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J-GLOBAL ID：201602284571239325   整理番号：16A0974363

知識支援同時反復最適化に基づく適応縮小ランクビーム成形法【Powered by NICT】

Adaptive Reduced-Rank Beamforming Method Based on Knowledge-Aided Joint Iterative Optimization

著者 (3件)： Shun He (College of Communication and Information Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an, China) ,  Zhiwei Yang (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China) ,  Guisheng Liao (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 10  ページ： 1582-1586  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,知識で支援された共同反復最適化に基づいて提示した縮小ランクビーム成形法。提案した適応縮小ランク処理は縮小次元マトリックスとビーム成形重みベクトルのための同時最適化により実現した。一方,空間スペクトル再構成技術を用いた以前の共分散行列を更新する再帰的および重み付き処理はアレイ共分散行列の推定精度を改善した。シミュレーション結果は,提案した方法は,縮小次元行列の次元に対してロバストであり,少数の試料の条件のもとでの適応ビームフォーマの出力信号対干渉プラス雑音比(SINR)を改善することを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトル ,  シミュレーション ,  *ビーム成形 ,  再構成 ,  ロバスト性 ,  ベクトル ,  干渉 ,  *最適化 ,  雑音
準シソーラス用語： SINR ,  出力信号 ,  推定精度 ,  共分散行列 ,  同時最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  支援 ,  反復 ,  最適化 ,  適応 ,  縮小 ,  ビーム成形