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针对实际应用中先验知识存在偏差的问题,基于权向量长度恒定的常规线性约束波束形成算法，提出一种权向量长度恒定的最差情况性能优化波束形成算法。分析了神经次元分析（MCA）学习规则与该波束形成优化问题在数学描述上的相似性,利用神经MCA学习规则实现鲁棒自适应波束形成。仿真结果表明，与基于线性约束的波束形成算法相比，该算法具有更强的信号跟踪能力和干扰抑制能力,并且对信号方向向量的偏差具有更强的鲁棒性。