Abstract-This paper introducerar en förlängning av minsta variansstråleformning som uttryckligen tar hänsyn till variation eller osäkerhet i matrissvaret. Källor till denna osäkerhet inkluderar oprecis kunskap om ankomstvinkeln och osäkerhet i matrisgrenröret. I vår metod modelleras osäkerheten i matrisen explicit via en ellipsoid som ger de möjliga värdena för matrisen för en viss lookriktning. Vi väljer vikter som minimerar den totala viktade effektutgången i matrisen, under förutsättning att begränsningen att vinsten bör överstiga enhet för alla matrissvar i denna ellipsoid. Den robusta viktvalsprocessen kan gjutas som ett andra ordningens konprogram som kan lösas effektivt med hjälp av Lagrange multiplikatorteknik. Om ellipsoiden minskar till en enda punkt sammanfaller metoden med Capons metod. Vi beskriver i detalj flera metoder som kan användas för att härleda en lämplig osäkerhet ellipsoid för matrissvaret. Vi bildar separat osäkerhet ellipsoider för varje komponent i signalbanan (t.ex. antenn, elektronik) och sedan bestämma en aggregerad osäkerhet ellipsoid från dessa. Vi ger nya resultat för modellering av elementmässigt produkter av ellipsoider. Vi demonstrerar den robusta strålformningen och ellipsoida modelleringsmetoder med flera numeriska exempel. Index Terms-Ellipsoidal analys, Hadamard produkt, robust strålformning, andra ordningens kon programmering.
I REF ges en förlängning av Capons metod som tar hänsyn till osäkerheten i sensormatrisens grenrör.
Robust minimum variance beamforming
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}