Robust Beamforming Based on Steering Vector and Covariance Matrix Estimation
Robust Beamforming Based on Steering Vector and Covariance Matrix Estimation
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基于导向矢量和协方差矩阵估计的鲁棒波束形成
DOI：
10.1007/s00034-018-0766-z
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Huang Nuo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qian Junhui;He Zishu;Liu Ting;Huang Nuo
本文提出了一种基于信号转向矢量和协方差矩阵估计的鲁棒设计算法。首先通过收缩法估计理论协方差矩阵。然后，在相关系数约束和范数约束下，以最大阵列输出功率为目标估计所需的信号转向矢量。通过对原非凸二次规划问题的隐凸性分析，可以用松弛半定规划方法求解松弛紧性的非凸二次规划问题。此外，利用修正后的导向向量和子空间定理估计了干涉加噪声协方差矩阵，并分析证明了其有效性。数值实验表明，该算法具有效率高、精度高的优点。
In this paper, a novel robust design algorithm based on estimation of signal steering vector and covariance matrix is developed. The theoretical covariance matrix is first estimated via the shrinkage method. Subsequently, the desired signal steering vector is estimated based on maximizing array output power under the correlation coefficient constraint and norm constraint. The original nonconvex quadratic programming problem, whose relaxation is tight through analyzing thehidden convexity properties, can be solved by the relaxed semidefinite programming method. Moreover, the interference-plus-noise covariance matrix is estimated with the corrected steering vector and thesubspace theorem, whose efficiency is analytically proven. Numerical experiments show that the proposed algorithm has the advantages of high efficiency and accuracy.
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影响因子：
1.1
作者：
Qian, Junhui;He, Zishu
通讯作者：
He, Zishu
影响因子：
5.4
作者：
Md. Zulfiquar Ali Bhotto;M. Ahmad;M.N.S. Swamy
通讯作者：
Md. Zulfiquar Ali Bhotto;M. Ahmad;M.N.S. Swamy
DOI：
10.1109/lcomm.2013.011513.122688
发表时间：
2013-01
期刊：
IEEE Communications Letters
影响因子：
--
作者：
Dingjie Xu;Rui He;F. Shen
通讯作者：
Dingjie Xu;Rui He;F. Shen
DOI：
10.1109/radar.2017.7944417
发表时间：
2017-05
期刊：
2017 IEEE Radar Conference (RadarConf)
影响因子：
--
作者：
Chengwei Zhou;Zhiguo Shi;Yujie Gu
通讯作者：
Chengwei Zhou;Zhiguo Shi;Yujie Gu
DOI：
10.1109/taes.2010.5417174
发表时间：
2010-01-01
影响因子：
4.4
作者：
Du, Lin;Li, Jian;Stoica, Petre
通讯作者：
Stoica, Petre