恒模波束形成算法研究的開題報(bào)告一、選題背景恒模波束形成（CMBF）是一種基于壓縮感知（CompressedSensing，CS）技術(shù)的無(wú)源陣列信號(hào)處理方法。相比于傳統(tǒng)的波束形成方法，CMBF需要的信號(hào)采樣數(shù)量較少，對(duì)信號(hào)頻率等特征的要求也較低，因此在一些信號(hào)采集和處理的場(chǎng)合中具有一定的優(yōu)勢(shì)。但是，CMBF在實(shí)際應(yīng)用中存在一些問(wèn)題，如其算法復(fù)雜度較高、性能依賴于信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性等。二、研究?jī)?nèi)容本研究將重點(diǎn)研究以下內(nèi)容：1.CMBF基本方法的原理和實(shí)現(xiàn)。主要包括如何設(shè)計(jì)恒模矩陣、如何對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)、如何利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)波束形成等內(nèi)容。2.CMBF算法的性能分析。主要研究CMBF在不同的信號(hào)和噪聲條件下的性能表現(xiàn)，比較其與傳統(tǒng)波束形成方法的優(yōu)劣。3.CMBF算法的優(yōu)化研究。主要研究如何優(yōu)化CMBF的計(jì)算復(fù)雜度、如何改進(jìn)其對(duì)信號(hào)和噪聲的適應(yīng)能力等問(wèn)題。三、研究方法與計(jì)劃本研究采用文獻(xiàn)研究和仿真實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法，首先對(duì)CMBF算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行深入研究，然后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)CMBF算法的性能和優(yōu)化進(jìn)行驗(yàn)證和分析。具體的研究計(jì)劃如下：1.文獻(xiàn)研究和綜述：閱讀和分析相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)CMBF算法的發(fā)展歷程和最新進(jìn)展進(jìn)行綜述和總結(jié)。2.CMBF算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)：深入研究CMBF算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，包括恒模矩陣的設(shè)計(jì)、采樣數(shù)據(jù)的壓縮和重構(gòu)、最小二乘法的實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容。3.CMBF算法的性能分析：通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)CMBF算法在不同信號(hào)和噪聲條件下的性能進(jìn)行分析，并與傳統(tǒng)波束形成方法進(jìn)行比較。4.CMBF算法的優(yōu)化研究：針對(duì)CMBF算法的復(fù)雜度較高、對(duì)信號(hào)和噪聲的依賴性較強(qiáng)等問(wèn)題，研究如何優(yōu)化其算法復(fù)雜度和提高其適應(yīng)能力。四、預(yù)期成果本研究預(yù)期能夠取得以下成果：1.綜述和總結(jié)CMBF算法的發(fā)展歷程和最新進(jìn)展。2.深入研究CMBF算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法，并給出詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)方案。3.對(duì)CMBF算法在不同信號(hào)和噪聲條件下的性能進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，并與傳統(tǒng)波束形成方法進(jìn)行比較。4.提出CMBF算法的優(yōu)化方法，如如何優(yōu)化其算法復(fù)雜度和提高其適應(yīng)能力。五、參考文獻(xiàn)1.Zhang,J.,Han,X.,&Tang,B.(2019).Constant-modulusbeamformingbasedoncoprimearraysforsparsesignals.DigitalSignalProcessing,91,84-91.2.Zhu,Z.,Liu,Z.,Liu,Y.,&Sun,J.(2018).Constantmodulusbeamformingusingcompressedsensingforlow-dimensionsignalswithunknowndirectionsofarrival.SignalProcessing,142,310-316.3.Li,X.,Zhou,H.,&Wang,W.(2018).Constantmodulusbeamformingbasedonextremelearningmachinefornoncircularsignals.DigitalSignalProcessing,73,1-7.4.Wang,H.,Zou,Y.,&Lu,Y.(2016).Anovelconstantmodulusbeamformingalgorithmbasedonkernelprincipalcomponentanalysisandgeneralizedsidelobecancelling.EURASIPJournalonAdvancesinSignalProcessing,2016(1),1-11.5.Dai,W.,Cao,Z.,&Liu,H.(2015).Anovelalgorithmfordirection-of-arrivalestimationusingnon