一种基于径向基函数的高阶累积量算法

使用高阶累积量算法进行了盲自适应波束形成,计算了利用神经网络逼近波束形成的权矢量,通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

最小误码率波束的形成算法

在经典自适应波束形成算法中,常采用均方误差准则,但对于一个通信系统来说,误码率是评价其性能的一个很重要的参数。利用核密度估计方法,由概率密度函数得到系统误码率与波束权值的关系,提出了一种自适应波束形成算法,在迅速收敛得到系统较小误码率的同时,得到最优的波束方向。仿真实验证明该方法优于经典的最小均方误差方法。     

基于神经网络的盲波束形成方法研究

提出了一种基于径向基函数网络(RBFNN)的盲波束形成方法。该方法首先在不知道任何基阵方向向量先验知识的情况下，利用信号的多普勒信息估计波束形成的权矢量。然后引入径向基函数网络逼近估计的波束形成权矢量，从而实现盲波束形成。利用神经网络的并行结构，不但有效地提高了运行速度，而且对系统误差具有很强的鲁棒性。仿真实验验证了算法的正确性。     

智能天线MC-CDMA系统中空频联合盲多用户检测算法

提出了智能天线多载波CDMA系统中一种空域和频域联合的盲多用户自适应检测算法，它是将空域波束形成和频域合并检测合二为一，使得检测器在空域和频域两维上同时优化，从而提高了系统的检测性能。对这种空频联合检测算法的误码性能进行了分析,并与先自适应波束形成然后再进行频域合并的分步算法进行了仿真比较，仿真结果表明，提出的空频联合盲多用户自适应检测算法的检测性能优于分步检测算法。     

基于主成分分析的自适应天线研究

在投影渡束形成的基础上,提出了一种基于主成分分析神经网络的波束形成算法.该方法利用自适应迭代形式获得了波束形成的权向量,避开了投影算法对相关阵特征值分解的计算过程,因而减少了计算量,获得了相对快速的波束形成图,提高了自适应能力.经数值模拟仿真,验证了该方法的正确性.     

一种基于次元分析技术的鲁棒波束形成算法

针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法,提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法.分析了神经次元分析(MCA)学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成.仿真结果表明,与基于线性约束的波束形成算法相比,该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性.     

基于改进粒子群算法的自适应波束形成

基于最小均方误差准则,将自适应波束形成的权值求解问题表示为多目标优化模型,利用提出的改进粒子群优化算法,获得了阵列最优权值向量.改进粒子群优化算法中引入动态邻域拓扑结构,自适应调整粒子的领域搜索范围,避免粒子陷入局部最优.仿真结果表明:所提算法的收敛速度优于传统算法.     

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状，智能天线能够自适应地跟踪用户信号，抑制干扰，增加通信容量，提高频谱复用率，在第三代移动通信系统中占有重要地位.作为智能天线的核心技术之一，波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法，根据算法对信号处理方式的不同，把它分为三大类,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后，对波束形成算法中的一类比较重要的盲波束形成算法进行了分类介绍。     

采用幅度响应约束的鲁棒自适应波束形成算法

针对大导向矢量失配误差造成传统自适应波束形成算法鲁棒性下降的问题,提出采用幅度响应约束的鲁棒自适应波束形成算法。该算法首先对接收数据协方差矩阵失配进行建模优化,然后根据已知的多径相干信号大致来波方向信息对波束主瓣进行幅度响应约束,并利用所提引理将优化问题转化为迭代二阶锥规划问题,最后对权矢量直接进行求解获得最佳值。仿真结果表明:该算法能够针对多径相干信号形成多波束主瓣,自由控制波束主瓣宽度和纹波水平。当期望信号的方向偏差达到3.5°、输入信干噪比在-5~10dB范围内变化时,该算法的阵列输出信干噪比优于不确定集类算法0~6dB,对大导向矢量失配误差鲁棒性更高。     

基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法

自适应波束形成算法能将零陷自动对准干扰方向,但在干扰源角度抖动等情况下,会使自适应权和数据失配.此外,在快拍数较少的情况下,传统的自适应波束形成方法可能会出现很高的旁瓣.针对上述问题,提出了一种有效的基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法.首先,利用锥化矩阵修正采样协方差矩阵展宽干扰源的零陷;然后,用主瓣区域外的多个二次不等式控制旁瓣;最后用多参数二次规划方法求解优化问题.该方法不仅能获得更高的阵列输出增益,而且可以通过实值计算得到最优权向量.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.     

