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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Widely Linear Adaptive Beamforming Algorithm Based on Minimum Sensitivity and Eigenspace

verfasst von : Liping Huo, Xingpeng Mao, Liang Xin, Yunmei Shi, Guangyan Li

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The conventional minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer becomes suboptimal for the noncircular signals, and deteriorates when the training samples are limited. The eigenspace-based (ESB) WL MVDR beamformer is proposed, which utilizes the eigenstructure of the correlation matrix to enhance the performance of the WL MVDR beamformer. Further, an eigenspace-based widely linear beamformer for noncircular signals using the minimum sensitivity criterion is proposed, which can be used for reducing the performance degradation when the dimension of the SI subspace can not be estimated correctly. Simulation results show that the proposed method has a better performance.

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Literatur
1.
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Shi, Y., Huang, L.: Optimal Eigenspace-based widely linear beamformer for noncircular signals. In: Third International Conference on Instrumentation, Measurement, Computer, Communication and Control, pp. 153–157. IEEE Computer Society (2013)
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6.
Wang, J., Zhang, W., Liu, W.: Minimum sensitivity based robust beamforming with eigenspace decomposition. Multidimensional Systems & Signal Processing, pp. 1–15 (2016)
Metadaten
Titel
Widely Linear Adaptive Beamforming Algorithm Based on Minimum Sensitivity and Eigenspace
verfasst von
Liping Huo
Xingpeng Mao
Liang Xin
Yunmei Shi
Guangyan Li
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-10-6570-5

Electronic ISBN: 978-981-10-6571-2

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6571-2_95

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    Bildnachweise