Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The constant modulus algorithm (CMA) has been known as blind adaptive beamforming because it requires no knowledge about the signal except that the transmitted signal waveform has a constant envelope. But in practical applications, the performance of the linearly constrained CMA is known to degrade severely in the presence of even slight signal steering vector mismatches. To account for the mismatches,...
A novel robust least squares constant modulus algorithm (LSCMA) is proposed for blind adaptive beamforming, which is based on explicit modeling of uncertainty in the desired signal array. To improve robustness, the weight vector is optimized to involve minimization of cost function, while imposing the oblique projection constraint on the weight vector and maintaining a distortionless response for...
The conventional constrained least squares constant modulus algorithm (LSCMA) can suffer significant performance degradation in the presence of the slight mismatches between the actual and assumed signal steering vectors. In this paper, to combat the mismatches, a novel robust constrained LSCMA is proposed for implementing double constraints with Taylor-series expansion and Lagrange multipliers method,...
When adaptive arrays are applied to practical problems, the performances of the conventional adaptive beamforming algorithms are known to degrade substantially in the presence of even slight mismatches between the actual and presumed array responses to the desired signal. Similar types of degradation can occur when the signal array response is known exactly, but the training sample size is small....
Adaptive beamforming is known to have resolution and interference rejection capability when the array steering vector is precisely known. However, the performance of adaptive beamforming techniques may degrade severely in the presence of mismatches between the assumed array response and the true array response. In this paper, we propose a novel neural network approach to robust adaptive beamforming...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.