Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Biến hình cực rộng mạnh mẽ thông qua ước lượng ma trận hiệp phương sai mở rộng và vector chĩa
Tóm tắt
Phân bố của tín hiệu nhận được trong nhiều ứng dụng xử lý mảng không phải là hình tròn. Mặc dù bộ phát bức xạ tuyến tính rộng tối ưu (WLB) có thể cung cấp hiệu suất tốt nhất cho tín hiệu nhận không có hình tròn, nhưng hiệu suất của nó giảm mạnh dưới các sai lệch mô hình trong các ứng dụng thực tiễn. Như một giải pháp, chúng tôi đề xuất một WLB mạnh mẽ bằng cách sử dụng tái cấu trúc chính xác của ma trận hiệp phương sai nhiễu cùng can thiệp mở rộng (EINCM) và ước lượng vector chĩa tín hiệu mong muốn mở rộng (EDSSV) với độ phức tạp thấp. Chúng tôi đề xuất trước tiên xác định các vector chĩa, công suất và hệ số không hình tròn của tất cả các tín hiệu và công suất nhiễu. Trái ngược với các phương pháp tái cấu trúc trước đây sử dụng tích phân qua một miền góc rộng, chúng tôi tái cấu trúc ma trận hiệp phương sai nhiễu cộng can thiệp (INCM) và pseudo INCM một cách chính xác theo định nghĩa của chúng. Bằng cách sử dụng INCM và pseudo INCM, chúng tôi có thể tái cấu trúc chính xác EINCM. Chúng tôi đề xuất ước lượng EDSSV bằng cách giao nhau hai không gian con mở rộng, được hình thành từ việc phân rã giá trị riêng của ma trận hiệp phương sai mẫu mở rộng và ma trận hiệp phương sai tín hiệu mong muốn mở rộng. Không giống như các phương pháp tối ưu hóa lồi, ước lượng EDSSV được đề xuất không yêu cầu bất kỳ lập trình tối ưu hóa nào và đưa ra một giải pháp với biểu thức đóng trong độ phức tạp tính toán thấp. Kết quả mô phỏng cho thấy WLB mạnh mẽ được đề xuất cung cấp hiệu suất gần tối ưu dưới một số trường hợp sai lệch mô hình.
Từ khóa
#bộ phát bức xạ #hiệp phương sai #vector chĩa #xử lý tín hiệu #máy tính #độ phức tạp thấpTài liệu tham khảo
Y. Huang, S. A. Vorobyov, Z. Q. Luo, Quadratic matrix inequality approach to robust adaptive beamforming for general-rank signal model. IEEE Trans. Signal Process. 68:, 2244–2255 (2020).
Z. Zheng, T. Yang, W. Q. Wang, H. C. So, Robust adaptive beamforming via simplified interference power estimation. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.55(6), 3139–3152 (2019).
X. Zhang, Z. He, B. Liao, X. Zhang, W. Peng, Robust quasi-adaptive beamforming against direction-of-arrival mismatch. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.54(3), 1197–1207 (2017).
Z. Meng, F. Shen, W. Zhou, Robust adaptive beamforming using the cyclostationarity of the source signals. Electron. Lett.53(13), 858–860 (2017).
Z. Meng, F. Shen, W. Zhou, W. Lu, Robust adaptive beamforming based on subspace method. Electromagn, J., Waves Appl.32(11), 1369–1378 (2018).
L. Yang, M. R. McKay, R. Couillet, High-dimensional MVDR beamforming: optimized solutions based on spiked random matrix models. IEEE Trans. Signal Process. 66(7), 1933–1947 (2018).
Z. Meng, F. Shen, W. Zhou, Iterative adaptive approach to interference covariance matrix reconstruction for robust adaptive beamforming, IET Microw. Antennas Propag.12(10), 1704–1708 (2018).
Z. Meng, W. Zhou, Robust adaptive beamforming using iterative adaptive approach. J. Electromagn. Waves Appl.33(4), 504–519 (2019).
B. Liao, C. Guo, L. Huang, Q. Li, H. C. So, Robust adaptive beamforming with precise main beam control. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.53(1), 345–356 (2017).
S. Claessens, N. Pan, M. Rajabi, D. Schreurs, S. Pollin, Enhanced biased ASK modulation performance for SWIPT with AWGN channel and dual-purpose hardware. IEEE Trans. Microw. Theory Techn.66(7), 3478–3486 (2018).
D. Zhu, V. J. Mathews, D. H. Detienne, A likelihood-based algorithm for blind identification of QAM and PSK signals. IEEE Trans. Wirel. Commun.17(5), 3417–3430 (2018).
L. N. Ribeiro, A. L. F. de Almeida, J. C. M. Mota, Separable linearly constrained minimum variance beamformers. Signal Process. 158:, 15–25 (2019).
G. Hu, L. Xu, P. Zhao, W. Wang, Confidence evaluation of BPSK signal analysis based on EVT. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.56(2), 1515–1537 (2019).
H. Qian, K. Liu, W. Wang, Shrinkage widely linear recursive least square algorithms for beamforming. IEICE Trans. Commun.99(7), 1532–1540 (2016).
