【摘 要】
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该文在MVDR自适应算法的基础上实现了STMV自适应波束形成算法,并且针对STMV算法的不足,实现了一种新的SSMV自适应彼束形成算法.STMV算法利用旋控矩阵对一个快拍内的傅立叶向
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该文在MVDR自适应算法的基础上实现了STMV自适应波束形成算法,并且针对STMV算法的不足,实现了一种新的SSMV自适应彼束形成算法.STMV算法利用旋控矩阵对一个快拍内的傅立叶向量进行旋控处理,利用旋控后的向量代替MVDR算法中不同快拍内的同频率向量来获得协方差矩阵的估计值,进而求得STMV算法的自适应加权向量.STMV算法利用单个快拍实现了自适应波束形成,从而解决了MVDR算法中要求较长观测时间的问题.对于同一方向的波束,STMV算法对不同频率的数据矢量使用相同的加权向量,因此无法在抑制干扰信号和噪声方面达到最优化.该文提出了一种新的SSMV算法.SSMV算法引进了子带分解技术,在各个子带内应用STMV算法,从而大大提高了算法的自适应性;子阵的应用减小了各个子带内所要求的频率单元数目,允许更多子带划分的同时,也大大减小了算法的运算量.实验结果和海上观测数据的应用结果表明,应用较短的观测时间.在干扰与噪声抑制、空间分辨率和频域分辨率方面,SSMV算法都远远优于经典的MVDR算法和STMV算法.
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