基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

发布时间：2019-06-01 12:46

【摘要】：针对常规Gram-Schmidt(GS)正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法.该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量.同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正.仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比(SINR)比其它GS正交化算法有2dB以上的性能改善.
[Abstract]:Aiming at the problem that the conventional GramSchmidt(GS)orthogonalization algorithm is mixed with the desired signal in the training fast shot, an improved GS orthogonalization beamforming algorithm based on data preprocessing is proposed. The algorithm constructs the blocking matrix for data preprocessing and eliminates the expected signals, estimates the corresponding covariance matrix, reconstructs the interference subspace, and orthogonally projects the static weighted vector towards the interference subspace to obtain the adaptive weight vector. At the same time, in order to accurately estimate the interference subspace, the orthogonalization adaptive threshold of the covariance matrix is modified. The simulation results show that the output signal to noise ratio(SINR)of the proposed algorithm improves more than 2dB than other GS orthogonalization algorithms.
【作者单位】： 北京理工大学信息与电子学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61001198,61032009,61120106004)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2490283