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J-GLOBAL ID：202202263226813957   整理番号：22A0572786

行列誤差の誘導ノルムによる一般ランク信号モデルのための強化ロバスト適応ビーム形成設計【JST・京大機械翻訳】

Enhanced robust adaptive beamforming designs for general-rank signal model via an induced norm of matrix errors

著者 (2件)： Huang Yongwei (School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, University Town, Guangzhou, Guangdong 510006, China) ,  Vorobyov Sergiy A. (Department of Signal Processing and Acoustics, School of Electrical Engineering, Aalto University, Konemiehentie 2, Espoo 02150, Finland)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マトリックス誘起ノルムを通して定義された不確実性集合を有する一般的ランク信号モデルのためのロバスト適応ビーム成形(RAB)問題を考察した。最悪ケース信号対干渉雑音比(SINR)最大化RAB問題を定式化した。最初に,誘導lp,qノルム制約によるマトリックス誤差に関する最小二乗残差の最小化問題のための閉形式最適値を引き出した。次に,最大化問題を,凸二次制約によって,l2ノルム関数とlqノルム関数の間の差異の最大化に再定式化した。合理的数のセットにおいて任意のq≧1に対して,最大化問題は二次円錐計画問題のシーケンスによって近似でき,上昇最適値を有する。最大実際のアレイ出力SINRを有するセットにおけるいくつかのqのための得られたビームベクトルを,RAB設計が最も多く改良する候補として処理した。さらに,凸二次制約によるlpノルム関数とlqノルム関数の間の差異を最大化する一般化RAB問題を研究し,実際のアレイ出力SINRをpとqを適切に選択することによってさらに強化した。シミュレーション用例を提示して,あるマトリックス誘発lp,qノルムのためのロバストビーム成形器の改良された性能を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  不確実性 ,  残差 ,  最小化問題 ,  最大化問題 ,  定式化 ,  *ロバスト性 ,  *ノルム ,  *ビーム成形
準シソーラス用語： SINR ,  *信号モデル ,  閉形式 ,  最適値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 行列誘導ノルム ,  改良型アレイ出力性能 ,  最悪ケースSINR最大化 ,  ロバストな適応ビーム形成 ,  一般的ランク信号モデル

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 行列 ,  誤差 ,  誘導 ,  ノルム ,  信号モデル ,  強化 ,  ロバスト ,  適応ビーム形成 ,  設計