改进的Householder多级最小模级联相消器算法

"一种低复杂度的Householder多级最小模级联相消器 (2010年)" 本文介绍了一种针对阵列信号处理中的自适应相消技术的改进算法，名为Householder多级最小模级联相消器（HMMMCC）。传统的阵列信号自适应相消器在处理过程中面临运算量大、收敛性能易受相关干扰影响的问题。为了解决这些问题，作者提出了使用通道间具有最小模的样本商作为复权的新方法，以此替换Householder多级维纳滤波器的权值计算。 Householder多级级联相消器方法基于Householder变换，这种变换能有效减少计算复杂度。而通过引入最小模的概念，新算法进一步提升了收敛速度和运算效率，同时对非平稳数据（受到相关干扰影响的数据）的处理性能表现出色。仿真结果证实，HMMMCC算法能够在使用较少样本的情况下，实现与采样协方差求逆（SMI）类算法相当的收敛性能，这意味着它能在降低计算需求的同时保持良好的性能。 文章指出，在实际应用中，由于难以获取大量平稳独立的采样数据，非平稳数据对基于协方差的算法收敛性产生了显著影响。为了应对这一挑战，研究者们提出了多种策略，包括降维技术、对角加载技术、统计特性驱动的稳健权值计算算法，以及结合各种方法的复合算法。HMMMCC算法融合了Householder多级维纳滤波器和最小模级联相消器的特性，降低了计算复杂度，提高了算法的适应性。 新算法的核心在于采用一系列嵌套的Householder投影变换，这不仅简化了MSWF的阻塞矩阵计算，还优化了相关匹配滤波器的运算，使得整个算法在不牺牲性能的前提下，计算量大幅度减少，特别适合处理非平稳、受干扰的阵列信号。 这项工作提供了一种在有限计算资源下，能有效抑制干扰、快速收敛的阵列信号处理方案，对提高信号处理系统的实时性和效率具有重要意义。这一成果对未来的阵列信号处理和自适应滤波领域有着重要的参考价值。