資料介紹
自適應波束形成技術(shù)是陣列信號處理中一個重要分支,它能夠根據(jù)實際環(huán)境變化,實時調(diào)整權(quán)值來降低陣列誤差的對波束形成性能的影響,具有相當廣泛的應用前景。采樣矩陣求逆算法(Sample Matrix Inversion)是最常用的自適應波束形成算法,該算法收斂速度快,易于實現(xiàn)。但是SMl在少快拍,高信噪比條件下會導致主瓣偏移,波束畸變,輸出SINR下降。為了彌補SMI的缺陷,出現(xiàn)了很多新的算法,其中包括最為常見的對角加載算法和子空間投影算法。
針對基于特征空間(Eigen Space-Based Algorithm)的自適應波束形成算法在小信號條件下會出現(xiàn)的主瓣偏移,波束畸變,輸出性能急劇下降的現(xiàn)象,提出了一種投影子空間重構(gòu)的方法。該方法利用噪聲在時間上不相關(guān)的特性,對投影空間進行重構(gòu),在此過程中削弱噪聲能量,從而有效維持信號、噪聲子空間的正交性,改善了傳統(tǒng)EBS算法在低信噪比下的性能。實際計算機仿真結(jié)果表明了本文算法的有效性和優(yōu)越性。
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