A. Song, A. Wang, S. Luan, T. Qiu, Widely linear generalized sidelobe canceling beamforming with variable diagonal loading. AEU Int. J. Electron. Commun.76:, 77–85 (2017).
X. Wu, Y. Cai, M. Zhao, R. C. de Lamare, B. Champagne, Adaptive widely linear constrained constant modulus reduced-rank beamforming. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst.53(1), 477–492 (2017).
Y. Xia, D. P. Mandic, Augmented performance bounds on strictly linear and widely linear estimators with complex data. IEEE Trans. Signal Process. 66(2), 507–514 (2017).
A. E. Stott, S. Kanna, D. P. Mandic, Widely linear complex partial least squares for latent subspace regression. Signal Process. 152:, 350–362 (2018).
S. Zhang, J. Zhang, W. X. Zheng, H. C. So, Widely linear complex-valued estimated-input LMS algorithm for bias-compensated adaptive filtering with noisy measurements. IEEE Trans. Signal Process. 67:, 3592–3605 (2019).
T. Nitta, M. Kobayashi, D. P. Mandic, Hypercomplex widely linear estimation through the lens of underpinning geometry. IEEE Trans. Signal Process. 67(15), 3985–3994 (2019).
P. Chevalier, A. Blin, Widely linear MVDR beamformers for the reception of an unknown signal corrupted by noncircular interference. IEEE Trans. Signal Process. 55(11), 5323–5336 (2007).
P. Chevalier, J. P. Delmas, A. Oukaci, in 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Optimal widely linear MVDR beamforming for noncircular signals (IEEETaipei, 2009), pp. 3573–3576.
P. Chevalier, J. P. Delmas, A. Oukaci, Properties, performance and practical interest of the widely linear MMSE beamformer for nonrectilinear signals. Signal Process. 97(7), 269–281 (2014).
Y. M. Shi, L. Huang, C. Qian, H. C. So, Shrinkage linear and widely linear complex-valued least mean squares algorithms for adaptive beamforming. IEEE Trans. Signal Process. 63(1), 119–131 (2015).
G. Wang, J. P. Lie, M. C.See S., in 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. A robust approach to optimum widely linear MVDR beamformer (IEEEKyoto, 2012), pp. 2593–2596.
D. Xu, L. Huang, X. Xu, Z. Ye, Widely linear MVDR beamformers for noncircular signals based on time-averaged second-order noncircularity coefficient estimation. IEEE Trans. Veh. Technol. 62(7), 3219–3227 (2014).
F. Wen, Q. Wan, H. Wei, R. Fan, Y. Luo, Robust Capon beamforming exploiting the second-order noncircularity of signals. Signal Process. 102(102), 100–111 (2014).
L. Huang, J. Zhang, L. Zhang, Z. Ye, Widely linear minimum dispersion beamforming for sub-Gaussian noncircular signals. Signal Process. 122:, 123–128 (2015).
Y. Xu, Y. Huang, J. Liu, Z. Liu, Non-circularity coefficient estimation of the SOI for narrowband widely linear beamforming. IET Microw. Antennas Propag. 13(5), 649–659 (2019).
D. Xu, C. Gong, S. Cao, X. Xu, Z. Ye, Robust widely linear beamforming based on spatial spectrum of noncircularity coefficient. Signal Process. 104(6), 167–173 (2014).
J. Zhang, L. Huang, L. Zhang, B. Zhang, in 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. Robust widely linear beamformer based on a projection constraint (IEEEBrisbane, 2015), pp. 2509–2513.
J. Liu, W. Xie, Q. Wan, G. Gui, Robust widely linear beamforming via the techniques of iterative QCQP and shrinkage for steering vector estimation. IEEE Access. 6:, 3–17152 (2018).
Y. Gu, N. A. Goodman, S. Hong, Y. Li, Robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix sparse reconstruction. Signal Process. 96(5), 375–381 (2014).
J. P. Lie, W. Ser, M. C.See S., Adaptive uncertainty based iterative robust Capon beamformer using steering vector mismatch estimation. IEEE Trans. Signal Process. 59(9), 4483–4488 (2011).
L. Chang, C. C. Yeh, Performance of DMI and eigenspace-based beamformers. IEEE Trans. Antennas Propag. 40(11), 1336–1347 (1992).
Y. Gu, A. Leshem, Robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix reconstruction and steering vector estimation. IEEE Trans. Signal Process. 60(7), 3881–3884 (2012).
S. Mohammadzadeh, O. Kukrer, Robust adaptive beamforming with improved interferences suppression and a new steering vector estimation based on spatial power spectrum. Circuits Syst. Signal Process. 38(9), 4162–4179 (2019).
J. Zhuang, A. Manikas, Interference cancellation beamforming robust to pointing errors. IET Signal Process. 7(2), 120–127 (2013).
M. H. Er, A. Cantoni, A new set of linear constraints for broadband time-domain element-space processors. IEEE Trans. Antennas Propag. 34(3), 320–329 (1986).
J. Gu, H. Stark, Y. Yang, Wide-band smart antenna design using vector space projection methods. IEEE Trans. Antennas Propag. 52(12), 3228–3236 (2004).
F. Zhang, Q. Zhang, Eigenvalue inequalities for matrix product. IEEE Trans. Autom. Control. 51(9), 1506–1509 (2006).