量估计（Steering Vector Estimation, SVE）和干扰加噪声协方差矩阵重构（Interference plus Noise Covariance Matrix Reconstruction, INCMR）技术，实现鲁棒的自适应波束形成（Robust Adaptive Beamforming）。传统的鲁棒方法虽然在模型不匹配时表现出较好的稳健性，但在阵列几何精度下降时，性能可能会受到影响。 SVE方法依赖于精确的方向向量来聚焦信号，而当阵列几何参数不准确时，这可能导致指向性和增益控制失效。INCMR则试图通过重构干扰和噪声的统计特性，以便在未知环境中调整波束形状，但同样可能因为阵列几何错误导致性能退化。 针对这个问题，论文提出了一种新颖的算法。与先前的研究不同，该算法首先通过解决一个新的优化问题来估计真实的信号方向向量。优化目标是降低波束形成器对阵列几何误差的敏感度，以增强其稳健性。这里的优化函数旨在最小化波束形成器对几何误差的响应，从而减少性能损失。 约束部分，该算法采用最坏情况性能优化策略，即寻找在所有可能的阵列几何误差下，波束形成器性能的最低阈值。这个过程通常通过拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Methodology）来实施，确保在最不利条件下，系统的性能仍能得到保障。 通过这种新颖的设计，作者期望能在保持对模型不匹配的抵抗能力的同时，显著提高鲁棒性，使得系统在实际应用中，即使面对阵列几何误差也能维持稳定的性能表现。这项工作对于提升无线通信、雷达和信号处理系统中的波束形成技术具有重要意义，特别是在多径环境和移动通信系统中，阵列几何误差是难以避免的问题，因此这项研究的贡献显得尤为关键。