基于加权稀疏约束的稳健Capon波束成形性能比较

分析比较了几种加权稀疏约束的Capon自适应波束成形算法的性能,这些算法利用天线阵列增益的稀疏分布特性,存在抑制旁瓣,能降低干扰零陷,提高系统稳健性.通过仿真分析发现:相比于传统的Capon波束成形算法,稀疏Capon波束成形(SCCB)算法和加权稀疏Capon波束成形(WSCCB)算法的旁瓣和干扰零陷均有所降低,但是都存在着干扰零陷不准现象.     

Composite multiobjective optimization beamforming based on genetic algorithms

All the parameters of beamforming are usually optimized simultaneously in implementing the optimization of antenna array pattern with multiple objectives and parameters by genetic algorithms （GAs）. Firstly, this paper analyzes the performance of fitness functions of previous algorithms. It shows that original algorithms make the fitness functions too complex leading to large amount of calculation, and also the selection of the weight of parameters very sensitive due to many parameters optimized simultaneously. This paper proposes a kind of algorithm of composite beamforming, which detaches the antenna array into two parts corresponding to optimization of different objective parameters respectively. New algorithm substitutes the previous complex fitness function with two simpler functions. Both theoretical analysis and simulation results show that this method simplifies the selection of weighting parameters and reduces the complexity of calculation. Furthermore, the algorithm has better performance in lowering side lobe and interferences in comparison with conventional algorithms of beamforming in the case of slightly widening the main lobe.     

基于改进相干因子的延时乘累加平面波超声成像

针对超声回波信号高相关性特性，提出一种基于改进相干因子的延时乘累加(pCF-DMAS)波束形成算法并应用至平面波超声成像.该算法通过增强相干因子的相干性来计算回波信号的权值，然后进行乘累加运算.通过使用Field II进行超声点目标和囊肿目标的仿真实验，对成像结果进行分析验证了算法的有效性.仿真结果表明，算法具有优秀的横向分辨率，在p取0.7时具有所有对比算法中的最高对比度.综合点目标和囊肿目标的成像效果，给出算法的最优p值0.3.相比延时叠加和延时乘累加波束形成算法，所提算法的图像对比度CR分别提高了12.559，9.602dB.     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

一种新的宽带波束形成算法

基于对角加载思想,针对宽带信号空时处理结构,将空时接收协方差矩阵进行特征值分解,并利用矩阵求逆定理推导出空时结构对角加载值的范围,得到空时结构对角加载波束形成算法的优化方程以及最优权向量的解.仿真结果表明,算法有效地对协方差矩阵估计进行了修正,增强了空时波束形成算法的鲁棒性.     

4阶量算法在盲波束形成上的应用

对波束形成算法性能进行了比较,考虑盲波束形成算法具有不需要阵列流形、到来方向、训练序列以及干扰和噪声的自相关矩阵等先验知识的特点,设计了基于4阶累积量盲波束形成器·由于直接利用入射信号的高阶量统计信息,不仅可以有效地消除高斯噪声的影响,而且可以消除加性非高斯噪声的影响·仿真实验结果证明,与最小方差无畸变响应的波束形成器(MVDR)相比,作者所提出算法适用于多径传播环境,具有收敛速度快,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等特点·     

基于导数约束的互谱降秩自适应波束形成

在导数约束基础上,提出了一种对阵列导向矢量失配稳健的互谱降秩自适应波束形成算法.通过在期望方向上设置多个线性导数约束,对阵列接收数据进行利用互谱能量的降秩处理,然后进行自适应波束形成.该算法不仅能够在导向矢量失配情况下获得较好的性能,并且弥补了传统稳健自适应波束形成算法运算量大的缺点.仿真分析表明,所提出的算法具有较好的稳健性能.