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2021年9月，信息工程学院教师陈鹏以第一作者身份在国际学术bet365 フリーベット《IEEE Signal Processing Letters》上发表论文“Linear Prediction-based Covariance Matrix Reconstruction for Robust Adaptive Beamforming”（基于线性预测的协方差矩阵重构自适应波束形成）。论文第一署名单位为长安大学。
文章简介
本文为了克服基于重构的自适应波束形成器的抑制失效问题，提出了一种均匀线性阵列的双侧阵列扩展算法，该算法可以利用真实阵列的数据获得虚拟阵列数据，并有效了扩展阵列孔径。然后，通过使用由样本协方差矩阵和扩展样本协方差矩阵的条件数决定的改进对角加载类型过程来估计具有更高分辨率的扩展阵列数据的空间谱，并估计扩展阵列的干扰加噪声协方差矩阵。
数值模拟表明，所提出的波束形成器可以兼具深零陷和低旁瓣的特性，以确保在传感器位置误差的情况下对其他波束形成器具有更好的干扰抑制能力。
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IEEE Signal Processing Letters是信号处理领域颇具影响力的国际主流bet365 フリーベット，主要报导信号、图像、语音、语言和音频处理方面前沿技术，该刊当前影响因子为3.201，在中科院和科睿唯安JCR分区中均属于Q2类bet365 フリーベット。