近场鲁棒自适应波束形成算法提升：空间时域策略

本文主要探讨了近场鲁棒自适应波束形成算法的研究，由廖艳苹和韩华两位作者在哈尔滨工程大学信息与通信工程学院合作完成。他们的工作重点是改进传统的基于不确定集的线性约束最小方差算法（USC-LCMV）。USC-LCMV在处理近场波束形成时展现出良好的鲁棒性，即对于导向向量的指向偏差有较强的抵抗能力。然而，这个算法在面对干扰信号落入波束主瓣的情况时，其输出性能会显著下降，因为阵列空间分辨率的限制。 为了解决这一问题，论文提出了空间-时间USC-LCMV算法，它是在空时最优处理器的基础上构建的。这种新型算法旨在在空间域滤波失效时，通过时域处理来有效地抑制干扰，从而保持对目标信号的接收。空间-时间USC-LCMV算法的关键创新在于它能够更好地抵抗阵列空间分辨率的局限，即使在干扰信号位于波束主瓣的情况下，也能维持稳定且鲁棒的输出性能。 论文作者廖艳苹教授指出，这项工作的研究背景得到了国家自然科学基金61301201项目的资助。他们的研究对于近场环境下的无线通信系统，如雷达、无线麦克风阵列或者卫星通信，具有重要的实际应用价值，因为它提高了波束形成器在复杂电磁环境中识别和排除干扰的能力。 关键词包括近场、自适应波束形成、鲁棒性和空间-时域USC-LCMV，这表明文章的核心内容围绕这些技术领域的关键概念展开。该研究不仅提升了理论上的优化，还为实际工程中的信号处理和抗干扰设计提供了新的思路和方法。 总结来说，这篇论文在现有USC-LCMV算法的基础上进行了创新，解决了近场波束形成中空间分辨率受限的问题，为提高通信系统的稳定性和有效性提供了理论支持。对于从事阵列信号处理、无线通信或鲁棒信号处理领域的研究人员和工程师来说，这篇文章是一份有价值的参考资料。