RBFNN盲波束形成：基于多普勒的神经网络算法

本文主要探讨了一种基于径向基函数网络(RBFNN)的盲波束形成方法，发表于2003年的空军工程大学学报(自然科学版)。作者李洪升、赵俊渭和王峰在西北工业大学声学工程研究所提出了该创新算法。盲波束形成是阵列信号处理的关键技术，在雷达、通信和声纳等多个领域发挥着重要作用，特别在无需依赖信号或信道特性以及阵列方向向量等先验知识的情况下进行。 该方法的独特之处在于其能够在未知基阵方向向量的情况下工作，利用信号的多普勒信息来估计波束形成的权矢量。径向基函数网络(RBFNN)作为一种强大的逼近工具，被引入到这个过程中，它能够高效地逼近并估计出权值，从而实现盲波束形成。这种基于神经网络的策略不仅提升了算法的运行速度，还显著增强了系统的鲁棒性，即对系统误差具有较强的抵抗能力。 相比于传统的波束形成方法，如MVDR波束形成器和MUSIC方法，这些方法通常需要精确的基阵参数，这在非理想环境中变得非常有限。而盲波束形成算法的出现，为克服这一局限提供了新的可能。例如，Qing Wu的方法依赖于信号的周期平稳性，但对信号特性有特定要求；Dogan和Mendel的方法利用累积量进行盲波束优化，虽然可以消除噪声，但运算复杂度较高且收敛速度相对较慢。 文章中提到的张林让等人提出的基于多普勒信息的盲波束形成方法，可能是试图利用多普勒效应的特性来减少对先验知识的依赖，并可能通过更直接的信号特征来提高盲波束形成的效果。这种方法的亮点在于它的适应性和实用性，尤其是在面对动态变化的环境时。 这篇文章的研究成果为盲波束形成技术的发展带来了新的突破，为实际工程应用提供了更灵活和鲁棒的解决方案，特别是在信号处理的复杂和不确定环境中。通过仿真实验验证了这一方法的有效性和准确性，为后续的阵列信号处理理论和实践研究奠定了基础。