用于自适应阵列处理的一种改进的梯度技术

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本文提出了一种改进的自适应算法,适用于天线阵列的实时数据处理。该算法用来确定一个副瓣抵消系统中的滤波器的权集。本算法以采用取样矩阵估计的梯度下降技术为基础,来解Wiener滤波器方程。因此,这种取样矩阵梯度技术算法在某种程度上兼有直接取样矩阵求逆技术的收敛特性和迭代方法在数值计算上的得益。迭代方法的数值计算的稳定性和不大的计算工作量使我们得出如下结论:该算法在大的天线阵列的应用方面特别有用。 This paper presents an improved adaptive algorithm for antenna array real-time data processing. The algorithm is used to determine the weight of a filter in a sidelobe cancellation system. This algorithm uses the gradient descent technique based on sample matrix estimation to solve the Wiener filter equation. Therefore, this kind of sampling matrix gradient algorithm has the convergence effect of the direct sampling matrix inversion technique and the numerical results of the iterative method. The numerical stability of the iterative method and its small computational effort lead us to the conclusion that the algorithm is particularly useful in the application of large antenna arrays.
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