2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、波束形成技術(shù)作為陣列信號(hào)處理的一個(gè)重要分支,其主要的研究?jī)?nèi)容是基于一定的準(zhǔn)則設(shè)計(jì)相應(yīng)波束形成器的權(quán)值矢量,以期望達(dá)到接收期望信號(hào)、抑制干擾信號(hào)和噪聲的目的。但是,隨著波束形成技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越復(fù)雜,傳統(tǒng)的波束形成技術(shù)已經(jīng)很難滿足實(shí)際惡劣環(huán)境下的需求,波束形成器的穩(wěn)健性受到嚴(yán)重挑戰(zhàn)。因此,研究針對(duì)復(fù)雜非理想環(huán)境下的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法具有非常重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文在已有協(xié)方差矩陣重構(gòu)相關(guān)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的研究,提出了一些更

2、為有效的算法。具體的工作如下:
  1.考慮到噪聲成分對(duì)協(xié)方差矩陣重構(gòu)的影響,提出了一種精確重構(gòu)干擾加噪聲協(xié)方差矩陣的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。首先,通過(guò)Capon空間功率譜在只含有平穩(wěn)噪聲的角度區(qū)域內(nèi)估計(jì)出噪聲功率,得到噪聲協(xié)方差矩陣;然后,在可能含有干擾信號(hào)的角度區(qū)間內(nèi)利用Capon空間功率譜收集所有的干擾信息,同時(shí)剔除該區(qū)域內(nèi)的噪聲成分,重構(gòu)出更為精確的干擾協(xié)方差矩陣;最后,利用重構(gòu)的干擾加噪聲協(xié)方差矩陣對(duì)期望信號(hào)的導(dǎo)向矢量進(jìn)

3、行估計(jì),得到更為穩(wěn)健的自適應(yīng)波束形成器。相比較與現(xiàn)有的重構(gòu)類算法,該算法能夠在各種誤差條件下保持非常優(yōu)越的性能。
  2.考慮到在復(fù)雜非理想環(huán)境下重構(gòu)的協(xié)方差矩陣和估計(jì)的導(dǎo)向矢量中存在一定的誤差,本文提出了一種基于干擾加噪聲協(xié)方差矩陣重構(gòu)和誤差矩陣模范數(shù)約束的雙重穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。該算法利用了協(xié)方差矩陣重構(gòu)誤差以及導(dǎo)向矢量估計(jì)誤差的模有界性,在傳統(tǒng)Capon波束形成優(yōu)化問(wèn)題的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn),利用最小最大優(yōu)化問(wèn)題,得到更加穩(wěn)

4、健的波束形成器。研究了一種適用于低信噪比條件下的基于協(xié)方差矩陣重構(gòu)的穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法。首先從期望信號(hào)的協(xié)方差矩陣入手,利用Capon空間功率譜在期望信號(hào)的可能角度區(qū)域內(nèi)的積分作為重構(gòu)的信號(hào)協(xié)方差矩陣;然后,結(jié)合最小均方誤差準(zhǔn)則從樣本協(xié)方差矩陣中剝離出期望信號(hào)成分,獲得最終的干擾加噪聲協(xié)方差矩陣。該穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成算法不僅在多干擾條件下縮小了重構(gòu)的積分區(qū)域,降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度,而且能夠很好地察覺(jué)期望信號(hào)的微弱變化并從樣本協(xié)方差

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