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公开(公告)号：CN111786658B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010652109.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降维法的自适应滤波器，该自适应滤波器在应用时包括以下步骤：设置滤波器的阶数N和约束方程的个数M，应该注意在设置这两个常数时应该满足N≤M的条件；对滤波器的权值h1,h2…hN进行初始化赋值分别为将输入信号和误差信号代入自适应滤波算法中的迭代公式，按照从上到下的顺序求解下一时刻的滤波器权值输入下一时刻的输入信号x(n+1)，根据新的输入信号x(n+1)和新的滤波器权值对误差信号e进行更新；重新调用自适应滤波算法中的迭代公式求解出新的滤波器权值重复调用前述步骤使自适应滤波器的权值向着使误差信号模值最小的点收敛；步骤6、当误差信号达到允许的范围内的时候停止。本发明具有收敛速度快、精度高、鲁棒性强、不需选择迭代步长等优点。
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公开(公告)号：CN111830495B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010652097.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化学习的机载雷达自适应波束形成算法，包括以下步骤：步骤1、面阵阵列接收信号模型；步骤2、自相关矩阵估计，迭代步长确定；步骤3、梯度迭代外循环起始；步骤4、随机梯度迭代内循环起始；步骤5、最后一次外循环输出最终矢量；步骤6、自适应波束形成。本发明的算法基于上述原理和迭代方式，可适用于目标函数为不可微和非平稳信号的情形。在工程实际应用中，如阵列结构庞大，可将面阵进行子阵分块，采用SVRGD算法计算各子阵的阵列输出，再合成整个阵面的方向图，在保证优良的波束性能同时也大大节约计算时间，具有较高的应用前景。
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公开(公告)号：CN111786658A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010652109.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于降维法的自适应滤波器，该自适应滤波器在应用时包括以下步骤：设置滤波器的阶数N和约束方程的个数M，应该注意在设置这两个常数时应该满足N≤M的条件；对滤波器的权值h1,h2…hN进行初始化赋值分别为 将输入信号和误差信号代入自适应滤波算法中的迭代公式，按照从上到下的顺序求解下一时刻的滤波器权值 输入下一时刻的输入信号x(n+1)，根据新的输入信号x(n+1)和新的滤波器权值对误差信号e进行更新；重新调用自适应滤波算法中的迭代公式求解出新的滤波器权值 重复调用前述步骤使自适应滤波器的权值向着使误差信号模值最小的点收敛；步骤6、当误差信号达到允许的范围内的时候停止。本发明具有收敛速度快、精度高、鲁棒性强、不需选择迭代步长等优点。
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公开(公告)号：CN111830495A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010652097.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化学习的机载雷达自适应波束形成算法，包括以下步骤：步骤1、面阵阵列接收信号模型；步骤2、自相关矩阵估计，迭代步长确定；步骤3、梯度迭代外循环起始；步骤4、随机梯度迭代内循环起始；步骤5、最后一次外循环输出最终矢量；步骤6、自适应波束形成。本发明的算法基于上述原理和迭代方式，可适用于目标函数为不可微和非平稳信号的情形。在工程实际应用中，如阵列结构庞大，可将面阵进行子阵分块，采用SVRGD算法计算各子阵的阵列输出，再合成整个阵面的方向图，在保证优良的波束性能同时也大大节约计算时间，具有较高的应用前景。
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