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一种导向矢量失配的鲁棒波束形成算法 被引量:3
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作者 崔琳 张熠鑫 焦亚萌 《西安工程大学学报》 CAS 2021年第1期24-29,共6页
为了有效解决由阵元位置扰动以及波达方向估计误差等非理想因素导致的导向矢量失配问题,提出了一种粒子群支持向量机(support vector machine, SVM)鲁棒波束形成算法。该算法利用SVM结构风险最小化的特点,将其与传统对角加载(diagonal l... 为了有效解决由阵元位置扰动以及波达方向估计误差等非理想因素导致的导向矢量失配问题,提出了一种粒子群支持向量机(support vector machine, SVM)鲁棒波束形成算法。该算法利用SVM结构风险最小化的特点,将其与传统对角加载(diagonal loading, DL)波束形成算法相结合,通过选取合适的损失函数和惩罚参数,最终利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法求解标准支持向量回归波束形成优化模型。以阵元位置扰动偏差为0.02λ、0.20λ,波达方向(direction of arrival, DOA)估计误差为2°时的情况为例,仿真结果表明:基于PSO-SVM鲁棒波束形成算法具有理想的波束指向和更低的旁瓣级。 展开更多
关键词 波束形成 对角加载(dl) 支持向量机(SVM) 粒子群优化(PSO) 鲁棒性
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