摘要
对角加载算法是一种稳健的波束形成算法,在快拍数小于阵元数时也能达到较好性能。但由于需要计算采样协方差矩阵并对其进行求逆运算,运算量非常巨大,尤其在阵元数比较多时,很难实时实现。本文提出了一种递推实现的快速对角加载算法,采用变对角加载方式,利用小于阵元数的快拍数对采样协方差矩阵进行降维,并结合Gram-Schmidt正交变换对处理后的数据矩阵进行逐次迭代的QR分解,进而实现每次快拍时权矢量的实时更新。计算机仿真验证了算法的有效性。
对角加载算法是一种稳健的波束形成算法,在快拍数小于阵元数时也能达到较好性能。但由于需要计算采样协方差矩阵并对其进行求逆运算,运算量非常巨大,尤其在阵元数比较多时,很难实时实现。本文提出了一种递推实现的快速对角加载算法,采用变对角加载方式,利用小于阵元数的快拍数对采样协方差矩阵进行降维,并结合Gram-Schmidt正交变换对处理后的数据矩阵进行逐次迭代的QR分解,进而实现每次快拍时权矢量的实时更新。计算机仿真验证了算法的有效性。
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2010年第S1期46-50,共5页
Journal of Data Acquisition and Processing
关键词
阵列信号处理
波束形成
对角加载
QR分解
array signal processing
beamforming
diagonal loading
QR decomposition
