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自適應(yīng)波束形成技術(shù)是陣列信號(hào)處理中一個(gè)重要分支，它能夠根據(jù)實(shí)際環(huán)境變化，實(shí)時(shí)調(diào)整權(quán)值來(lái)降低陣列誤差的對(duì)波束形成性能的影響，具有相當(dāng)廣泛的應(yīng)用前景。采樣矩陣求逆算法（Sample Matrix Inversion）是最常用的自適應(yīng)波束形成算法，該算法收斂速度快，易于實(shí)現(xiàn)。但是SMl在少快拍，高信噪比條件下會(huì)導(dǎo)致主瓣偏移，波束畸變，輸出SINR下降。為了彌補(bǔ)SMI的缺陷，出現(xiàn)了很多新的算法，其中包括最為常見(jiàn)的對(duì)角加載算法和子空間投影算法。
針對(duì)基于特征空間（Eigen Space-Based Algorithm）的自適應(yīng)波束形成算法在小信號(hào)條件下會(huì)出現(xiàn)的主瓣偏移，波束畸變，輸出性能急劇下降的現(xiàn)象，提出了一種投影子空間重構(gòu)的方法。該方法利用噪聲在時(shí)間上不相關(guān)的特性，對(duì)投影空間進(jìn)行重構(gòu)，在此過(guò)程中削弱噪聲能量，從而有效維持信號(hào)、噪聲子空間的正交性，改善了傳統(tǒng)EBS算法在低信噪比下的性能。實(shí)際計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明了本文算法的有效性和優(yōu)越性。
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