【摘 要】
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为了有效解决由阵元位置扰动以及波达方向估计误差等非理想因素导致的导向矢量失配问题,提出了一种粒子群支持向量机(support vector machine, SVM)鲁棒波束形成算法。该算法
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(61901347),陕西省教育厅科研计划项目(18JK0342)
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为了有效解决由阵元位置扰动以及波达方向估计误差等非理想因素导致的导向矢量失配问题,提出了一种粒子群支持向量机(support vector machine, SVM)鲁棒波束形成算法。该算法利用SVM结构风险最小化的特点,将其与传统对角加载(diagonal loading, DL)波束形成算法相结合,通过选取合适的损失函数和惩罚参数,最终利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法求解标准支持向量回归波束形成优化模型。以阵元位置扰动偏差为0.02λ、0.20λ,
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