【摘 要】
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为了解决传统的MVDR算法宽容性差问题以及算法旁瓣较高的缺点,本文采用了多约束的改进自适应算法。该算法将目标函数描述为支撑向量机(Support Vector Machines, SVM)衰减的
【机 构】
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杭州应用声学研究所,杭州,310012
【出 处】
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2007年声频工程学术交流年会及三省一市声学会议
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为了解决传统的MVDR算法宽容性差问题以及算法旁瓣较高的缺点,本文采用了多约束的改进自适应算法。该算法将目标函数描述为支撑向量机(Support Vector Machines, SVM)衰减的形式,它具有多个不等式约束,利用迭代加权最小平方(iterative reweighted least-squares, IRWLS)方法求解具有一定宽容性的近似最优解。该算法可以对目标方位估计得到很好的宽容性,并且能降低旁瓣级;同时,为了提高当相关矩阵维数增加时算法的稳健性与运算速度,该算法是在波束域中运行的,波束域算法在具有上述功能的同时还能提高算法的运算速度,降低运算量,避免高维数情况下矩阵R逆求解得到病态解情况的发生,提高算法的稳健性。
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