导读:本文包含了最差性能最优论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:MIMO雷达,鲁棒波束形成,迭代,最差性能最优
最差性能最优论文文献综述
谭志浩,金伟,贾维敏[1]（2018）在《MIMO雷达迭代最差性能最优鲁棒波束形成算法》一文中研究指出针对现有的MIMO雷达波束形成算法在联合导向矢量失配较大情形时,输出信干噪比性能严重下降的问题,本文提出了一种MIMO雷达迭代最差性能最优算法。结合MIMO雷达收发阵元结构,对联合导向矢量失配误差,尤其是方向估计误差进行了理论推导,给出了集中式MIMO雷达方向估计误差的经验取值,并基于此对大不确定集算法的局限性进行了分析。所提算法采用较小的不确定集对误差进行约束,利用权矢量与联合导向矢量对应关系,不断迭代更新期望导向矢量估计值,直至满足设计的终止条件。仿真实验表明,所提方向估计误差经验取值与理论值相吻合,所提算法对联合导向矢量大失配情形具有很强的鲁棒性,且输出信干噪比性能达到最优。(本文来源于《信号处理》期刊2018年02期）
陈超贤[2]（2016）在《最差性能最优的波束形成算法与敏度分析》一文中研究指出随着阵列信号处理的发展,波束形成技术已成为声纳信号处理的一个重要组成部分。目前,寻求高效快速的稳健波束形成算法是许多研究者追求的目标之一。本文提出一个想法,将最差性能最优的波束形成器置于约束最小二乘框架下研究。为避免求解长期方程,进一步提高算法的计算效率,减少计算量,本文给出一个简单的计算近似最优加载量的公式。与现有的一些算法相比,基于约束最小二乘的算法在提高计算效率的同时还保持了优良的稳健波束形成器输出性能。同时,本文把最差性能最优的波束形成器的敏度分析归结为约束最小二乘问题的扰动分析,给出了相应的条件数,从而得到一些对设计稳健波束形成器有指导意义的结论。(本文来源于《2016’中国西部声学学术交流会论文集》期刊2016-08-21）
周旋,邹海英,唐弢,孟玲龙,路喜平[3]（2016）在《基于最差性能最优的水下目标定位方法研究》一文中研究指出浅海多途环境下的水下目标定位问题一直以来是研究热点,但大多数现有方法受不精确的海洋环境及信道参数信息的影响,稳健性能严重退化,限制其在实际工程中的进一步应用。针对以上问题,基于射线理论模型,结合最差性能最优自适应波束形成处理器,提出一种稳健的水下目标定位方法,利用最差性能最优(Worst-Case Optimization)和二阶锥规划的概念,有效地克服算法对水下环境参数(海水深度、海底反射系数等)的依赖性,提高算法的稳健性,并通过计算机仿真验证该方法的正确性和有效性。(本文来源于《黑龙江工程学院学报》期刊2016年01期）
郭鑫,葛凤翔,任岁玲,郭良浩[4]（2015）在《一种最差情况下性能最优化的特征分析自适应波束形成方法》一文中研究指出自适应波束形成在弱目标检测和空域滤波中应用广泛。然而在实际海洋环境中,失配情况比较普遍,往往会导致传统自适应波束形成方法性能明显下降。针对此问题,本文基于特征分析重构观测信号协方差矩阵来抑制干扰对弱目标检测的影响,在此基础上进一步利用凸优化算法来提高波束形成方法的鲁棒性。数值仿真和海试数据处理结果表明,本文所提方法在抑制干扰对弱目标影响的基础上,在阵元位置平均误差不超过入射信号中心频率对应波长的40%的情况下,仍可以鲁棒地检测目标信号。同时,该方法显着提高了自适应波束形成方法的输出信干噪比,且受对角加载量取值的影响较小。(本文来源于《声学学报》期刊2015年02期）
刘成城,赵拥军,刘亚奇,杨静[5]（2015）在《基于最差性能最优的稳健宽带恒定束宽波束形成》一文中研究指出针对存在指向误差时传统宽带波束形成器性能下降的问题,提出一种基于最差性能最优的稳健宽带恒定束宽自适应波束形成算法.该算法首先利用空间响应变化约束,实现宽带恒定束宽;然后在约束边界上推导最差性能最优方法的等式约束表达式,并利用拉格朗日乘子法求解最优权矢量;最后给出了拉格朗日乘子的取值范围.仿真实验和理论分析表明:该算法在实现恒定束宽的同时具有较高的阵列输出性能和较好的稳健性;另外,该算法的参数选取方法较为简单,避免了传统最差性能最优方法中的广义特征值分解、牛顿迭代及二阶锥规划求解等,计算量较低.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
陈明建,罗景青,唐希雯,冯剑[6]（2013）在《最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法》一文中研究指出针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配的影响,提出了一种基于广义特征值分解的稳健宽带Capon波束形成算法。算法利用空间响应偏差约束实现宽带频率不变波束形成,同时增加期望信号导向矢量的不确定集约束,改善了算法对导向矢量偏差的稳健性,推导出自适应权矢量的两类近似闭式解。仿真结果表明,与现有的稳健宽带波束形成算法相比,算法在改善波束频响一致性的同时,提高了阵列输出信干噪比,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。(本文来源于《宇航学报》期刊2013年03期）
