論文の概要: Study of Robust Adaptive Beamforming Based on Low-Complexity DFT Spatial
Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12663v1
- Date: Wed, 23 Jun 2021 21:46:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 14:49:31.565275
- Title: Study of Robust Adaptive Beamforming Based on Low-Complexity DFT Spatial
Sampling
- Title（参考訳）: 低複雑さDFT空間サンプリングに基づくロバスト適応ビームフォーミングの検討
- Authors: Saeed Mohammadzadeh, Vitor H.Nascimento, Rodrigo C. de Lamare and
Osman Kukrer
- Abstract要約: 自己相関列の再構成に基づく適応ビームフォーミングのための新しいロバストなアルゴリズムを提案する。
提案した適応ビームフォーミングの重要な利点は、わずかな事前情報しか必要としないことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.82194157337935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a novel and robust algorithm is proposed for adaptive
beamforming based on the idea of reconstructing the autocorrelation sequence
(ACS) of a random process from a set of measured data. This is obtained from
the first column and the first row of the sample covariance matrix (SCM) after
averaging along its diagonals. Then, the power spectrum of the correlation
sequence is estimated using the discrete Fourier transform (DFT). The DFT
coefficients corresponding to the angles within the noise-plus-interference
region are used to reconstruct the noise-plus-interference covariance matrix
(NPICM), while the desired signal covariance matrix (DSCM) is estimated by
identifying and removing the noise-plus-interference component from the SCM. In
particular, the spatial power spectrum of the estimated received signal is
utilized to compute the correlation sequence corresponding to the
noise-plus-interference in which the dominant DFT coefficient of the
noise-plus-interference is captured. A key advantage of the proposed adaptive
beamforming is that only little prior information is required. Specifically, an
imprecise knowledge of the array geometry and of the angular sectors in which
the interferences are located is needed. Simulation results demonstrate that
compared with previous reconstruction-based beamformers, the proposed approach
can achieve better overall performance in the case of multiple mismatches over
a very large range of input signal-to-noise ratios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無作為過程の自己相関列(acs)を一組の計測データから再構成する手法に基づいて,適応的ビームフォーミングのための新しいロバストなアルゴリズムを提案する。
これは、その対角線に沿って平均化した後、サンプル共分散行列(SCM)の第1列と第1列から得られる。
次に、離散フーリエ変換(DFT)を用いて相関系列のパワースペクトルを推定する。
ノイズプラス干渉領域内の角度に対応するDFT係数を用いてノイズプラス干渉共分散行列(NPICM)を再構成し、所望の信号共分散行列(DSCM)をSCMからノイズプラス干渉成分を同定して除去する。
特に、推定された受信信号の空間パワースペクトルを利用して、ノイズプラス干渉の優位dft係数をキャプチャしたノイズプラス干渉に対応する相関シーケンスを算出する。
提案した適応ビームフォーミングの重要な利点は、わずかな事前情報しか必要としないことである。
具体的には、配列幾何学と干渉が位置する角のセクターに関する不正確な知識が必要である。
シミュレーションの結果,提案手法は従来の再構成方式のビームフォーマと比較して,入力信号-雑音比が非常に広い範囲で複数ミスマッチした場合の全体的な性能が向上することが示された。
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