稳健宽带Capon波束新算法:优化最差性能与增强信号导向矢量稳健性
75 浏览量
更新于2024-08-26
2
收藏 711KB PDF 举报
本文主要探讨的是"最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法",发表在2013年的《宇航学报》上,作者是陈明建、罗景青、唐希雯和冯剑,来自合肥电子工程学院和南京陆军指挥学院。Capon波束形成是一种经典的无线通信技术,用于在无线通信系统中提高信号的方向性,减少干扰和噪声。
传统Capon波束形成算法在处理期望信号的导向矢量失配时表现出敏感性,这可能导致性能下降。为了解决这个问题,研究人员提出了一种创新的算法,该算法基于广义特征值分解,旨在实现宽带频率不变的波束形成,并增强对导向矢量偏差的鲁棒性。算法的关键在于引入空间响应偏差约束,以及增加期望信号导向矢量的不确定性集约束,这有助于提高算法的稳健性。
算法的核心内容包括推导出自适应权矢量的两种近似闭式解,这是一种优化策略,能够在保持宽带频响一致性的前提下,有效地降低阵列输出信干噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。通过比较,该算法相较于现有稳健宽带波束形成算法,在性能上有了显著提升,不仅提高了波束的稳定性和信号质量,而且对导向矢量误差的抵抗能力更强。
本文的研究成果对于无线通信系统设计者来说具有重要意义,特别是在多径环境和复杂干扰背景下,该算法的鲁棒性能够显著提升系统的可靠性和有效性。此外,中图分类号TN911.7表明了研究内容与空间技术、天线与雷达技术相关,文献标识码A和文章编号1000-1328(2013)03-0434-08进一步确认了其学术期刊的身份,而DOI:10.3873/j.issn.1000-1328.2013.03.020则提供了便于查找的数字对象标识符。
本文介绍的最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法是一项重要的理论和技术突破,为无线通信领域提供了一种有效的信号处理方法,有助于提高通信系统的整体性能和稳定性。
2015-03-14 上传
2020-06-17 上传
2022-06-18 上传
2021-05-24 上传
2023-10-13 上传
2009-05-19 上传
2022-07-15 上传
2021-01-19 上传
weixin_38631389
- 粉丝: 6
- 资源: 891
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手