一种分数低阶时频分解的盲波束形成算法

发布时间：2018-05-15 12:47

  本文选题：时频分解 + 分数低阶统计量　； 参考：《西安电子科技大学学报》2017年05期

【摘要】：针对现有盲波束形成算法在脉冲噪声环境中性能的下降,提出一种基于分数低阶时频分解的盲波束形成算法.该算法首先将分数低阶统计量引入传统的短时傅里叶变换中,实现抑制脉冲噪声的时频分解.然后利用对各阵元的接收信号进行分数低阶时频分解的结果,结合聚类和不确定集方法,实现导向矢量的最优估计.最后利用最小方差无畸变响应算法获得最优权矢量,实现了高效的多目标盲波束形成.仿真实验结果表明,该算法在服从对称alpha稳定分布的脉冲噪声环境中,较现有盲波束形成算法的输出性能更优.该算法不依赖源信号自身特性,适用范围更广.
[Abstract]:A new blind beamforming algorithm based on fractional low-order time-frequency decomposition is proposed to reduce the performance of existing blind beamforming algorithms in impulse noise environment. In this algorithm, fractional low-order statistics are introduced into the traditional short-time Fourier transform (STFT), and the time-frequency decomposition of impulse noise suppression is realized. Then, using the result of fractional low-order time-frequency decomposition of the received signals of each array element, combining clustering and uncertain set method, the optimal estimation of the guidance vector is realized. Finally, the optimal weight vector is obtained by using the minimum variance distortionless response algorithm, and an efficient multi-objective blind beamforming is realized. The simulation results show that the output performance of the proposed algorithm is better than that of the existing blind beamforming algorithm in impulsive noise environments with symmetric alpha stable distribution. The algorithm does not depend on the characteristics of the source signal and has a wider range of applications.
【作者单位】： 信息工程大学导航与空天目标工程学院;重庆通信学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61401469)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1892520