Sammanfattning av denna webbsida: I dynamiska spridningsmiljöer kan strålformande algoritmer drabbas av stark interferens, obalans i styrvektorn, låg konvergenshastighet och en hög beräkningskomplexitet. Reducerade signalbehandlingsmetoder ger ett sätt att ta itu med de problem som nämns ovan. Detta dokument presenterar en robust databeroende dimensionsreduktion med låg komplexitet baserat på en iterativ optimering med algoritmen styrvektor perturbation (IOVP) för beräkning av strålformning och styrvektor. Det föreslagna robusta optimeringsförfarandet justerar gemensamt parametrarna för en rankreduktionsmatris och en adaptiv strålformare. Den optimerade rankreduktionsmatrisen projicerar den mottagna signalvektorn på en subrymd med lägre dimension. Strålformaren/styrvektoroptimering utförs sedan i en subrymd med reducerad dimension. Vi utformar effektiva stokastiska gradienter och rekursiva minstskaftsalgoritmer för att implementera den föreslagna robusta IOVP-designen. De föreslagna robusta IOVP-strålformande algoritmerna resulterar i en snabbare konvergenshastighet och en förbättrad prestanda. Simuleringsresultat visar att de föreslagna IOVP-algoritmerna överträffar några befintliga full-rankade och reducerade algoritmer med jämförbar komplexitet.
I REF utvecklades en robust databeroende dimensionsreduktionsmodell med låg komplexitet för beräkning av strålformning och styrvektor.
Robust Rank Reduction Algorithm with Iterative Parameter Optimization and Vector Perturbation
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}