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期刊文章详细信息

基于Bayesian方法的鲁棒约束最小二乘恒模算法    

Robust Constrained LSCMA Based on a Bayesian Approach

  

文献类型:期刊文章

作  者:宋昕[1,2] 汪晋宽[1] 韩英华[1] 王彬[1]

机构地区:[1]东北大学秦皇岛分校工程优化与智能天线研究所,河北秦皇岛066004 [2]中国科学院复杂系统与智能科学重点实验室,北京100080

出  处:《信息与控制》

基  金:国家自然科学基金资助项目(60874108);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N090323002)

年  份:2010

卷  号:39

期  号:4

起止页码:446-450

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:在实际通信环境中,信号方向向量偏差会导致线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)的性能急剧下降,针对这一问题,提出了基于Bayesian方法的鲁棒约束LSCMA.该算法根据接收到的采样信号和信号的先验信息对实际信号方向向量进行估计,利用权重向量的模值约束条件推导出其迭代公式,降低了信号波达方向的不确定性,对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.所提鲁棒波束形成算法采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验结果表明,与线性约束LSCMA相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境.

关 键 词:鲁棒自适应波束形成  信干噪比 Bayesian方法  信号方向向量偏差  

分 类 号:TN911.7]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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