导读:本文包含了多约束最小方差论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:麦克风阵列,线性约束方差,凸优化,频率不变波束形成
多约束最小方差论文文献综述
郭业才,何川,陈小燕,张铭,王丽华[1]（2016）在《基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法》一文中研究指出针对实际环境中因麦克风阵列失配误差导致宽带波束形成器性能下降的问题,提出基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法.该算法首先在线性约束最小方差准则的基础上,结合空间响应偏差函数,并对波束形成器权矢量的二范数施加不等式约束,再通过拉格朗日乘子法和凸优化工具箱CVX(Con Ve X)分别在不等约束条件下求得权矢量的解析解和全局最佳解,以有效解决麦克风的增益、相位和位置等的不确定性造成的失配误差问题,提高频率不变波束器的稳健性.仿真结果表明:采用拉格朗日乘子法求解该算法的最优权矢量所得到的波束形成器对失配误差最不敏感,性能最稳健.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
李秀友,董云龙,黄勇,关键[2]（2015）在《基于迭代线性约束最小方差的稳健自适应脉冲压缩方法》一文中研究指出针对常规自适应脉冲压缩方法在目标散射点与采样中心失配时旁瓣抑制性能下降的问题,该文提出一种基于迭代线性约束最小方差(RLCMV)的自适应脉冲压缩方法。该方法首先将自适应波束形成器算法引入到自适应脉冲压缩滤波器设计中。其次对目标及干扰单元进行线性约束,并用对角加载技术避免矩阵出现病态。最后构造了迭代运算方法,依次抑制不同大小目标的距离旁瓣。仿真结果表明,该算法可以有效抑制散射点随机分布目标的距离旁瓣,对散射点与采样中心失配情况具有较好的稳健性,在多目标及距离扩展目标场景中达到较好的旁瓣抑制性能,并在一定程度上提高了多普勒容性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年10期）
黄庆东,卢光跃,庞胜利,包志强[3]（2015）在《基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法》一文中研究指出为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(Multistage Wiener filter,MSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2015年01期）
幸璐璐[4]（2014）在《基于线性约束最小方差的全球定位系统抗干扰技术》一文中研究指出针对全球定位系统(GPS)接收机在强宽带干扰下无法正常工作的情况,采用自适应调零天线,利用信号和干扰的入射空间角度不同进行空域滤波,可提高其抗干扰能力。理论分析和仿真结果表明,基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应滤波算法简单有效,在牺牲一个干扰抑制自由度的条件下,可对高仰角卫星导航信号进行较好的保护。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年S2期）
史亚杰,田学民,王平[5]（2012）在《基于约束最小方差基准的模型预测控制性能评价方法》一文中研究指出考虑到实际工业过程中存在各种约束,基于模型预测最小方差控制器的设计原理,提出了一种带约束模型预测控制(MPC)性能评价方法。最小方差控制器的最优预测输出采用控制增量进行预测,目标函数采用最优预测输出和控制增量加权的二次型形式,通过求解二次规划(QP)问题获取最优控制律。该方法不仅考虑了控制输入和输出约束,而且考虑了控制增量约束,因此能够更真实地反映模型预测控制系统的性能。在Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了该方法的有效性。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2012年05期）
李洪涛,贺亚鹏,朱晓华,胡文[6]（2011）在《基于特征向量的线性约束最小方差自适应方向图控制》一文中研究指出针对自适应波束形成中副瓣电平较高的问题,该文提出一种基于特征向量的线性约束最小方差(E-LCMV)自适应方向图控制算法。该算法通过对输入数据协方差矩阵进行特征分解,得到干扰子空间与噪声子空间,利用子空间之间的正交性,在静态加权矢量中修正约束矩阵和约束响应矢量,可在小快拍数条件下有效地抑制干扰,并同时保持静态方向图的副瓣特征。计算机仿真结果表明该算法具有良好的副瓣特性,并提高了低快拍数下输出的信干噪比(SINR),验证了该算法的有效性和优越性。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2011年04期）
