增强主瓣干扰抑制：线性约束协方差矩阵重构算法

本篇论文主要探讨了线性约束和协方差矩阵重构在主瓣干扰抑制算法中的应用。作者廖艳苹和卢刘健针对阵列天线接收数据中常见的主瓣干扰和旁瓣干扰问题，提出了一种改进的算法——线性约束和协方差矩阵重构（LC-CMR）。原EP-CMR算法基于特征投影和协方差矩阵重建，能有效抑制这些干扰，但在主瓣干扰功率较高的情况下，旁瓣方向的零陷可能减弱，抑制效果受到影响。 LC-CMR算法的核心在于增强对旁瓣干扰的控制。首先，算法通过重构后的协方差矩阵计算自适应权矢量，并处理重构回波数据。这一步旨在利用协方差矩阵的信息来优化信号处理过程。然后，引入线性约束条件，确保在处理过程中旁瓣干扰的方向被精确地设置为零。这意味着算法能够更精确地定位干扰源，提高干扰抑制的针对性。 接下来，为了满足线性约束，采用了最小二乘拟合算法对自适应权矢量进行修正，确保它在满足约束的同时，保持最佳的信号处理性能。最后，利用修正后的权矢量对重构后的回波数据进行进一步处理，从而得到具有高信噪比的输出信号。 相比于传统的EP-CMR算法，LC-CMR算法在面对高功率主瓣干扰时，不仅能够有效地抑制主瓣干扰，还能维持旁瓣干扰方向的深度零陷，从而显著提升了系统的整体性能。这种算法在自适应波束形成、主瓣和旁瓣干扰抑制、协方差矩阵重构以及线性约束技术的应用上具有重要的理论价值和实际意义。 关键词：自适应波束形成、主瓣干扰、旁瓣干扰、协方差矩阵重构、线性约束。这篇论文的研究成果对于阵列信号处理领域具有很高的参考价值，尤其是在设计抗干扰能力更强的无线通信系统或者雷达系统时，LC-CMR算法的改进策略可以作为关键的技术手段。