徐定杰,贺瑞,沈锋[7]（2013）在《基于半正定约束的最差性能最优通用信号模型顽健波束成形算法》一文中研究指出针对通用信号模型下的顽健波束形成问题,提出了一种基于半正定约束的最差性能最优顽健自适应波束成形算法,通过对波束成形器进行建模和变换,得到了一种简单的顽健自适应波束成形器的表达式。对波束成形器进行求解,不仅得到了最优权矢量的近似闭式解,而且获得了一定的性能改善,并且该算法具有较低的计算复杂度。仿真结果表明了该算法的有效性和正确性。(本文来源于《通信学报》期刊2013年03期）
刘聪锋,廖桂生[8]（2010）在《最差性能最优通用信号模型稳健波束形成算法》一文中研究指出针对空间分布散射信号源的稳健波束形成问题,提出了一种新的通用信号模型稳健波束形成算法,不仅得到了封闭形式的最优加权矢量,而且获得了最优的性能改善.其中分析了与传统对角加载的关系,给出了最优加载量的计算方法,并得出具有最优负加载的解才可以获得最优的性能改善.最后的仿真分析验证了所提出算法的正确性和有效性,而且发现最优加权矢量只取决于给定的接收数据和未知的失配量,与失配约束参数的选择无关,而失配约束参数只是参与最优权计算的辅助参数.(本文来源于《电子学报》期刊2010年06期）
刘聪锋,廖桂生[9]（2010）在《最差性能最优的稳健波束形成算法》一文中研究指出基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法.提出了一种新的求解方法,准确地计算出Lagrange乘数,给出了LSMI算法中的最优加载量,解决了对角加载技术中加载量估计难题.理论分析和计算机仿真表明,具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善,模约束参数选取得越大,性能改善越接近于最优.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2010年01期）
刘聪锋,廖桂生[10]（2008）在《基于最差性能最优的稳健STAP算法》一文中研究指出导向矢量失配和协方差矩阵失配是影响空时自适应处理(STAP)性能的两大主要因素,基于在最差情况下的性能最优,提出了一种稳健的STAP算法.通过对原始问题的数学描述,建立了基于最差性能最优的稳健STAP算法模型,并将原始模型进行等价转换成可以处理的加载样本矩阵求逆(LSMI)算法,得到了加权矢量的具体表达式,通过对Lagrange乘数λ的准确计算,从而给出了LSMI算法中准确的加载量,解决了对角加载技术中加载量估计的难题.仿真分析表明了该算法的正确性和有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2008年03期）
最差性能最优论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着阵列信号处理的发展,波束形成技术已成为声纳信号处理的一个重要组成部分。目前,寻求高效快速的稳健波束形成算法是许多研究者追求的目标之一。本文提出一个想法,将最差性能最优的波束形成器置于约束最小二乘框架下研究。为避免求解长期方程,进一步提高算法的计算效率,减少计算量,本文给出一个简单的计算近似最优加载量的公式。与现有的一些算法相比,基于约束最小二乘的算法在提高计算效率的同时还保持了优良的稳健波束形成器输出性能。同时,本文把最差性能最优的波束形成器的敏度分析归结为约束最小二乘问题的扰动分析,给出了相应的条件数,从而得到一些对设计稳健波束形成器有指导意义的结论。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最差性能最优论文参考文献
[1].谭志浩,金伟,贾维敏.MIMO雷达迭代最差性能最优鲁棒波束形成算法[J].信号处理.2018
[2].陈超贤.最差性能最优的波束形成算法与敏度分析[C].2016’中国西部声学学术交流会论文集.2016
[3].周旋,邹海英,唐弢,孟玲龙,路喜平.基于最差性能最优的水下目标定位方法研究[J].黑龙江工程学院学报.2016
[4].郭鑫,葛凤翔,任岁玲,郭良浩.一种最差情况下性能最优化的特征分析自适应波束形成方法[J].声学学报.2015
[5].刘成城,赵拥军,刘亚奇,杨静.基于最差性能最优的稳健宽带恒定束宽波束形成[J].华中科技大学学报(自然科学版).2015
[6].陈明建,罗景青,唐希雯,冯剑.最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法[J].宇航学报.2013
[7].徐定杰,贺瑞,沈锋.基于半正定约束的最差性能最优通用信号模型顽健波束成形算法[J].通信学报.2013
[8].刘聪锋,廖桂生.最差性能最优通用信号模型稳健波束形成算法[J].电子学报.2010
[9].刘聪锋,廖桂生.最差性能最优的稳健波束形成算法[J].西安电子科技大学学报.2010
[10].刘聪锋,廖桂生.基于最差性能最优的稳健STAP算法[J].电子学报.2008