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Low-complexity robust adaptive beamforming algorithms exploiting shrinkage for mismatch estimation

机译：利用收缩进行失配估计的低复杂度鲁棒自适应波束形成算法

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This study proposes low-complexity robust adaptive beamforming (RAB) techniques based on shrinkage methods. The authors first review a low-complexity shrinkage-based mismatch estimation batch algorithm to estimate the desired signal steering vector mismatch, in which the interference-plus-noise covariance matrix is also estimated by a recursive matrix shrinkage method. Then they develop low-complexity adaptive recursive versions of stochastic gradient and conjugate gradient to update the beamforming weights, resulting in low-cost robust adaptive algorithms. An analysis of the effect of shrinkage on the estimation procedure is developed along with a computational complexity study of the proposed and existing algorithms. Simulations are conducted in local scattering scenarios and comparisons to existing RAB techniques are provided.
机译：这项研究提出了基于收缩方法的低复杂度鲁棒自适应波束成形（RAB）技术。作者首先回顾了一种基于低复杂度收缩的失配估计批量算法，以估计所需的信号导引矢量失配，其中，还通过递归矩阵收缩方法来估算干扰加噪声协方差矩阵。然后，他们开发了随机梯度和共轭梯度的低复杂度自适应递归版本，以更新波束成形权重，从而产生了低成本的鲁棒自适应算法。分析了收缩对估计过程的影响，并对提出的和现有算法的计算复杂性进行了研究。在局部散射场景中进行仿真，并与现有RAB技术进行比较。

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