[发明专利]一种波束赋形鲁棒性的自适应方法、系统及设备

权利要求书

1.一种波束赋形鲁棒性的自适应方法，其特征在于，包括：

根据目标信号在接收端的区域角范围，为预设的优化问题模型增加相应的约束条件，得到目标优化问题；

所述根据目标信号在接收端的区域角范围，为预设的优化问题模型增加相应的约束条件的步骤，包括：

根据目标信号在接收端的区域角范围，确定出相应的约束条件；其中所述约束条件为：

式中，a表示目标信号的导向矢量，a^H表示a的共轭转置，C表示目标区域的特征矩阵，表示所述区域角范围内任一导向矢量，(θ)^H表示的共轭转置；

将作为所述预设的优化问题模型的约束条件；

对所述目标优化问题进行求解，得到最优导向矢量，包括：

将最大化加权后的输出功率进行相应变换，得到非凸的优化问题，其中所述非凸的优化问题为：

式中，R^-1表示采样协方差矩阵的逆，Δ₁表示预先定义的目标区域角范围内的线性子空间与C的最大相关值，M表示天线的个数，a₀表示时的导向矢量，将θ∈[p,q]确定为目标信号在接收端的区域角范围，p和q为预先获得的目标区域角，ε₁表示由于天线阵列误差引起||a||²变化的误差因子，ε表示最优导向矢量在以a₀为中心的范数球半径；

将所述最优导向矢量代入所述预设的优化问题模型的权重向量解，得到目标权重向量；

利用所述目标权重向量构建关于采样协方差矩阵误差的优化问题，以确定出优化后采样协方差矩阵；

所述利用所述目标权重向量构建关于采样协方差矩阵误差的优化问题为：

式中，R₀表示接收端实际接收到的采样协方差矩阵，和分别表示R误差范围的参数，N＝M²；

将所述优化后采样协方差矩阵代入所述目标优化问题，以得到最优权重向量。

2.根据权利要求1所述的波束赋形鲁棒性的自适应方法，其特征在于，通过凸优化方法对所述非凸的优化问题进行求解，得到最优导向矢量的步骤，包括：

对所述非凸的优化问题进行转换以及变形处理，以将所述非凸的优化问题转化为SDP问题，所述SDP问题为半定规划问题；

利用matlab中的cvx工具包对所述SDP问题进行求解，以得到最优导向矢量。