Improved Constraint NLMS Algorithm for Sparse Adaptive Array Beamforming Control Applications

Shi Wanlu; Li Yingsong; Yin Jingwei

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Improved Constraint NLMS Algorithm for Sparse Adaptive Array Beamforming Control Applications

机译：改进了稀疏自适应阵列波束形成控制应用的约束nLMS算法

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In this paper, a new reweighted l(1)-norm and an l(p)-norm based normalized least mean square (NLMS) algorithms are developed for sparse adaptive array beamforming control applications. The proposed reweighted l(1)-norm constrained NLMS (RL1-CNLMS) and l(p)-norm constrained NLMS (L-P-CNLMS) algorithms use the l(1)-norm penalty and l(p)-norm penalty to the conventional cost function of constrained normalized LMS (CLMS) algorithm to control the sparsity of the antenna array. What's more, in the derivation process, the gradient descent principle and Lagrange multiplier method are adopted to obtain the desired updating formulations. Computer simulations demonstrate that the superiority of proposed algorithms compared with other LMS based beamforming methods.

机译：在本文中，为稀疏自适应阵列波束成形控制应用开发了一种新的重新重量的L（1）-norm和基于归一化的最小值平均方形（NLMS）算法。所提出的重新重量的L（1）-norm约束的NLMS（RL1-CNLMS）和L（P）-norm约束NLMS（LP-CNLMS）算法使用L（1） - 爆扰和L（P） - 爆击约束归一化LMS（CLMS）算法的传统成本函数控制天线阵列的稀疏性。更重要的是，在推导过程中，采用梯度下降原理和拉格朗日乘法器方法来获得所需的更新制剂。计算机模拟表明，与其他基于LMS的波束形成方法相比，所提出的算法的优越性。

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来源
《Applied Computational Electromagnetics Society journal》 |2019年第3期|419-424|共6页
作者
Shi Wanlu; Li Yingsong; Yin Jingwei;
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作者单位

Harbin Engn Univ Coll Informat & Commun Engn Harbin 150001 Heilongjiang Peoples R China;

Harbin Engn Univ Coll Informat & Commun Engn Harbin 150001 Heilongjiang Peoples R China|Chinese Acad Sci Natl Space Sci Ctr Key Lab Microwave Remote Sensing Beijing 100190 Peoples R China;

Harbin Engn Univ Acoust Sci & Technol Lab Harbin 150001 Heilongjiang Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
array beamforming; constrained LMS algorithm; l(1)-norm constraint; l(p)-norm constraint; sparse adaptive beamforming;

机译：阵列波束成形;受限LMS算法;L（1） - 诺约束;L（P） - 爆痕自适应波束成形;

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机译：稀疏阵列中的部分自适应波束形成

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