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1.
In this paper, a novel robust adaptive acoustic vector sensor beamformer based on shrinkage is derived. Unlike many existing methods, the proposed method is completely automatic (or so-called user parameter-free), which means, it do not need the choice of user parameters. The proposed diagonal loading algorithms use shrinkage-based covariance matrix estimates, instead of the conventional sample covariance matrix, in the standard Capon acoustic vector sensor beamforming formulation. The numerical results show that our method is robust against errors on the steering vector and small sample sizes, and meanwhile gives high output signal to interference plus noise ratio (SINR).  相似文献
2.
The wavefront of acoustic signal suffers from fast fluctuation after a long distance propagation in a random and inhomogeneous ocean channel, which makes the rank of the covariance matrix for the desired signal (signal of interest) remarkably higher than one. Consequently, the assumption of rank-one point signal model for existing adaptive beamforming algorithms is no longer suitable. In this paper, a matched spatial spectrum processing based robust adaptive beamforming (MASS-RAB) algorithm is presented for general-rank signal models. First, the interference-plus-noise covariance matrix and the desired signal covariance matrix are reconstructed using the matched spatial spectrum processing method. Second, the weight vector is directly calculated using these reconstructed covariance matrices for the minimum variance distortionless response (MVDR) algorithm, which is developed for the general-rank signal models. Due to covariance matrix reconstruction, the MASS-RAB algorithm is more robust than those methods relying on the sample covariance matrix. The cases of the rank-one point signal model and the full-rank non-point signal model are considered by several numerical examples. Experimental results have demonstrated the superiority of the proposed MASS-RAB method.  相似文献
3.
王燕  吴文峰  范展  梁国龙 《物理学报》2014,63(15):154303-154303
存在条件失配时自适应波束形成器的性能急剧下降,凸优化技术的引入使稳健波束形成器的设计更加灵活,但同时带来了计算复杂度的增加和工程实现上的困难. 针对上述问题,提出了一种基于最小二乘估计的稳健波束形成算法,并推导得到一种基于一维搜索的求解方法. 首先利用广义旁瓣对消器的结构将标准Capon波束形成器转化为稳健最小二乘问题,并将该问题转化为二阶锥规划的形式. 为了减少计算量,利用二阶锥规划问题的原始问题和对偶问题的关系,将求解过程转化为一维搜索,并利用牛顿迭代法获得最优解,从而获得与标准Capon波束形成相近的计算复杂度. 仿真分析表明,该算法具有良好的抗导向矢量失配和快拍数不足的稳健性. 关键词: 稳健自适应波束形成 最小二乘估计 二阶锥规划 牛顿迭代法  相似文献
4.
王燕  吴文峰  范展  梁国龙 《物理学报》2013,62(18):184302-184302
针对标准Capon波束形成器在存在导向矢量失配时性能急剧下降问题, 提出了一种基于半定规划和秩-1分解的稳健波束形成算法. 该方法通过对实际导向矢量的估计提高自适应波束形成算法稳健性. 首先分别从干扰抑制和噪声抑制两个方面推导了新导向矢量应满足的约束条件, 并证明了利用矩阵滤波器构造约束条件的合理性; 构造了估计最优导向矢量的优化问题并将其转化为易于求解的松弛半定规划问题, 同时引入秩-1分解理论用于优化问题的求解. 仿真分析表明, 与目前较为常见的算法相比, 本文算法只需利用期望信号可能入射区间这一先验信息, 能获得更高输出信干噪比和功率估计精度. 关键词: 稳健自适应波束形成 半定规划 秩-1分解 导向矢量估计  相似文献
5.
毛卫宁  钱进 《应用声学》2019,38(4):540-544
稳健自适应波束形成可以解决经典自适应波束形成在非理想条件下(如存在方位失配、阵元位置误差、非平面波传播等)性能下降的问题,因而受到广泛关注,但目前多数稳健自适应波束形成方法计算复杂度高,在高信噪比时性能下降。为此,研究提出了一种分别重构干扰协方差矩阵和噪声协方差矩阵的低复杂度的稳健自适应波束形成方法,以减小计算量,提高稳健性。仿真实验表明,该算法能获得近似最优的输出信干噪比和更好的稳健性。  相似文献
6.
杨振  范展  吴文峰 《应用声学》2014,33(6):484-489
自适应波束形成器容易受到运动干扰和观测方向偏差的影响,针对该问题提出了一种基于矩阵预滤波的零陷展宽稳健波束形成算法。首先分析了矩阵预滤波器在抗运动干扰时的适应性,并利用矩阵预滤波器在运动干扰所在区域形成凹槽。利用椭圆投影定理计算预滤波后的导向矢量不确定集,在新的导向矢量不确定集下利用稳健Capon波束形成算法(RCB)寻找最优导向矢量。仿真分析表明,和RCB算法相比,该算法不仅获得更高的输出信干噪比,还获得了预先设定的展宽零陷。  相似文献
7.
邹丽娜  李春晓 《应用声学》2008,27(3):195-199
由于浅海波导和接收阵本身存在大量的不确实性,使得接收到的阵数据产生严重的失真,而常见的自适应波束形成方法如MVDR对失配很敏感。为此,本文提出了一种宽容性的自适应子空间波束形成方法。考虑一个具有空间特征的信号位于已知的子空间,但在子空间中的具体位置未知,并将干扰建模为子空间干扰。首先对未知参量进行最大似然估计,代入似然比检测中得到广义似然比检测(GLRT),从而得到子空间波束形成器。通过对不同失配情况下仿真以及实际海试数据处理验证了子空间波束形成器的性能,仿真和实验数据处理结果表明,子空间波束形成器比MVDR更宽容,比较明显提高检测和估计性能。  相似文献
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