针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子...针对阵列信号波达角(direction of arrival,DOA)先验信息已知的情况,利用信号的恒模特性,在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)结构下,提出一种附加阵列导向矢量约束的自适应波束形成算法.对约束情况下的卡尔曼滤波目标函数运用拉格朗日乘子法,求得约束条件下的最优估计表达式,并将其推广到无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法中,通过约束迭代算法对阵列估计信号的导向角施加约束,实现约束UKF自适应波束形成算法的最优权值分配.仿真过程中,用所提算法与约束恒模迭代最小二乘算法和约束最小方差迭代最小二乘算法作对比,表明表明,该算法在收敛速度、信噪比、稳健性、跟踪性能方面具有较好的性能.展开更多