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1.
采样矩阵求逆(SMI)算法是自适应算法中的一个分类。由于该算法需要知道接收信号的波达方向角度,因此属于非盲算法。在现有采样矩阵求逆算法的基础上进行了2项改进,提出了对协方差矩阵进行信号子空间分解再加权的方法,有效改善了输出期望信号的主瓣增益和输出信干噪比;同时针对传统SMI算法无法应用于相干信号源的情况做了进一步改进,通过对相干信号进行解相关,解决了这一问题。  相似文献   
2.
辅助方向向量增加(ADVA)聚焦算法是非归一化的,存在聚焦损失。双边相关变换(TCT)聚焦算法是归一化的,不存在聚焦损失,但需要对目标的方位进行预估计。这不仅会使运算复杂,而且得到的聚焦矩阵也只是在预估角度上有最小范数解,在其他方向上则会产生偏离,因此不是稳健的。提出了一种在归一化的条件下,不需要方位预估计的、稳健的聚焦矩阵算法,算法的思想是将整个感兴趣的空间分成组,对每一组在归一化约束的条件下利用奇异值分解法求解最小化问题。通过仿真验证了该算法的有效性。  相似文献   
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