【摘 要】
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自适应波束形成中基于QR分解的递推算法大都在样本不断累积下推出,即每次快拍增加一个样本。实际中可利用的样本不可能无限多,在到达一定样本数目后,每增加一个新样本的同时
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自适应波束形成中基于QR分解的递推算法大都在样本不断累积下推出,即每次快拍增加一个样本。实际中可利用的样本不可能无限多,在到达一定样本数目后,每增加一个新样本的同时需要剔除一个旧样本。针对这种样本数目固定的数据更新方式,利用双曲Householder变换,提出了一种更实用的QR分解递推算法,并对其进行了简化,大大减小了运算量;之后利用逆QR分解的思想对其进行了进一步改进,使算法更利于系统的实时实现;在此基础上研究了更为稳健的对角加载逆QR分解的递推实现方式。计算机仿真证明,在有限样本情况下,本算法比常规Q
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