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在自适应波束形成中，源波达方向（DOA）存在不确定性。研究人员开展基于分布式估计技术的自适应波束形成研究，提出 Diff-QRRLS GSC 波束形成器。结果显示其性能优于传统算法，对提升波束形成稳健性意义重大。
在通信和信号处理领域，准确捕捉信号方向并有效抑制干扰至关重要。然而，实际应用中源信号的波达方向（DOA）存在不确定性，尤其是在信号源动态变化的场景下，DOA 估计的误差频繁出现。这一问题严重影响了自适应波束形成技术的性能，使得传统方法难以满足复杂环境下的需求。比如，在无线通信中，若不能精准定位信号源方向，通信质量会大打折扣，信号易受干扰而出现失真、中断等情况；在雷达探测领域，不准确的 DOA 估计会导致目标定位偏差，降低探测精度。
为了解决这些问题，研究人员开展了深入研究。虽然文中未提及具体研究机构，但他们提出了一种基于空间正则化的自适应波束形成算法，旨在提升波束形成器对 DOA 不确定性的鲁棒性，并使其具备跟踪时变 DOA 的能力，该研究成果发表在《Digital Signal Processing》。
研究人员采用了一系列关键技术方法。首先，构建广义旁瓣对消器（GSC）网络，将其转化为无约束优化问题。接着，利用扩散递归最小二乘（RLS）准则，通过扩散策略实现网络中波束间的空间信息交换。在此过程中，使用 QR 分解（QRD）结构来高效实现 RLS 优化。最后，依据最小方差准则从网络中选出最佳波束。
下面来看具体的研究结果：
- 问题公式化：建立了标准窄带波束形成模型，考虑由N个传感器组成的阵列接收M+1个窄带不相关信号的情况。阵列在第n次采样时的观测值x(n)由目标信号s(n)、干扰信号i(n)和噪声信号n(n)组成，即x(n)=s(n)+i(n)+n(n)，其中目标信号s(n)又可表示为s(n)=at(θ0)s0(n) ，干扰信号i(n)=∑m=1Mat(θm)sm(n)，明确了各信号成分与 DOA 的关系，为后续研究奠定基础。
- 性能分析：着重研究 Diff-QRRLS GSC 波束形成器的稳态性能，分析其波束方向图以及扩散策略对 DOA 敏感性的影响。通过理论分析，揭示了空间正则化在提升波束形成器性能方面的作用机制，从原理层面解释了算法的优势。
- 仿真结果：在 DOA 失配环境下对 Diff-QRRLS GSC 方法进行有效性检验。将其与传统自适应对角加载（DL） - 基于 GSC 的波束形成器、基于贝叶斯的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器和基于干扰协方差矩阵重建（ICMR）的波束形成器对比，从波束方向图和输出信干噪比（SINR）收敛曲线等方面评估性能，结果表明该方法在存在传感器不确定性的情况下优于传统算法。
研究结论表明，Diff-QRRLS GSC 波束形成器通过空间正则化平滑候选 DOA，有效提升了对 DOA 不确定性的鲁棒性和对时变 DOA 的跟踪能力。这种算法基于加权 RLS 估计，清晰揭示了扩散策略与空间平滑之间的关系。通过均值和均方性能分析，准确描述了该波束形成器的波束方向图和源信号损失情况。
从整体意义来看，该研究成果为自适应波束形成技术的发展提供了新的思路和方法。在实际应用中，无论是无线通信、雷达探测，还是声纳系统等领域，都对信号处理的准确性和稳定性有着极高要求。该算法能够在复杂多变的环境中，更精准地捕捉目标信号、抑制干扰，从而显著提升通信和探测系统的性能，推动相关领域技术的进步，具有重要的理论价值和实际应用潜力。