冯清娟,黄忠华,栗苹[7]（2008）在《一种基于线性约束最小方差准则的引信天线波束形成算法研究及仿真》一文中研究指出针对如何提高防空导弹在高速弹目交会条件下的引战配合效率,根据软件无线电引信天线波束形成的特点和要求,研究了一种基于线性约束最小方差准则的引信天线波束自适应控制算法。这种算法的核心是保证天线主波束倾角不变的条件下,使阵列输出功率最小。MATLAB的仿真结果表明该算法能满足引信天线对主波束倾角准确度的要求,同时副瓣电平也相对较低,能有效地阻止干扰信号从天线副瓣进入引信接收机。最后,在美国TI公司生产的高速数字信号处理器(DSP)TMS320C6416 TEB上对该算法的运算实时性进行了测试,测试结果也表明该算法的运算时间可以满足引信天线波束形成对实时性的要求。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2008年05期）
李雪静,张苗辉,杜晓玉,刘先省[8]（2007）在《基于改进的线性约束最小方差圆阵方向图研究》一文中研究指出本文提出一种改进的LCMV算法,解决了传统LCMV算法在被干扰或者接收天线平台快速移动时,可能由于干扰位置的扰动而出现自适应加权矢量和数据失配的问题.(本文来源于《河南大学学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
E,A,MOHAMED,谈展中[9]（2005）在《一种利用功率反演和线性约束最小方差算法的自适应天线(英文)》一文中研究指出介绍了一种新的基于功率反演和线性约束最小方差的算法,以高度抑制GPS接收机的干扰信号。这种结构通过提调整天线阵列的权值,实时地接收并改变来自各方向的GPS信号,同时对不同方向的干扰信号有高的抑制比。对固定和移动的干扰都做了仿真,仿真表明这种结构有很深的零点,对固定干扰信号的抑制比可达到115dB,对移动干扰信号的抑制比可达到94dB。(本文来源于《Chinese Journal of Aeronautics》期刊2005年02期）
赵永波,张守宏[10]（2005）在《基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器》一文中研究指出该文把线性约束和特征空间技术相结合,提出了基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器(ELCMVB),该波束形成器是把线性约束最小方差波束形成器(LCMVB)的预定约束方向导向矢量向信号子空间投影,再结合线性约束用LCMVB来得到权矢量。经分析表明,ELCMVB的性能优于GEIB的性能。与GEIB相比,ELCMVB不用计算修改的信号子空间,避免了因计算修改信号子空间而容易造成的计算不稳定性,且其波束形成性能基本上不受零点约束位置的影响。最后,给出了计算机仿真结果,并证实了ELCMVB的优越性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2005年03期）
多约束最小方差论文开题报告
（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：
针对常规自适应脉冲压缩方法在目标散射点与采样中心失配时旁瓣抑制性能下降的问题,该文提出一种基于迭代线性约束最小方差(RLCMV)的自适应脉冲压缩方法。该方法首先将自适应波束形成器算法引入到自适应脉冲压缩滤波器设计中。其次对目标及干扰单元进行线性约束,并用对角加载技术避免矩阵出现病态。最后构造了迭代运算方法,依次抑制不同大小目标的距离旁瓣。仿真结果表明,该算法可以有效抑制散射点随机分布目标的距离旁瓣,对散射点与采样中心失配情况具有较好的稳健性,在多目标及距离扩展目标场景中达到较好的旁瓣抑制性能,并在一定程度上提高了多普勒容性。
（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。
多约束最小方差论文参考文献
[1].郭业才,何川,陈小燕,张铭,王丽华.基于线性约束最小方差对角加载的稳健频率不变波束形成算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2016
[2].李秀友,董云龙,黄勇,关键.基于迭代线性约束最小方差的稳健自适应脉冲压缩方法[J].电子与信息学报.2015
[3].黄庆东,卢光跃,庞胜利,包志强.基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法[J].南京航空航天大学学报.2015
[4].幸璐璐.基于线性约束最小方差的全球定位系统抗干扰技术[J].计算机应用.2014
[5].史亚杰,田学民,王平.基于约束最小方差基准的模型预测控制性能评价方法[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2012
[6].李洪涛,贺亚鹏,朱晓华,胡文.基于特征向量的线性约束最小方差自适应方向图控制[J].南京理工大学学报.2011
[7].冯清娟,黄忠华,栗苹.一种基于线性约束最小方差准则的引信天线波束形成算法研究及仿真[J].探测与控制学报.2008
[8].李雪静,张苗辉,杜晓玉,刘先省.基于改进的线性约束最小方差圆阵方向图研究[J].河南大学学报(自然科学版).2007
[9].E,A,MOHAMED,谈展中.一种利用功率反演和线性约束最小方差算法的自适应天线(英文)[J].ChineseJournalofAeronautics.2005
[10].赵永波,张守宏.基于特征空间的线性约束最小方差波束形成器[J].电子与信息学报.2005