基于Bayesian方法的鲁棒约束最小二乘恒模算法

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在实际通信环境中,信号方向向量偏差会导致线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)的性能急剧下降,针对这一问题,提出了基于Bayesian方法的鲁棒约束LSCMA.该算法根据接收到的采样信号和信号的先验信息对实际信号方向向量进行估计,利用权重向量的模值约束条件推导出其迭代公式,降低了信号波达方向的不确定性,对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.所提鲁棒波束形成算法采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验结果表明,与线性约束LSC
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