CG-MSNWF: 实时抗干扰算法提升与共轭梯度优化

本研究论文主要关注于"基于CG-MSNWF的空时自适应抗干扰算法"这一主题，针对多级维纳滤波（Multi-Stage Nested Winner Filter, MSNWF）算法在处理高维数据时计算量大、实时性较差的问题。MSNWF算法虽然在干扰抑制性能上表现出色，但其迭代过程包括后向迭代，这导致了较高的计算复杂度和硬件资源需求。 为了解决这个问题，作者引入了共轭梯度（Conjugate Gradient, CG）优化的多级维纳滤波算法，即CG-MSNWF。共轭梯度算法是一种用于解决大型线性系统的方法，它通过逐步逼近的方式找到最佳解，相比传统的迭代方法如MSNWF，CG-MSNWF在保持相似干扰抑制效果的同时，显著减少了计算负担，无需进行后向迭代，降低了内存需求，并加快了收敛速度。这种改进使得CG-MSNWF能够在实时性要求高的环境下有效运行。 文章的核心内容包括两个部分：一是介绍MS