一种新的鲁棒自适应波束形成算法

一种新的鲁棒自适应波束形成算法

（中国西安西北工业大学：A New Algorithm for Robust Adaptive Beamforming）

在实际的阵列信号处理系统中，传统的自适应波束形成算法在某些假设出现错误或不精确的情况下，会导致性能下降。为了提高对失配的鲁棒性，鲁棒波束形成与传统方法相比，极大地提高了阵列的性能。在介绍传统鲁棒波束形成的基础上，重点介绍了新的鲁棒波束形成方法，即利用支持向量机（SVM）来提高泛化性能。通过引入附加的不等式约束，提出了一种改进的基于支持向量机的代价函数，并举例说明了如何将其应用于线性波束形成。仿真结果表明，与其他鲁棒波束形成技术相比，所提出的基于支持向量机的波束形成器在无失配和失配情况下都具有理想的鲁棒性能。

传统的波束形成方法包括用于旁瓣控制的基于不同数据无关权向量的延迟和求和方法[l]。在实际应用中，自适应波束形成的性能下降可能比理想情况下更严重。虽然自适应波束形成有很好的理论解，有些甚至有类似的解，如MVDR Beamformer[2]，但大多数自适应方法都存在对实际应用中容易发生的arr-ray参数轻微失配敏感的缺点。在这种情况下，鲁棒自适应波束形成[3]能够改善arr-ray输出的性能。

在传统鲁棒自适应波束形成算法的基础上，利用&-不敏感损失函数，提出了一种改进的基于支持向量机的鲁棒代价函数，波束形成器的最终成本计算与支持向量机的回归形式相同，无论干扰信号的数量如何，其运算都优于其他传统的稳健波束形成技术。基于支持向量机的方法对阵列参数失配具有更强的鲁棒性证实了基于支持向量机的新算法与传统的波束形成算法相比具有明显的优势。