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一种基于深度学习的阵列稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种基于深度学习的阵列稳健自适应波束形成方法，包括如下：基于雷达系统参数，并考虑非理想因素，构建阵元级雷达回波模型，仿真生成小快拍下的估计回波协方差矩阵集；基于卷积神经网络构建二级级联网络模型；采用分级预训练...; 段克清廖志鹏何锦浚

一种相关干扰源下的稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种相关干扰源下的稳健自适应波束形成方法，包括：对采样协方差矩阵特征分解，并将特征向量划分为信号子空间和噪声子空间；根据特征值估计噪声功率；利用子空间正交性，估计期望信号与干扰的初始角度，根据已知阵列形状获得...; 叶中付杨会超

一种基于协方差矩阵重建的稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种基于协方差矩阵重建的稳健自适应波束形成方法，先将源信号的波达方向估计问题转化为稀疏表示问题，划分<IMG width="134" orientation="portrait" inline="yes" i...; 范崇祎葛少迪王建黄晓涛陈雨微辛勤陈乐平冯东

一种基于子空间正交性的稳健自适应波束形成方法: 本发明涉及一种基于子空间正交性的稳健自适应波束形成方法，首先估计出信号和干扰的波达方向，生成各导向矢量初值；第二，对期望信号导向矢量进行修正，估计出更准确的期望信号导向矢量；第三，对干扰导向矢量进行修正，估计出更准确的干...; 叶中付

快速稳健自适应波束形成算法研究: 自适应波束形成技术(Robust Adaptive Beamforming,RAB)主要任务是将天线主瓣准确指向期望信号的到达方向,并在干扰信号的位置形成零陷,实现空域滤波。然而,实际工程应用中存在各种误差因素,导致导向...; 龙咏霄; 关键词：对角加载

基于深度展开网络的稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种基于深度展开网络的稳健自适应波束形成方法，包括：首先，将空间域离散化，建立阵列存在幅相误差时的稀疏信号模型，构建阵列幅相误差和干扰信号联合求解问题模型，并利用交替方向乘子法进行求解；然后，根据交替方向乘子...; 李胤辰王贤宇史荣鹏陈胜垚刘中

基于深度展开ADMM网络的稳健自适应波束形成: 2024年; 阵列通道间的幅相误差导致导向矢量失配,会严重退化自适应波束形成的性能。现有稳健自适应波束形成(RAB)方法通过引入最差导向矢量失配误差约束或联合估计幅相误差和波束形成器权值矢量,以改善波束形成性能,但这些方法的计算复杂度高,且在有限快拍下性能有限。为此,文中在深度展开框架下提出一种基于交替方向乘子法(ADMM)的RAB网络,以快速实现幅相误差和干扰协方差矩阵的联合估计。首先,建立存在阵列通道幅相误差时的干扰信号稀疏表示模型;然后,根据基于ADMM的幅相误差和干扰稀疏表示系数联合估计算法,设计一种深度展开ADMM(DU-ADMM)网络,该网络的输入为接收到达的干扰信号,输出为幅相误差和干扰稀疏表示系数;最后,利用该网络的输出重构出干扰加噪声协方差矩阵,并生成稳健自适应波束形成器。仿真结果表明,DU-ADMM网络可在单快拍场景下实现RAB,且能够以较少的网络层数更精确地估计出幅相误差,有效降低了计算量,同时可获得更高的输出信干噪比。; 张文青李胤辰陈胜垚何成田巳睿; 关键词：稳健自适应波束形成幅相误差

基于深度展开网络的稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种基于深度展开网络的稳健自适应波束形成方法，包括：首先，将空间域离散化，建立阵列存在幅相误差时的稀疏信号模型，构建阵列幅相误差和干扰信号联合求解问题模型，并利用交替方向乘子法进行求解；然后，根据交替方向乘子...; 李胤辰王贤宇史荣鹏陈胜垚刘中

一种适用于运动接收平台的稳健自适应波束形成方法: 本发明公开了一种适用于运动接收平台的稳健自适应波束形成方法。首先确定信号源大致方位及运动方向的趋势；估计干扰信号源的功率值；然后通过对干扰源区域插入虚拟干扰的方式及对角加载技术，构造含有零陷展宽信息的干扰加噪声协方差矩阵...; 杨彬钟华王梦圆黄建华

一种基于主瓣保形的稳健自适应波束形成方法及装置: 本发明提出了一种基于主瓣保形的稳健自适应波束形成方法及装置，方法包括：利用雷达接收回波数据，基于回波数据确定接收回波协方差矩阵；利用对角加载技术对接收回波协方差矩阵进行处理，获得加载协方差矩阵；通过预先配置的最优加载量计...; 黄俊生于濛吴玥瑶刘亮

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